前言
设计一个系统之前，我们肯定要先确认系统业务场景是怎样的，下面就以某电商平台上的秒杀活动为场景，一起来探讨一个秒杀系统改如何去设计。
场景
我们现在要卖100件纸尿布，按照系统的用户量及以往经验来看，目测这样的秒杀活动会有10万人参加来抢这100件纸尿布。
10万人，这服务器哪里顶得住啊！如果打在DB上那肯定得挂啊。但是我们做点什么嘛。下面好好分析一下，秒杀系统可能会出现什么问题。
常见问题
高并发：
高并发这一点是毋庸置疑的，秒杀开始的一瞬间这么多用户访问系统，肯定是会出现高并发问题的。
是的，秒杀的特点就是这样时间极短、瞬间用户量大。
正常的店铺营销都是用极低的价格，再配合短信、APP等平台的精准推送，吸引了大量的用户来参加这场秒杀活动，这么多的用户量，商家肯定爽上天了，只是我们就苦逼了。。。
我们都知道，秒杀活动宣传到位、价格诱人的话，几十万的流量完全不是问题，而单机的Redis 一般来说3-4万的QPS（每秒请求数）还是能顶得住的，但是再高了就没办法了，那这个3-4万的数据随便搞个热销商品的秒杀都不止这个数了。
大量的请求涌入，我们需要需要考虑的问题就比较多了，缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透这些都有可能发生，出现了这些问题直接打在DB上，DB肯定扛不住这么大的流量，那这个秒杀活动也算是凉了。。。
库存超卖：
但凡是秒杀，都怕库存超卖，我们这里只是卖尿不湿，顶多也就不赚钱而已，要是换成100台华为Mate30Pro，商家预算卖100台可以赚点零花钱，还能造势，结果写错程序多卖出去了200台，不发货用户会投诉你、平台也会关你店，你发货就裤衩都赔进去了，这可不是杀两个程序猿祭天就能解决的事。
秒杀本来就是以低价吸引顾客来参与的，基本上都是不赚钱的，超卖就很恐怖了，所以库存超卖也是很关键的一个点。
恶意请求：
秒杀这么低的价格，如果我抢到了，我转手一卖大保健的钱又有了。。。就算我不卖那我也不亏，用户知道，我们能知道，某些有心人（黑客、黄牛。。）肯定也知道的。
这就简单了，我知道你什么时候活动开始（公开的），我搞几台服务器，再搞几个脚本，我也模拟出来十几万个人左右的请求，这是不是意味着80%的单子都来我这里了？
真是情况可能远远不止，因为机器请求的速度比人的手速往往快很多很多，每年过年抢票我们我们抢不过黄牛也是有一定道理的（好想宰一头黄牛祭天！！！）。。。
链接暴露：
前面几个问题我们都比较好理解，但是这个链接暴露估计就有不少的兄die会比较迷惑了。
相信我们对这个画面并不陌生，稍微懂点的都知道打开开发者模式，然后看看网页的代码，有的网页就写有url。对于一些查看不到源码的，我们可以点击一下查看对应的请求地址啊，不过好像这个可以对按钮在秒杀前置灰。
不管怎么样子都是有危险的，姑且算你外面的所有东西你都能挡住了，如果你卖的这个东西实在是便宜，极具诱惑力，你能保证开发不动心？开发知道地址，在秒杀的时候自己提前请求。。。（开发：为什么TM又是我？？？）
数据库：
每秒上万甚至十几万的QPS（每秒请求数）直接打在数据库上，基本上都能把数据库打挂，而且你服务器不单单是做秒杀的，还涉及到其他的业务，你没有做降级、限流、熔断等处理，直接挂一片，小公司的话可能是全站崩溃404。
反正不管你秒杀怎么挂，别把我其他的业务整挂就行了。要真挂一片了，这就不是随便杀一两个程序猿就能糊弄过去的事了。
程序猿：我。。。我TM挖谁祖坟了吗？？？
问题是讲出来了，但你别把问题丢给大佬呀，大佬要的是设计，你得给大佬讲清楚怎么设计，怎么解决这些问题呀。
设计一个能扛住高并发的系统，我觉得还是得单一职责。
什么意思呢？我们都知道现在设计都是微服务的设计思想，然后再用分布式的部署方式。
也就是我们下单是有个订单服务，用户登录管理有用户服务等。既然这样，我们为何不能给秒杀也开一个服务呢？
我们把秒杀的代码业务逻辑放一起。单独给他建立一个数据库，现在的互联网架构部署都是分库的，一样的就是订单服务对应订单库，秒杀我们也给他建立自己的秒杀库。
至于表怎么设计，就看大家的设计习惯了，该设置索引的地方还是要设置索引的，建完后记得用 explain 看看 SQL 的执行计划。
单一职责的好处就是就算秒杀没抗住，秒杀库崩了，服务器挂了，也不会影响到其他的服务。（勉强算是高可用吧）
秒杀链接加盐：
我们上面提到了链接要是提前暴露出去就有可能被人直接访问 url 就提前秒杀了。这位兄die就有话说了：我做个时间的校验就好了。那我告诉你，知道链接地址比起页面人工点击的还是有很大优势的。
我知道 url 了，那我可以通过程序不断地获取北京的最新时间，可以达到毫秒级别的，我就在00毫秒的时候请求，我敢说绝对比你人工点的成功率高很多，而且我可以一毫秒发送N次请求，一个不小心100个产品都是我的了。
这种情况要怎么避免呢？
这就比较简单了，把 url 动态化，就连写代码的人都不知道，你就通过MD5之类的加密算法，随机加密的字符串去做 url，然后通过前端代码获取 url 后台校验才能通过。
下面放一个简单的 url 加密给各位参考一下。
/**
* url md5加密
* @param url
* @return url
*/
public static String getURLsign(String url) {
try {
MessageDigest md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");
md5.update((url).getBytes("UTF-8"));
byte[] b = md5.digest();
int i ;
StringBuffer buf = new StringBuffer();
for (int offset = 0; offset < b.length; offset++) {
i = b[offset];
if (i < 0) {
i += 256;
}
if (i < 16) {
buf.append("0");
}
buf.append(Integer.toHexString(i));
}
url = buf.toString();
System.out.println("result = " + url);
} catch (NoSuchAlgorithmException | UnsupportedEncodingException e) {
logger.err("error:" ,e);
}
return url;
}
Redis集群：
之前不是说了单机的Redis顶不住嘛，那简单啊，一个不行就找两个，两个不行就整三个嘛，多整几个兄弟一起扛（春哥：肆胸弟就来砍我。。。）。
秒杀本来就是读多写少，这就需要用到我们提到过的 Redis集群、主从同步、读写分离了，我们还搞点哨兵，开启持久化直接无敌高可用了！
Nginx：
Nginx 相比大家都不陌生了，这东西是高性能的web服务器，并发也随便顶个几万不是梦，但是我们 Tomcat 只能订几百的并发呀。
那简单呀，负载均衡嘛，一台服务几百，那就多搞几台就好了嘛（这是几台能解决的事？），在秒杀的时候多租点流量机。
Tip：据网传，我国内某大厂就是在去年春节活动期间，租光了亚洲所有的服务器，小公司也很喜欢在双十一期间买流量来顶住压力。
这样一对比，是不是觉得你的集群能顶半边天了。
恶意请求拦截也需要用到它，一般单个用户请求次数太夸张，不像人为的请求在网关那一层就得拦截掉，不然请求多了他抢不抢得到是一回事，服务器压力上去了，可能占用网络宽带或者把服务器打崩、缓存击穿等。
资源静态化：
秒杀一般都是特定的商品和特定的页面模板，现在一般都是前后端分离的，所以页面一般都是不会经过后端的，但是前端也要自己的服务器啊，那就把能提前放入 cdn服务器 的东西都放进去，反正把所有能提升效率的步骤都做一下，减少真正秒杀时候服务器的压力。
按钮控制：
大家有没有发现没到秒杀前，一般按钮都是置灰的，只有时间到了，才能点击。
这是因为怕用户在时间快到的最后几秒疯狂点击、请求服务器，然后一个不小心，秒杀还没开始基本上服务器就挂了。
这个时候就需要前端的配合，定时去请求你的后端服务器，获取最新北京时间，到时间点再给按钮置成可用状态。
按钮可以点击之后也得给他置灰几秒，不然用户一样在开始之后一直点。
限流：
限流这点，可以分为前端限流和后端限流。
前端限流：
这个比较简单，一版秒杀不会让你一直点的，一般都是点击一下或者两下，然后几秒之后才可以继续点击，这也是保护服务器的一种手段。
后端限流：
秒杀的时候肯定涉及到后续的订单生成和支付等操作，但是都只是成功的幸运儿才会走到那一步，那一旦100个产品卖完了，return 了一个 false，前端直接秒杀结束，然后你后端也关闭后续无效请求的接入了。
Tip：真正的限流还会有限流组件的加入，例如：阿里的Sentinel、Hystrix等。这就就不展开，就说一下物理的限流。
库存预热：
秒杀的本质，就是对库存的抢夺，每个秒杀的用户来，你都去查一下数据库校验库存，然后扣减库存，撇开性能因素，你不觉得这样很繁琐，对业务开发人员都不友好，而且数据库顶不住啊。
那怎么办呢？
我们都知道数据库顶不住，但是他的兄弟（非关系型数据库Redis）能顶啊！
这就好说了，我们在开始秒杀前，通过定时任务或者运维同学提前把商品的库存加载都Redis中去，让整个流程都在Redis里面去做，然后等秒杀结束了，再异步的去修改库存就好了。
但是用了Redis就有一个问题了，我们上面说了要采用主从，就是我们会去读取库存，然后再判断，之后有库存再去减库存，正常情况下是很OK的，但是高并发的情况下问题就很大了。
现在库存只剩下1个了，高并发嘛，假设4个服务器一起查询了，发现都是还有1个，那大家都觉得是自己抢到了，就都去扣库存，结果就变成 -3。是的，有一个是真的抢到了，但别的都超卖了。咋整？赔钱咯。。。
Lua：
不要慌，赔几个钱而已，问题不大。。。下面说个神器，连几个钱也不用赔。
Lua 脚本功能是 Redis 在2.6版本的最大亮点，通过内嵌对 Lua 环境的支持，Reids 解决了长久以来不能高效地处理 CAS（check-and-set）命令的缺点，并且可以通过组合使用多个命令，轻松实现以前很难实现或者不能高效实现的模式。
Lua 脚本是类似 Redis 事务，有一定的原子性，不会被其他命令插队，可以完成一些 Redis 事务性的操作，这点是关键。
知道了原理，我们就写一个脚本把判断库存和扣减库存的操作都写在一个脚本，丢给 Redis 去做，到0后面的都 return false 了，一个失败了你修改一个开关，直接挡住了所有的请求，然后再做后面的事情嘛。
限流&降级&熔断&隔离：
这个为啥要做呢？不怕一万就怕万一，万一真顶不住了，限流，顶不住就挡一部分出去，但是不能说不行；降级，降级了还是被打挂了，熔断，至少不要影响别的系统，隔离，你本身就是独立的，但是你会调用其他系统嘛，你快不行了你也不能拖累其他兄弟呀。
削峰填谷：
一说到这个词，很多兄die就知道了，对的，MQ，你买东西少了，你直接100个请求改库我觉得也没啥问题，但是万一秒杀一万个呢？服务器挂了，又要杀程序猿祭天了。。。
Tip：可能有的兄die说，我们业务量达不到这个量级，没必要。但是我想说我们写代码，就不应该写出有逻辑漏洞的代码，至少以后公司体量上去了，代码居然不用改。小伙子这手代码写得真漂亮！
总结：
到这里，我觉得基本上把该考虑的店，还有对应的解决方案都说了一下，也许还有没有考虑到的，欢迎补充哈。
最后放个完整的流程图出来吧。
