秒杀场景
例如双11、618
涉及问题
- 高并发：时间短，瞬间用户量
- 超卖：卖出量多于库存
- 数据库超负荷：数据库甚至其他业务挂掉，导致404
设计思路
1.微服务
服务单一职责，以微服务的设计思想设计系统，每个服务职责、功能单一，并采取分布式的部署方式。每个服务建立单独的数据库。
2.缓存
- 读请求：秒杀的典型的读多写少的业务，可以利用缓存分担数据库压力
- 写请求：将数据库的库存数据转移到Redis缓存中，所有减库存的操作在Redis中进行，再通过后台进程把redis中的用户秒杀请求同步到数据库中。
- Redis集群：主从复制、读写分离、哨兵监控
- 防止超卖：利用Lua脚本（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）。把判断库存和扣减库存的操作都写在脚本中，使得库存为0后都return false
3.流量削峰
将请求放进消息队列，然后一点点的消费去修改库存，达到流量削峰的效果，防止一次性的大量请求导致服务器挂掉
4.负载均衡
拓展机器，使用Ngnix进行负载均衡，分担流量压力，同时还可拦截恶意请求。
5.限流
一旦产品卖光，前端直接秒杀结束，避免后续无效的请求
