Q&A
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希望老师可以分别从1W QPS，10W QPS ，100WQPS在架构升级前遇到的性能瓶颈做为讲解入口点，为什么这样设计之后就能解决问题的方式，为什么切分点是1万，10万和100万，瓶颈的分析方式等等，感觉效果更好，否则看到一堆架构，但并不清楚为什么要这样做还是很难平移到自己的系统设计中，一点拙见，希望老师能够解惑
架构升级的逻辑要具体问题具体分析的<br>例如秒杀的场景来说，不同QPS量级下瓶颈也会不一样，10w级别可能瓶颈就在数据读取上，通过增加缓存一般就能解决，如果要到100w那么，可能服务端的网络可能都是瓶颈，所以要把大部分的静态数据放到cdn上甚至缓存在浏览器里<br>所以要做架构升级，还是主要要分析在预估的QPS下，整个系统的瓶颈会在什么地方，要针对这起瓶颈来重新设计架构方案
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数据缓存在机器内存中的话，集群内如何实现多台机器数据一致性？<br>
在内存的数据是静态数据，不会更新，没有一致性问题
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1 .本地cache用什么实现好呢？<br>2. 通过什么方式往本地cache 写数据呢？<br>3. 秒杀系统的及时性非常高，把库存写进cache ，怎么及时更新呢？
1.本地cache一般就是用内存实现，用java集合类型就行<br>2.用订阅的方式，在初始化时加载到内存<br>3.有两种方法，一是定时更新取3秒，二是，主动更新，数据库字段更新后发消息更新缓存，这个需要用到一个组件阿里叫metaq就是就是数据库字段更新会产生一条消息。另外cache里库存不需要100%和数据库一致，这个在后面的文章也有介绍
4
秒杀的时间是怎么控制的，比如十点开始，十点十分结束。各个客户端、客户端与服务器、以及集群内的服务器之间。时间如何精确同步？
都是以服务端的时间为准，服务端的时间同步需要依赖一个时间同步组件完成如ntp<br>当然当前的服务器时间同步还是有一定的时间延时，但是也不是太影响
5
将大量的数据都放在缓存中，如何防止内存溢出了，内存溢出后的挽救方案怎么设计了
一般专门的缓存系统都有内存保护机制，一般超过内存空间都会淘汰一部分数据，你说的溢出是不是出现软件bug了才会出现
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对被访问商品的 ID 做一致性 Hash，然后根据 Hash 做分桶，每个分桶设置一个处理队列，这样可以把热点商品限制在一个请求队列里
例如对每个请求的商品id取模，让后根据取模的结果分别设置多个linkedhashmap，每个map当做一个队列
