一，细节

二，需要注意的细节

1.库存超卖问题

1. 使用mysql数据库的 悲观锁 机制。在事务中使用 for update 语句，此时数据库会加锁，其他想要当前读的线程都会被阻塞，在事务处理完成之后释放这一条数据。该方法的缺点在于将查询和更新串行化，保证某一时刻只能有一个线程更新数据库。当突然有大量请求后，由于请求串行化，所以大多数线程会因为等待而超时。

public function mysqlLock(){
    $goods_id = 26545;
    $sku_id = 26545;
    $price = 300;
    $user = '';
    StoreOrderModel::startTrans();
    $nums = StoreOrderModel::where(['id'=>1])->field('number')->lock(true)->find();
    $nums = $nums['number'];
    if($nums > 0){
        $item['goods_id'] = $goods_id;
        $item['sku_id'] = $sku_id;
        $item['number'] = $nums;
        $item['price'] = $price;
        $item['user'] = $user;
        $id = StoreModel::insertGetId($item);
        if($id){
            StoreOrderModel::where(['id'=>1])->setDec('number');
            StoreOrderModel::commit();
        }else{
            StoreOrderModel::rollback();
        }
    }else{
        echo "没有库存了";
    }
}

2. 使用 乐观锁 来实现
   乐观锁一般通过版本号来实现，数据库设计时为每一条记录加一个版本号，通过比较版本号来判断是否有人更新过数据。
   update good set count = count - 1 where id = 1 and version = old_version
   这个办法响应速度快，线程第一步查询时不需要阻塞等待，减少了响应时间。缺点是当同时有大量请求进来时，由于竞争激烈，绝大多数线程都不会更新成功，最终的结果就是虽然用户响应很快，但失败次数多，秒杀后还有很多库存。 最重要的是还需要添加一个version字段，所以一般不使用。
3. 使用mysql 自身锁 来实现
   利用MySQL自身锁来解决问题，即每次更新前判断扣减库存后是否大于零，大于零时才会进行更新。
   update good set count = count - 1 where id = 1 and count - 1 > 0
   此方法的优点是只需要一次查询，且性能较好。缺点是由于使用了>，所以不会走索引，数据量大时性能不高。
4. 使用 redis队列 来实现

public function  eq_start(){
 
    $redis = ResRedisModel::getinstance();
    $nums = $redis->lSize('store');
    $goods_id = 26545;
    $sku_id = 26545;
    $number = 1;
    $price = 300;
    $user = '';
 
    if($nums > 0){
        $user = $redis->rPop('store');
        if($user){
            $item['goods_id'] = $goods_id;
            $item['sku_id'] = $sku_id;
            $item['number'] = $number;
            $item['price'] = $price;
            $item['user'] = $user;
            StoreModel::insertGetId($item);
            echo '抢购成功！';
        }else{
            echo '抢购失败！';
        }
    }else{
        echo '抢购失败！';
    }
}

2.限流

1. nginx配置限流
   令牌桶算法，修改nginx配置文件

http {
    # 根据ip限制速率,zone=名称:(桶)大小,放不下会丢弃请求,rate=同IP 5次/s ,平均200ms/次
	limit_req_zone $binary_remote_addr zone=ratelimit:30m rate=5r/s;
  }

2. nginx 负载均衡配置，分流到几个服务器
3. 在代码层面，如框架的中间件中做接口请求限流

3.削峰

1. 随机拒绝
   假设有100万人来抢购100个商品，既然大部分人都不可能抢到，那我们完全可以在用户提交下单请求时生成一个 0 ~ 100 的随机数，如果这个数大等于 2 则直接告诉用户抢购的人太多请重试，这样能落到 Redis 的请求就只剩下了 2% 也就是 2 万人。在代码层面可以使用路由中间件来实现。

2. 异步处理
   先判断是否有库存和是否有抢购权限，如果有，立刻返回抢购成功，完成抢购。完成抢购后生成订单等耗时的操作使用rabbitmq等消息中间键做异步队列来执行。