负载均衡 限流熔断 SSL卸载
Redis集群库存预热 分布式锁
详细步骤：一、准备阶段： 1.提前将秒杀商品库存加载到Redis中，使用一个key来存储库存数量。 2.设置一个标志位，表示秒杀是否开始。二、秒杀过程： 1.用户点击秒杀按钮，前端发送请求到后端。 2.后端首先检查秒杀是否开始，如果未开始则返回错误。 3.检查用户是否已经秒杀过（通过Redis记录用户ID和商品ID），如果已经秒杀过则返回错误。 4.检查库存，如果库存不足则返回错误。 5.如果以上检查都通过，则扣减库存（使用Redis的DECR命令），并记录用户购买记录（设置一个过期时间，避免记录永久保存）。 6.扣减库存成功后，生成一个订单号，将订单信息发送到消息队列。 7.后端立即返回前端“秒杀成功”，但此时订单并未真正生成，只是进入了队列。 8.前端收到响应后，跳转到等待页面，等待订单处理结果。三、异步下单： 1.消息队列的消费者从队列中取出订单信息。 2.消费者处理订单：检查库存（二次检查，防止意外）、检查用户是否重复购买（二次检查）、创建订单、更新数据库等。 3.处理完成后，将订单结果存储到缓存中，前端可以通过轮询或长连接来获取订单状态。四、其他策略： 1.库存预热：提前将库存加载到Redis。 2.随机过期时间：对于缓存中的key，设置随机的过期时间，避免缓存同时失效。 3.熔断机制：如果下游服务（如数据库）压力过大，及时熔断，避免雪崩。 4.限流：在网关层和服务层都要进行限流，防止系统被冲垮。五、数据库设计： 1.商品表：商品ID，商品名称，库存等。 2.订单表：订单ID，用户ID，商品ID，订单状态，创建时间等。六、超卖问题解决： 使用Redis的原子操作扣减库存，确保库存扣减的原子性。同时，在数据库层面也可以使用乐观锁（版本号）来防止超卖，但主要依靠Redis的原子操作。七、恶意请求防范： 1.用户必须登录才能参与秒杀。 2.对同一用户多次请求进行限制（前端按钮禁用，后端使用Redis记录用户购买记录）。 3.对同一IP的请求频率进行限制。八、系统稳定性： 1.压力测试：提前进行压力测试，了解系统瓶颈。 2.监控：对系统各项指标进行监控，如QPS、库存、订单量等。九、容错处理： 1.如果Redis宕机，可以考虑降级到数据库，但性能会下降，所以需要保证Redis的高可用（主从、哨兵或集群）。 2.如果数据库压力过大，可以采取限流、降级等措施。
消息队列
网关层 风控检测请求过滤
缓存层
前端层
数据层
静态资源CDN按钮防重复 倒计时同步
接入层
数据库集群分库分表 最终一致性
服务层
Kafka/RocketMQ削峰填谷异步处理
