一、秒杀抢购业务的本质

秒杀，顾名思义，就是“以秒为单位”的限时限量抢购活动。它的核心是短时间内聚集高流量，以超低价格进行引流。

这种业务场景对系统架构提出了极高的要求，主要表现为：

• 高并发访问量

• 极短的处理窗口

• 对资源的强一致性要求（尤其是库存）

• 必须保障系统的高可用、稳定、快速响应

如果没有针对性的架构优化和技术手段，很容易发生以下问题：

• 服务崩溃：如接口被压垮，导致系统整体不可用；

• 超卖：库存为0还能下单，造成商家亏损；

• 体验差：请求超时、下单失败率高、页面卡顿等。

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二、典型业务场景的技术痛点

痛点	描述
高并发	数百万请求瞬间打入，造成服务器 CPU 飙升、网络拥堵
库存一致性	数据库并发写入库存数据易产生超卖问题
请求放大效应	秒杀接口响应慢可能导致用户反复点击造成请求放大
数据库压力	秒杀用户访问数据库导致读写频繁，容易崩溃
安全问题	爬虫、脚本工具会恶意请求接口，占用资源

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三、技术方案详解（附原理解释与代码思路）

1. 缓存预热：用 Redis 抵御“洪峰访问”

为什么需要缓存？

数据库是秒杀系统的瓶颈之一，尤其是商品库存这种数据，如果每次都访问数据库查询库存，将导致大量连接堵塞，系统雪崩。

如何做？

• 秒杀开始前将商品详情和库存预加载进 Redis。

• 请求优先从缓存中读取数据，缓存命中率提高整体响应速度。

示例（Java）：

// 秒杀前预热缓存
redisTemplate.opsForValue().set("seckill:stock:1001", 100);

注意事项：

• 设置合理的过期时间，防止缓存穿透；

• 配合布隆过滤器过滤非法请求。

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2. 异步削峰：用 MQ 异步下单，系统“稳如老狗”

为什么要用消息队列？

高并发下，所有下单请求直接写数据库会导致系统雪崩；而且用户不需要实时响应，只需知道“抢到了”即可，订单可以延后创建。

核心流程：

1. 用户点击“立即抢购”

2. 系统快速判断库存、限流、防刷

3. 若通过，将抢购信息（如userId、productId）放入 MQ 中

4. 后台消费者异步消费消息，生成订单，扣库存

常见 MQ：

• Kafka（高吞吐）

• RabbitMQ（稳定可靠）

• Redis Stream（轻量）

好处：

• 系统响应变快（只需把消息写入队列）

• 有效削峰（控制消费者消费速率）

• 降低系统故障概率

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3. 防止超卖：原子扣库存 or 分布式锁

什么是超卖？

假设库存只有100个，但多个用户同时提交请求，最终创建了110个订单，就出现了超卖。

常见防止方案：

方案一：Redis原子操作

-- Lua脚本原子扣减库存
if redis.call("get", KEYS[1]) >= ARGV[1] then
  return redis.call("decrby", KEYS[1], ARGV[1])
else
  return -1
end

方案二：数据库乐观锁

UPDATE product
SET stock = stock - 1
WHERE product_id = 1001 AND stock > 0

方案三：分布式锁（如Redisson）

确保同一时间只有一个线程修改库存，牺牲性能换取一致性。

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4. 限流与防刷：保护“脆弱”的秒杀接口

为什么要限流？

秒杀接口是系统中最“薄弱”的环节，大量恶意脚本攻击或用户反复刷新会造成雪崩。

技术方案：

• 滑动窗口、漏桶、令牌桶算法限流；

• 接入验证码机制阻止机器人；

• 使用Nginx limit_req模块限流请求速率；

• 使用 Sentinel 进行接口级限流与熔断。

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5. 页面静态化 + CDN 加速：提速才是王道

为什么要做页面静态化？

避免所有用户都动态请求接口拉取商品数据。静态页可以缓存到 CDN，从源站“解放服务器”。

技术方式：

• 使用 SSR 或预渲染工具提前生成 HTML 页面；

• CDN 缓存静态文件（HTML、图片、CSS、JS）；

• Nginx 统一入口分流，请求动态接口时使用短连接+缓存。

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6. 数据库优化：让“最后的堡垒”扛得住

• 创建合适索引：如库存字段、用户ID、商品ID等

• 精简字段：秒杀订单表应尽量精简（如不记录地址）

• 使用连接池：如 HikariCP 保证连接复用

• 减少锁表操作：秒杀逻辑尽可能不使用事务或用乐观锁

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7. 分库分表：支撑海量订单存储

问题：

单表千万级别订单记录，索引性能严重下降。

分库分表的方式：

• 按用户 ID Hash 水平分表

• 按时间段（如按月）分库

• 配合 ShardingSphere 等中间件统一查询入口

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8. 服务治理与容错机制

• 使用 Spring Cloud、Dubbo 等实现服务注册、熔断、降级

• 接入日志平台、链路追踪（如 Skywalking、ELK）

• 设置服务限时机制，防止雪崩蔓延（熔断器）

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四、总结：一场“架构与性能”的技术博弈

秒杀系统是技术人绕不开的一道“大考题”。它既考验高并发处理能力，也考验系统的极限稳定性。

建议：即便你当前没有业务需求，也可以以此为练习项目，亲自设计一个“从页面到数据库”的秒杀系统原型，这是一场绝佳的后端技术提升机会！

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