✅ 秒杀系统设计方案（实战 + 面试答疑全套）-优快云博客

🧱 一、整体目标与挑战

🎯 目标：

高并发处理能力（百万 QPS）
库存绝对准确
用户体验不延迟
防刷、防重放、防超卖、防重复下单

⚠️ 核心挑战：

挑战点	说明
并发量大	秒杀瞬间流量暴增，考验系统极限
数据一致性	秒杀成功必须精准扣减库存
风控安全	防止机器人、脚本刷单
系统抗压	降低数据库压力，避免雪崩

🧰 二、系统架构总览（含削峰、防刷设计）

用户
 │
▼（验证码+令牌校验）
【获取动态秒杀路径】
 │
▼
【秒杀请求提交（带 path）】
 │
▼
【网关限流 + 验签 + 滑动窗口限流】
 │
▼
【Redis Lua：原子扣库存 + 用户去重】
 │
┌────────────────────────┐
│          Success       │
└────────────────────────┘
 │
▼
【发送秒杀消息 → MQ】
 │
▼
【消费者异步下单（幂等+落库+乐观锁）】
 │
▼
【写订单状态至 Redis】
 │
▼
【前端轮询结果接口 → 返回状态】

🔍 三、关键模块与技术组件

模块	技术	说明
前端	动态 URL + 验证码	防止提前刷单、路径暴露
网关	Sentinel / Nginx	QPS限流、滑动窗口、黑名单
库存预扣	Redis + Lua 脚本	原子性扣减库存、防重入
削峰处理	Kafka / RocketMQ	消息异步处理，提升系统稳定性
订单落库	MySQL + 乐观锁 + 唯一索引	精准扣减库存、防止重复下单
状态查询	Redis	前端轮询异步结果
安全防护	布隆过滤器 / 滑动窗口 / 验证码	全面防刷

⚙️ 四、核心流程详解

✅ 1. 动态路径防刷（秒杀前置接口）

// 获取动态path接口
String path = MD5(userId + skuId + salt);
redis.setex("seckill:path:" + userId + ":" + skuId, 60, path);

✅ 2. Redis 库存扣减 + 用户去重

-- Redis Lua 脚本
if stock <= 0 then return -1 end
if user in success_set then return -2 end
DECR(stock)
SADD(success_user_set, userId)
return 1

✅ 3. 消息入队削峰（MQ）

Producer：发送秒杀消息（userId + skuId）
Consumer：落库（幂等校验 + 乐观锁更新）

✅ 4. 订单写库

UPDATE goods SET stock = stock - 1
WHERE id = ? AND stock > 0;
-- 插入订单时加唯一索引 (userId + skuId)

✅ 5. 状态查询接口（前端轮询）

// Redis 返回值: -1=失败, 0=排队中, 1=成功+订单ID
String result = redis.get("seckill:result:" + userId + ":" + skuId);

❓ 五、典型面试问题及答法

💬 Q1：你们系统怎么防止超卖？（重点）

答法模板：

三层机制防止超卖：

Redis Lua 脚本原子扣减库存，保证并发下不会多扣；

数据库乐观锁防止并发写入冲突；

消息队列异步下单，有效削峰解耦，最终落地只会写成功的单。

💬 Q2：不用缓存+数据库双写会不会导致数据不一致？

答法模板：

不用双写是为了避免一致性控制困难。在我们系统中采用 Redis 单写库存，消息队列异步落库 + 乐观锁二次确认库存，整个链路保证最终一致，且失败可重试。

💬 Q3：Redis 扣库存后 MQ 落库失败，用户怎么办？

答法模板：

我们不会立即告知用户“成功”，而是提示“排队中”，后台处理完成后将订单状态写入 Redis，用户通过轮询接口获取是否成功，避免了前端“假成功”。

💬 Q4：如何防止重复秒杀/重复下单？

答法模板：

Redis Set 去重（秒杀前置），数据库订单表加唯一索引(userId+skuId)控制幂等，再加 MQ 消费端幂等处理，三重保障防止重复下单。

💬 Q5：如何防止机器刷单？

答法模板：

多层防刷策略：

获取秒杀 path 接口必须滑动验证码；

Path 一人一值，限时有效；

接口限流 + 布隆过滤器阻断非法访问；

IP + UA 双重限制；网关层做黑名单防火墙。

🧩 六、总结一句话（项目描述口径）

我在项目中设计并实现了一套高并发秒杀系统，采用 Redis + Lua 原子扣库存 + MQ 异步落库 + MySQL 乐观锁 构建防超卖机制，配合动态路径、验证码与限流组件，有效承载百万级并发，确保库存精准、用户公平、系统稳定运行。