面试题之如何设计一个秒杀系统？

原创 已于 2025-04-19 18:15:13 修改 · 868 阅读 · 15 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#面试 #职场和发展

于 2025-04-19 17:19:45 首次发布

系统痛点：

痛点分析：
  • 瞬时并发量大：大量并发请求瞬间涌入，网站流量激增，可能压垮系统。
  • 库存少：访问请求远大于库存，只有少量用户可以秒杀成功
  • 架构设计原则：
    • 系统隔离：
      • 独立部署秒杀服务，避免影响主线业务流程
      • 独立数据库/缓存集群等
      • 独立域名/CDN等
    • 分层削峰：
      • 前端层：静态化、请求拦截
      • 服务层：队列缓冲、异步处理
      • 数据层：预减库存、最终一致
业务流程：
用户 → CDN → 负载均衡 → 网关(限流) → 秒杀服务 → 消息队列 → 订单服务
                                   ↘ Redis集群 ↘ 数据库集群

实施与解决

系统设计图：

分层设计：

以上为秒杀系统的设计图：根据访问层、负债层、服务层、业务层支撑层、数据层阐述设计

访问层

当用户访问系统商品时，需要将商品从动态网页转为静态网页。减少动态请求到服务端的压力，服务端只需要处理秒杀即可

前端上做一些逻辑处理：

  • 静态资源分离：将活动页静态化，部署到CDN上
  • 活动前禁用按钮：减少不必要的资源请求
  • 按钮防重复点击：当用户点击提交后，立即灰显禁用，限制用户多次提交页面
  • 随机延迟请求：客户端随机添加微笑言辞
  • 验证码/答题：通过滑动验证码、图形验证码等拦截机器人及防止用户控制多个设备进行提交
  • 排队体验：增加等待中、抢购中的提示，防止 用户多次刷新

服务层

        前端校验通过后，通过多台NG的转发，到后端处理秒杀功能，单台ng可以处理2-3万的数据量，一旦NG集群了，就需要在NG上方进行部署网络及硬件级别相关的F5/LVS等。通过NG校验及转发后，就会到服务端的网关集成器，比如ribbon或者loadbalancer进行客户端的负债均衡的转发，通过上面四级的负债均衡大概能处理每秒10+万的qps请求并发量。

  • 网关限流操作：
    • 限流熔断：NG/Lua实现IP/用户限流
    • 请求过滤：恶意请求识别与拦截
    • URL动态化：活动开始前不暴露真实的接口
    • DNS轮询：让DNS服务商针对网站提供的域名绑定多个IP地址
  • 支撑层
    • 异步处理：请求先入队列，异步处理订单
    • 缓存预热：提前加载热点数据到redis
    • 分层校验：
      • 第一层：用户资格校验（是否登录、黑名单等）
      • 第二层：库存校验（redis预扣减库存）
      • 第三层：最终校验（数据库确认）
      • 接口防重校验：（防止绕过前端的恶意用户刷单，setNX保证同一个时间、同一个商品、同一用户只能下单成功一次）
    • 库存方案：
      • 库存分段：将库存拆分成多个段（如1000库存拆成10个100）
      • 预扣库存：redis预减库存（LUA脚本进行数据操作），异步（秒杀时客户端将请求放到MQ消息中发送给MQ服务端，消息者通过消费队列来进行下单操作并持久化到数据库）同步到DB
      • 库存回滚：支付超时后自动释放库存
  • 数据一致性：
    • 最终一致性：通过消息队列异步处理
    • 事务消息：通过rocketMQ事务宝恒下单与扣减库存
    • 对账系统：定期核对redis与数据库的库存告警监控
    • 日志监控：防止系统出现问题后处理
限流相关：
  • 核心要点：
    • NG需要配置限流，防止恶意绕过我们前端的一些D DOS攻击；
    • 网关sentinel对不同的服务节点限流和熔断机制；
    • 通过MQ的来削峰，通过MQ来减轻下游的服务压力
  • 降级方案
最低0.47元/天 解锁文章
如何设计一个秒杀系统？
qq_36929638的博客
04-22 1384
设计一个高并发、高可用的秒杀系统需要从架构设计、性能优化和异常防护三个维度综合考虑。系统采用分层架构，包括CDN静态化、API网关、秒杀服务集群、Redis集群、MQ削峰和订单服务等核心模块，确保百万级QPS的处理能力。库存管理通过预热、预扣和异步落库机制防止超卖。流量控制采用分层限流和请求合法性校验，保护系统不被恶意请求拖垮。订单创建通过异步化和分库分表策略提高性能。容灾与降级策略包括熔断、降级和数据恢复，确保系统在异常情况下的可用性。监控体系通过核心监控项和全链路压测，实时掌握系统状态。技术选型建议包括
第一百一十一期:思考 | 一文说透秒杀系统如何设计
歌谣的博客
11-12 1234
秒杀大家都不陌生。自2011年首次出现以来，无论是双十一购物还是 12306 抢票，秒杀场景已随处可见。简单来说，秒杀就是在同一时刻大量请求争抢购买同一商品并完成交易的过程。从架构视角来看，秒杀系统本质是一个高性能、高一致、高可用的三高系统。 作者：阿哲 前言 秒杀大家都不陌生。自2011年首次出现以来，无论是双十一购物还是 12306 抢票，秒杀场景已随处可见。简单来说，秒杀就是在同一时刻...
面试题：如何设计一个秒杀系统？
ughbnbjkk的博客
06-17 1937
设计一个秒杀系统，整体而言可以从前端与后端进行优化。对于前端优化而言，可以从「页面静态化 + CDN」、请求频率限制进行优化。其中「页面静态化 + CDN」指的是将不变的静态数据固定下来，然后放入 CDN 服务器，从而降低用户请求的响应速度，降低服务器的并发压力。请求频率限制，则是通过抢购概率与抢购频率限制，降低后端服务器的服务压力。对于后端优化而言，一般有「增加缓存层 + 预热数据」、「MQ 异步处理」、「限流、熔断、降级」、业务侧优化这 4 种优化方式。
秒杀系统设计
Embrace Change
08-10 416
前言 高并发下如何设计秒杀系统?这是一个高频面试题。这个问题看似简单，但是里面的水很深，它考查的是高并发场景下，从前端到后端多方面的知识。 秒杀一般出现在商城的促销活动中，指定了一定数量(比如：10个)的商品(比如：手机)，以极低的价格(比如：0.1元)，让大量用户参与活动，但只有极少数用户能够购买成功。这类活动商家绝大部分是不赚钱的，说白了是找个噱头宣传自己。 虽说秒杀只是一个促销活动，但对技术...
面试题-秒杀系统的设计
qq_33129875的博客
03-13 1391
秒杀经典问题，设计思路
【高频面试题】如何设计一个秒杀系统？
激流丶的博客
11-12 1189
架构原则：高性能、高可用性、可扩展性、安全性、数据一致性、用户体验。动静分离：使用 CDN、静态资源服务器、缓存策略。热点数据：使用缓存、数据库优化、读写分离。流量削峰：使用限流、队列、异步处理。减库存：使用乐观锁、悲观锁、分布式锁。通过合理应用这些技术和方案，可以设计出高性能、高可用的秒杀系统。精彩专栏推荐订阅：在下方专栏👇🏻✅2023年华为OD机试真题（A卷&B卷）+ 面试指导✅精选100套 Java 项目案例✅面试需要避开的坑（活动）✅你找不到的核心代码✅带你手撕 Spring✅。
高频面试题深度解析：如何设计一个百万级并发的秒杀系统？
正在努力模索的博客
04-02 916
秒杀系统是典型的高并发、短时流量洪峰场景。用户可能在1秒内涌入百万次请求，但库存可能只有100件商品。如何保证系统不崩溃、不超卖、不卡顿？本文将结合实战经验，梳理秒杀系统的核心设计原则和关键技术方案。
在线面试：如何设计一个秒杀系统？
田维常
04-12 953
大家好，我是田哥面试中，99%的人都很害怕：教你如何设计一个XXX，你该怎么设计？之前，我也在我的知识星球中分享给下面12个相关问题：那秒杀系统到底要如何设计呢？话不多说，我们进入主题。本文主要有三个议题：高性能、一致性、高可用。前言 秒杀大家都不陌生。自2011年首次出现以来，无论是双十一购物还是 12306 抢票，秒杀场景已随处可见。简单来说，秒杀就是在同一时刻大量请...
秒杀系统面试
zhiyikeji的博客
03-08 2770
最近遇到一个需求就是每天中午12点开始抢消费券，很明显这是一个秒杀类型的业务 1.如何设计一个秒杀系统 在设计任何系统之前，我们首先都需要先理解秒杀系统的业务背景 下面我简单的举一个例子： 在某个时间点，某某电商网站要低价卖某件商品，而且限量1千件，抢购人数超过数十万人。 所以我们面临的第一个秒杀的问题就是：时间极短，然后瞬间流量非常大 我们的系统必须保证秒杀抢购的结果不出错，达到抢购的预期目的。 而且秒杀库存的实现也需要保障秒杀结果的准确性。 总结几个特点就是： 高性能：秒杀中有大量的并发读写，所以
秒杀系统设计的 5 个要点：前端三板斧＋后端两条路！
Java笔记虾
05-03 1433
作者：cfymehttps://www.tuicool.com/articles/JzQvUb秒杀系统涉及到的知识点：高并发，cache，锁机制基于缓存架构redis,Memcached...
【面试】秒杀设计
飞翔的肥仔
08-20 461
我们衡量一个web系统的吞吐率的指标就是QPS，也就是每秒处理请求数，假设一下，处理一个业务的请求平均响应时间为100ms，同时系统内是20台服务器集群，同时配置为MaxClients为500个，那么我们的QPS值为20*500/0.1=100000，实际情况是这样的简单吗？可以支持这样高的GPS吗？ 秒杀业务的特点就是多个人读一个数据，难点就是读写冲突，锁情况特别的严重。 所以我们尽量不要让请
如何设计一个秒杀系统
sinat_34814635的博客
10-22 1037
高并发下如何设计秒杀系统？这是一个高频面试题。这个问题看似简单，但是里面的水很深，它考查的是高并发场景下，从前端到后端多方面的知识。秒杀一般出现在商城的促销活动中，指定了一定数量（比如：10个）的商品（比如：手机），以极低的价格（比如：0.1元），让大量用户参与活动，但只有极少数用户能够购买成功。这类活动商家绝大部分是不赚钱的，说白了是找个噱头宣传自己。虽说秒杀只是一个促销活动，但对技术要求不低。下面给大家总结一下设计秒杀系统需要注意的9个细节。
【面试题】秒杀系统设计
闲云野鹤，悠然自得
05-26 789
秒杀业务的特点就是多个人读一个数据，难点就是读写冲突，锁情况特别的严重。所以我们尽量不要让请求落在数据库上去，让请求拦截在系统的上游。解决思路: 1、限流：屏蔽掉无用的流量，允许少部分流量流向后端。 2、削峰：瞬时大流量峰值容易压垮系统。常用的消峰方法有异步处理、缓存和消息中间件等技术 异步处理：秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，其实异步处理就是削峰的一种实现方式。 缓存：秒杀系统本身是一个典型的读多写少的应用场景【一趟火车其实只有2000张票，200w个人来买，.
秒杀设计方案（一篇文章秒杀面试官）
小杰爱吃蛋的博客
12-22 5381
秒杀设计详细过程：（关于后端我就详细讲解一下） 前端操作 1、秒杀开始前，秒杀按钮灰掉为“未开始”，不可点击。 2、URL在活动开始前不可露出或者生效，否则容易被使用工具绕过浏览器提前下单。导致活动还未开始，已经开始下单这个大黑洞。我们的做法是在活动开始前，通过更新JS文件露出下单的URL。 3、在秒杀进行中，秒杀按钮才可以点击下单。 4、秒杀产品的介绍，详情，参数等等，全部静态化，将秒杀...
后端系统设计面试题：如何设计一个秒杀功能？
qq_56110175的博客
11-11 1311
秒杀系统是电子商务平台为应对。
「面试高频」秒杀架构的设计套路，你值得拥有！
我爱娃哈哈的专栏
03-19 262
本篇文章我们开始我们来聊下秒杀架构的相关内容，秒杀架构可以说是综合性非常强的一个场景，而且面试官特别喜欢基于这个场景进行提问，因此有必要好好了解下。 在正式开始之前，我们先来回顾下前面几篇文章的内容。 在第五篇中我们聊了缓存，我们先把数据存放到缓存中，每次请求通过缓存读取数据，大大减少了数据库读请求的压力。第六篇文章里我们聊了写缓存，流量洪峰时，我们先将数据写入缓存中，再逐步搬运数据到数据库，大大较少了数据库写请求的压力。第七篇文章里我们聊了数据收集，利用消息队列我们可以把缓存中的数据搬运到数据库中。而这.
面试官：如何设计出健壮的秒杀系统？
良月柒
09-06 129
程序员的成长之路互联网/程序员/技术/资料共享关注阅读本文大概需要 8 分钟。来自：cnblogs.com/wyq178/p/11261711.html前言秒杀系统相信很多人见过，比如京东或者淘宝的秒杀，小米手机的秒杀，那么秒杀系统的后台是如何实现的呢？我们如何设计一个秒杀系统呢？对于秒杀系统应该考虑哪些问题？如何设计出健壮的秒杀系统？本期我们就来探讨一下这个问题：一：秒杀应该考虑哪些问题1.1...
面试官：如何设计出骚气的秒杀系统？，面试经验 知乎
2401_84002730的博客
04-18 641
对于面试，一定要有良好的心态，这位小伙伴面试美团的时候没有被前面阿里的面试影响到，发挥也很正常，也就能顺利拿下美团的offer。小编还整理了大厂java程序员面试涉及到的绝大部分面试题及答案，希望能帮助到大家，也祝愿大家都能够升职加薪！网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip1024b （备注Java）一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！
如何设计支持百万并发的秒杀系统？
最新发布
07-16
<think>我们正在设计一个支持百万级并发的秒杀系统架构。结合引用[1][2][3][4]中的核心思想，我们将从架构设计、技术选型、关键问题解决等方面展开。以下是一个分层的架构设计方案： ### 一、核心挑战 1. **瞬时高并发**：百万QPS集中在秒级时间窗口 2. **资源竞争**：有限库存的超卖问题 3. **系统容灾**：避免单点故障导致雪崩 4. **数据一致性**：库存扣减与订单创建的强一致性 ### 二、分层架构设计 ```mermaid graph TD A[客户端] --> B[CDN+边缘计算] B --> C[接入层] C --> D[业务层] D --> E[数据层] D --> F[异步队列] F --> G[订单服务] F --> H[库存服务] ``` #### 1. **客户端优化** - **静态资源分离**：将商品图片/JS/CSS推送到CDN - **请求合并**：客户端倒计时结束后合并10次请求为1次 - **验证码干扰**：在秒杀开始前加入图形验证码，防刷[^2] #### 2. **接入层设计（Nginx集群）** ```nginx # 限流配置（每秒1000请求/IP） limit_req_zone $binary_remote_addr zone=secKill:10m rate=1000r/s; location /seckill { limit_req zone=secKill burst=5 nodelay; proxy_pass http://seckill_backend; } ``` - **Lua脚本预检**：使用OpenResty在Nginx层校验用户资格 ```lua local token = ngx.var.arg_token if not token then ngx.exit(403) end -- 校验令牌有效性 local ok = redis:call("EXISTS", "seckill:token:"..token) if ok == 0 then ngx.exit(403) end ``` #### 3. **业务层设计（微服务集群）** **关键服务拆分**： - **风控服务**：实时黑名单（Redis BloomFilter） - **库存服务**：Redis集群+Lua原子扣减 - **订单服务**：MQ异步创建订单 **库存扣减Lua脚本**： ```lua -- KEYS[1]:商品库存key ARGV[1]:扣减数量 local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1])) if stock >= tonumber(ARGV[1]) then return redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1]) end return -1 ``` #### 4. **数据层设计** - **缓存架构**： ```mermaid graph LR A[客户端] --> B[Redis集群] B --> C[主从同步] C --> D[持久化] ``` - 热点库存采用**分片存储**：`stock_{sku_id%1024}` - **数据库设计**： - 订单表按用户ID分库分表（1024库×1024表） - 库存表单独部署（避免与订单库竞争） #### 5. **异步订单流程** ```mermaid sequenceDiagram 用户->>+库存服务： 请求扣减库存 库存服务->>Redis： 执行Lua扣减 Redis-->>库存服务： 返回成功 库存服务->>MQ： 发送订单消息 MQ->>订单服务： 消费消息 订单服务->>DB： 创建订单 ``` ### 三、关键技术方案 #### 1. 防超卖方案 - **Redis原子操作**：Lua脚本保证库存扣减原子性 - **预扣库存机制**： ```php // 预扣库存（防止超卖） $result = Redis::eval($LUA_SCRIPT, 1, $stockKey, $quantity); if ($result >= 0) { // 发送MQ消息 $mq->send(json_encode(['sku'=>$sku, 'user'=>$userId])); } else { throw new Exception('库存不足'); } ``` #### 2. 热点数据处理 - **动态热点探测**：Flink实时监控商品访问频次 ```java // Flink热点发现伪代码 DataStream<ItemAccess> stream = env.addSource(kafkaSource); stream.keyBy("itemId") .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1))) .trigger(new ContinuousTrigger(100)) // 每100条触发计算 .aggregate(new HotItemAggregator()); ``` - **本地缓存**：在应用层缓存热点商品信息（Guava Cache） #### 3. 限流降级策略 | 层级 | 工具 | 策略 | |-------------|---------------------|-------------------------------| | 接入层 | Nginx+Lua | IP限流/令牌桶 | | 服务层 | Sentinel | QPS限流/熔断降级 | | 资源隔离 | Hystrix | 线程池隔离秒杀服务 | #### 4. 数据一致性保障 - **最终一致性方案**： 1. 扣减Redis库存 2. MQ发送订单消息 3. 消费成功后写订单库 4. 定时任务核对库存与订单 ```sql /* 库存回补逻辑 */ UPDATE stock s SET s.quantity = s.quantity + (SELECT COUNT(*) FROM orders o WHERE o.status='timeout' AND o.item_id=s.item_id) ``` - **分布式事务**：对账任务修复异常数据（每日执行） ### 四、容灾设计 1. **多机房部署**： - 同城双活架构（库存服务跨机房同步） 2. **故障转移**： ```mermaid graph LR A[健康检查] -->|异常| B[切流量] B --> C[备用集群] ``` 3. **压力测试**： ```bash # 使用wrk模拟百万并发 wrk -t100 -c100000 -d30s http://seckill.example.com ``` ### 五、性能指标参考 | 环节 | 要求 | 实现方案 | |-----------------|------------------|------------------------------| | 请求响应 | <100ms | Nginx+Lua快速拦截 | | 库存操作 | <10ms | Redis内存操作 | | 订单创建 | <500ms | MQ异步处理 | | 系统吞吐量 | >100万QPS | 水平扩展+无状态服务 | > 📌 **关键提示**： > - 99%的流量应在接入层被拦截[^1] > - 库存数据必须走内存操作 > - 订单创建必须异步化 ### 六、架构演进路线 ```mermaid graph LR A[单机] --> B[服务拆分] B --> C[缓存集群] C --> D[数据库分库分表] D --> E[读写分离] E --> F[异地多活] ``` ### 相关问题 1. 如何动态识别秒杀系统中的热点商品？ 2. 在库存扣减过程中，如何避免Redis单点故障？ 3. 如果消息队列积压导致订单延迟创建，该如何处理？ 4. 如何设计一个库存对账系统来保证最终一致性？ [^1]: 千万级高并发秒杀系统设计套路 [^2]: 高频面试题深度解析：如何设计一个百万级并发的秒杀系统？ [^3]: 电商平台每秒100万高并发请求的秒杀系统架构设计和实现 [^4]: 高并发秒杀系统架构设计与实现(RuoYi-Cloud-SecKill)</think>### 高并发秒杀系统架构设计（百万级并发） 设计百万级并发秒杀系统需解决三大核心问题：**瞬时流量冲击**、**资源竞争**和**数据一致性**。以下是分层架构设计方案： --- ### 一、架构分层设计 ```mermaid graph TD A[客户端层] --> B[接入层] B --> C[业务层] C --> D[数据层] D --> E[异步服务] ``` #### 1. **客户端层优化** - **静态资源CDN分发**：将商品图片/JS/CSS推送到全球CDN节点 - **请求合并**：客户端倒计时结束后合并10次请求为1次 - **验证码干扰**：在秒杀开始前加入图形验证码，分散请求峰值[^2] ```javascript // 前端请求合并示例 setInterval(() => { if (countdown <= 0) { batchRequest(items); // 合并多个商品请求 } }, 100); ``` #### 2. **接入层设计（千万QPS承载）** - **OpenResty(Nginx+Lua)**： ```lua -- Nginx层库存预扣减 local redis = require "resty.redis" local red = redis:new() local stock_key = "sk:"..ngx.var.sku_id local remain = red:get(stock_key) if tonumber(remain) <= 0 then ngx.exit(503) -- 直接返回库存不足 end ``` - **分布式限流**： - IP限流：`limit_req_zone $binary_remote_addr` - 用户ID限流：Redis `INCR` + `EXPIRE` - **流量削峰**：令牌桶算法控制进入后端流量 #### 3. **业务层设计（无状态服务）** - **服务拆分**： - 风控服务：实时黑名单（Redis BloomFilter） - 库存服务：Redis集群+Lua原子操作 - 订单服务：MQ异步创建订单 - **热点探测**： ```java // Flink实时热点发现（引用[3]） DataStream<ItemAccess> stream = env.addSource(kafkaSource); stream.keyBy("itemId") .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1))) .aggregate(new HotItemAggregator()); ``` #### 4. **数据层设计** - **缓存架构**： - L1：本地缓存（Caffeine）存储热点商品 - L2：Redis集群（Proxy分片） ```mermaid graph LR A[客户端] --> B[LocalCache] B --> C[Redis Cluster] C --> D[DB] ``` - **库存扣减方案**： ```lua -- Redis原子操作（解决超卖） local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1])) if stock >= tonumber(ARGV[1]) then return redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1]) end return -1 ``` - **数据库优化**： - 分库分表：订单表按用户ID哈希分1024库 - 读写分离：写主库 + 读从库 #### 5. **异步服务层** - **订单创建流程**： ```mermaid sequenceDiagram 用户->>库存服务： 请求扣减库存 库存服务->>Redis： 执行Lua扣减 Redis-->>库存服务： 返回成功 库存服务->>RabbitMQ： 发送订单消息 RabbitMQ->>订单服务： 创建订单 订单服务->>DB： 持久化订单 ``` - **库存回补机制**： ```sql /* 定时任务扫描超时订单 */ UPDATE items SET stock = stock + 1 WHERE id IN ( SELECT item_id FROM orders WHERE status = 'timeout' AND create_time < NOW() - 10m ) ``` --- ### 二、核心问题解决方案 | 问题 | 解决方案 | 实现方式 | |---------------------|------------------------------|------------------------------| | 超卖问题 | Redis原子操作 | Lua脚本+单线程模型 | | 热点商品 | 本地缓存+动态分片 | Caffeine+Redis Cluster | | 订单创建瓶颈 | MQ异步解耦 | RabbitMQ/Kafka分区消费 | | 数据一致性 | 定时对账任务 | XXL-JOB分布式调度[^4] | | 服务雪崩 | 熔断降级机制 | Sentinel/Hystrix | --- ### 三、容灾与监控 1. **多机房容灾**： - 同城双活部署架构 - 库存数据跨机房同步 2. **全链路压测**： ```bash # 模拟百万并发 wrk -t1000 -c100000 -d30s http://seckill.example.com ``` 3. **监控体系**： - 日志：ELK收集Nginx/服务日志 - 指标：Prometheus + Grafana监控QPS/库存量 - 追踪：SkyWalking全链路追踪 --- ### 四、性能优化关键点 1. **读优化**： - 商品详情静态化：CDN缓存HTML片段 - 查询分离：ES存储商品搜索数据 2. **写优化**： - 批量提交：合并DB写入请求 - 缓冲队列：Kafka积压百万级消息 3. **网络优化**： - 长连接复用：HTTP/2保持连接 - 数据压缩：Protobuf序列化 --- ### 五、技术栈参考 | 层级 | 技术选型 | |------------|-----------------------------------| | 接入层 | OpenResty + Lua + Kong | | 业务层 | Spring Cloud + Sentinel | | 缓存 | Redis Cluster + Caffeine | | 消息队列 | Kafka/RocketMQ | | 数据库 | MySQL（分库分表）+ TiDB | | 监控 | Prometheus + SkyWalking + ELK | > 💡 **关键原则**： > - 数据量：尽量少（前端过滤无效请求） > - 路径短：减少IO（Nginx层拦截80%流量） > - 无状态：便于水平扩展 > - 最终一致：接受短时不一致（通过对账修复） --- ### 相关问题 1. 如何动态识别秒杀系统中的热点商品？ 2. Redis集群故障时如何保证库存数据安全？ 3. 消息队列积压导致订单延迟如何处理？ 4. 分库分表后如何实现跨分片的订单查询？ [^1]: 千万级高并发秒杀系统设计套路 [^2]: 高频面试题深度解析：如何设计一个百万级并发的秒杀系统？ [^3]: 电商平台每秒100万高并发请求的秒杀系统架构设计和实现 [^4]: 高并发秒杀系统架构设计与实现(RuoYi-Cloud-SecKill)
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

zbqice007

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值