回答这份秒杀攻略，99.9%的面试官会给你比大拇指数据库Geffin的博客-

对不起又标题党啦！不过这里想说的是，做互联网行业的应该保持一颗谦虚的心灵，毕竟你知道的越多，你不知道的也越多，不是吗？唯有不断学习，才是我们码农的最终归宿。

前言

设计一个秒杀系统，到底需要考虑哪些问题呢？相信不少同学在面试的时候都会被问到这个问题，接下来就让我带领大家一起从浅入深学习一下秒杀的特性，常见的问题与解决方案。

秒杀的特性

用过某宝，某东之类的电商产品的朋友肯定对一般的电商流程是了然于心的，不外乎就是先查询一下商品卖完了没有，没卖完就创建订单，然后去扣减库存，接着更新订单，在一段时间内要完成付款操作，最后付款之后商家会尽快发货。

在流程上，秒杀其实与正常的电商流程是大同小异的，只不过秒杀的特性会决定在一段极短的时间内会有大量的用户访问，也就是我们常说的高并发。一般来说，如果是某宝搞的秒杀活动，来个几十万流量不成问题吧，如果放任这些流量直接打到 DB 上，我们的服务器肯定是顶不住的，就算使用 Redis，由于单机的 Redis 大概只能够有 3-4W 的 QPS，肯定还是远远不够的。下面我们来考虑一下，应该怎么设计一个秒杀系统，保护我方服务器，消化掉这些流量？

秒杀带来的问题与解决方案

秒杀之前

在秒杀开始之前，为了不错过秒杀，大部分用户都有不断刷新浏览器页面的习惯（我也有。。）。正常来说，这样一直刷新，会一直访问应用服务器，对其造成负载压力（废话，几十万人一直刷，谁承受的了！）

那么如何解决呢？可以通过页面内容静态化（页面可以缓存在 CDN 服务器上）来解决这个问题，让用户请求不需要经过应用服务，这样岂不皆大欢喜？另一个需要注意的点是，购买按钮也需要在秒杀之前置灰，当秒杀开始时才点亮，这也是为了防止用户一直点购买按钮，给服务器带来压力。

对现有的业务造成冲击

秒杀一般只是网站营销的一个附属，毕竟电商不可能天天秒杀对不对，肯定得有自己正常的业务吧。由于秒杀高并发的特性，非常容易会对现有的业务造成冲击。

我们想想，如果把秒杀系统与网站的其它系统部署在一起，秒杀系统挂了，网站的其它系统估计也跑不了，那这个网站不就当场去世了？对于电商来说，这得损失多少钱啊！所以，秒杀系统只能独立部署吧，得与网站其它系统完全隔离，你挂了就算了，可别连累兄弟们啊！

超卖

秒杀一般都是不怎么赚钱的，大部分都是赔本赚吆喝，如果你卖的是日用品之类的还好，倒霉的话你卖的是什么手机，电脑啊，发生超卖是很恐怖的。你本来只想卖50个，想着亏点小钱赚点名声，结果好了，程序有 bug，直接卖了1000个，这不直接原地爆炸？

至于如何解决，我们要么引入锁，要么尝试扣减库存，只有在扣减库存成功之后才会进行下单逻辑。这个在这里大家留个印象就好了，在下面的部分我会详细介绍。

恶意请求

你搞个秒杀得做宣传吧，这个宣传用户可以看到，一些别有用心的人没理由看不到啊，这么低的价格，他们买下来，再转手卖掉，岂不是血赚？

这些别有用心的人搞几台机器，搞个脚本，模拟个几十万人的请求，成功率不比你们这些小用户高的多？就像演唱会，春运高铁票之类的一个性质，只要黄牛参加抢票了，票子肯定都是秒光的，毕竟机器还是比人手要先进一点的。如果我们的秒杀不加以控制，说不定全部商品都被这些人抢去了，也不是一件稀奇的事情呢。

这类恶意请求一般每秒的请求次数非常夸张，绝对不是正常人可以有的手速，我们可以在网关层 Nginx 加以拦截，不然的话，他抢不抢的到倒是另一回事，这么多的请求会给服务器带来巨大的压力，把服务器打崩也未可知。

链接暴露

懂点代码的人如果想 “作弊”，也不难，直接用谷歌的开发者模式看你的网页代码就好了，说不定里面就有 URL，有了这个 URL，可以做的事情就太多了，这个不用我教了吧（一脸坏笑）？

又或者，日防夜防，家贼难防，你开发对商品动心了咋办？开发总得知道地址吧，在秒杀的时候提前请求，这怎么防？

其实我们可以将 URL 动态化，即使开发也无法在秒杀开始前得到秒杀页面的 URL。那么话说回来，我们如何将 URL 动态化呢？这里提供一种思路，可以在 URL 加入随机数作为参数，在秒杀开始时才能得到。

数据库问题

我们上面说过了，正常大一点的秒杀活动来个几十万的流量不成问题，QPS 可能达到六位数的级别，直接打到数据库上，我怀疑你的数据库可能会当场去世。

我们考虑一下这个流程，一个用户的请求进来，你就去数据库查询一下库存，这好像不太 ok 吧，那怎么办？

这么多的流量数据库虽然顶不住，但是它的兄弟 Redis 却是可以承受的！有读者可能会问，咦，你不是说，单机的 Redis 只有 3-4W 的 QPS，这怎么顶啊！打架总打过吧，一个人打不过，就叫一群人来呗，Redis 同理啊，单机的搞不定，我弄个 Redis 集群，这下总顶的住吧。

在秒杀开始之前，我们搞一个定时任务，提前把商品的库存加载到 Redis 里面去，整个流程就在 Redis 中操作，秒杀结束之后再异步去修改库存就好了。

但是，新的问题出现了！如果库存只剩下一个，这时候十个请求进来，分别在十个服务器中进行查询，发现库存还有。美滋滋地直接去扣库存，结果直接变成了 -9，也就是我们上面提到的超卖，这可怎么办？

可以使用 Lua 脚本来解决这个问题，好，问题来了，什么是 Lua 脚本呢？Lua 脚本类似于 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。 我们可以写一个 Lua 脚本，里面包含判断库存和扣减库存的逻辑，然后弄一个开关，库存到0之后修改一下开关，直接拦住全部请求，完美！

巨大流量

秒杀自带高并发属性，一秒几十万的流量不是梦，这么大的流量，我们总得做点什么，不能让服务器照单全收吧。

其实这个好办，我们搞个限流就行了，其中限流又分前端限流和后端限流，那么这两者有什么区别呢？

前端限流就是按钮不能让你一直点，点了一下之后就得等一段时间之后才能继续点击，也是为了保护服务器，后端限流就是当产品卖完之后，就直接 return false，拒绝后续请求就好了。

关于限流，我们还可以加入限流组件，例如 Hystrix 之类的。

除了限流，我们还可以搞搞别的花样，例如做个降级，熔断，隔离之类的，这些都是在设计系统的时候需要考虑的。

从另外一个角度考虑，商品数量只有几百个的时候，直接改库没有问题，但如果商品数量上去了呢？怎么办？为了保护服务器，我们可以采取削峰填谷的策略，将请求放进消息队列中，然后慢慢消费，慢慢修改库存就好了嘛。

总结

要设计一个秒杀系统并不是那么容易的，要考虑的问题非常多，把上面我提到的问题解决了，设计一个小型的系统应该不成问题，不过要是精益求精，最好还是得多考虑一些别的问题（毕竟，博主只是说让99.9%的面试官比大拇指，并没说100%啊哈哈哈），多思考，多动手，多实践，这才是程序员进阶的正确打开方式。

参考：阿里面试官问我：如何设计秒杀系统？我的回答让他比起大拇指
秒杀系统架构分析与实战