秒杀系统难做，是因为库存有限，很多人会在集中的时间内读写有限的数据，在短时间内，系统会面临成千上万倍的流量进入。那么如何能做好秒杀系统呢？我认为核心思想有这么两点：
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将请求尽量的在上游环节就拦截住（不要轻易到数据库这一级）
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充分利用缓存
那么这两点如何实现呢，下面详细说说：
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最上层是客户端层，常见的都是浏览器访问。点击一次【秒杀按钮】，然后再点一次【秒杀按钮】，那么是访问了两次后端系统么？如果用户手速快一些的话，或者用第三方插件不停的点击，那么岂不是多出来很多请求。从产品层面，我们会设置点击一次按钮后，将按钮置灰，从技术角度，我们可以通过JS控制几秒内只能提交一次请求。看，这就是“将请求尽量的在上游环节就拦截住”。
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当然客户端层做限制，对于在座的程序猿们都是小意思，因为一抓包，请求长什么样子一清二楚，然后写个脚本，循环调用就好了；为了防止这样的情况发生，后端的服务需要做去重的工作。比如按照用户名去重，在N秒内，只允许1个请求访问进来，然后做页面缓存；比如10秒内发送了一万次请求，其中1次请求访问成功并返回了页面，将这个页面进行缓存，剩余9999次请求直接返回这个缓存页面。
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再往下走，10秒内一个客户只有一次请求进来，但是如果同时有一百万个客户，那么这10秒内也有有一百万次访问，那么如何应对呢？用【消息队列】，所有的请求过来，都排队吧，每次只让有限的请求去访问数据。
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当然访问数据也不是直接去读写数据库，这里还有一层数据缓存，比如可以使用Memcached或者Redis缓存库存剩余，通常在秒杀系统中，这个“库存”可以是粗粒度的，也就是说这个数字可以是不准确的，客户关心的是买到还是买不到，而不会关心剩余数量到底是20件还是10件；数据读操作也可以放在缓存中，再由缓存和数据库做数据同步。
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上面几步已经拦截了大多数的请求，到DB这一层的时候，基本上没有什么压力了。
秒杀是电商企业最吸引流量，也是最考验技术的场景！
秒杀的系统设计其实遵循“倒金字塔”原理，就是从前端页面，网络，到后端服务，数据库，一一的将请求滤掉，最终让落在数据库的数据都是满足要求的有效数据，假设是100万人参加1000台机器的秒杀，即是设计100万-->1000的过滤系统；
要达到这样的目的通常有下列的手段:
①，前端页面防重复刷：点击一次后，按钮置灰，在指定时间内只允许抢一次！
②，控制网络流量暴增：将前端页面放置在CDN节点，防止网络流量压力快速增大；
网关进行限流：使用nginx 进行网关限流！
通过设置nginx参数limit_conn_zone ，limit_req_zone ，ngx_http_upstream_module进行限流！
③，后端应用服务：
1，如果没有使用nginx限流，可使用spring-cloud-zuul进行网关限流！
2，异步处理 ：防止同步调用带来的阻塞，包括数据落库等都可以使用异步调用！
3，缓存： 最重要的一步，可以事先将要秒杀的商品id进行缓存，使用分布式锁获取到id和对应的userid进行绑定，才算秒杀成功，然后异步保存数据！
使用redis的watch对同一个账号进行限制；
④，数据库系统： 使用读写分离 ，分库分表 等手段提升数据库系统的吞吐量！