系统架构面试

如何设计一个秒杀系统？

秒杀的核心问题就是极高并发处理，由于系统要在瞬时承受平时数十倍甚至上百倍的流量，这往往超出系统上限，因此处理秒杀的核心思路是限流和缓存。

系统上有拦截流量：尽可能在上游拦截和限制请求，限制流入后端的量，保证后端系统正常。因为无论多少人参与秒杀，实际成交往往是有限的，而且远小于参加秒杀的人数，因此可以通过前端系统进行拦截，限制最终流入系统的请求数量，来保证系统正常进行。
充分利用缓存：这是一个典型的读多写少的应用场景（一趟火车其实只有 2000 张票，200w 个人来买，最多 2000 个人下单成功，其他人都是查询库存，写比例只有 0.1%，读比例占 99.9%），非常适合使用缓存。

秒杀系统具体方案如下：

（1）浏览器、客户端拦截重复请求

基于此，大部分流量已被拦截。

（2）应用层拦截请求

浏览器、客户端拦截重复请求只能应付通过浏览器访问的用户。如果有人通过程序发送 http 请求，则无法拦截。针对这种情况的方案是：

以页面缓存的方式，针对短时间内的同一个访问源（如同一个 IP、同一个 Session、同一个用户 ID 多次发送 HTTP 请求）或同样的查询请求（如大量请求都是查询某类商品的库存），都返回相同的展示页面。

如此限流，又有大部分的流量被拦截

（3）服务层请求拦截与数据缓存

加入有黑客，控制了 10w 台肉鸡（并且假设买票不需要实名认证），前面的的限制都不起作用了。这时应该怎么办？

读请求（查库存） - 对于读请求，直接使用缓存即可，一般缓存服务器单机处理每秒 10w 个请求应该没什么问题。
写请求（下单） - 由于服务层清楚的知道库存数量，所以完全可以根据库存数量进行限流。具体来说，就是把所有下单请求都丢该消息队列中，每次只取有限的写请求去数据层处理。当这些写请求处理完，更新一下缓存中的库存数，再去取下一批写请求，如果库存数不够，则消息队列的写请求全部返回"已售罄"的结果。

参考：

如何设计秒杀系统？ - 阿里云云栖社区的回答 - 知乎

如何设计秒杀系统？ - 网易云的回答 - 知乎