个人从事电商行业十几年，经历过大大小小的促销活动和秒杀上百次，每次做秒杀瞬时访问量会翻数十倍，甚至数百倍。对系统架构是巨大的考验，期间也曾经历过系统宕机，甚至整体雪崩。那么我们怎么设计秒杀系统，才能保证秒杀系统的高性能和稳定性，同时还要保证日常业务不受影响呢？
先看看秒杀场景特点。秒杀开始前几分钟，大量用户开始进入秒杀商品详情页面，很多人开始频繁刷新秒杀商品详情页，这时秒杀商品详情页访问量会猛增。秒杀开始，大量用户开始抢购，这时创建订单，扣库存压力会显著增大。实际上，秒杀场景基本都是秒杀参与人多，秒杀成功的人却寥寥无几，经常是几十万人或者更多人抢几百个商品库存。
那么我们曾经是怎么设计秒杀系统的呢？主要涉及以下几个方面：
秒杀业务流程上的考虑：
由于参加秒杀的商品售卖价格非常低，基本都是“抢到即赚到”，成功下单后却不付款的情况非常少。所以我们采用下单减库存的方案，下单时扣减库存，然后再进行支付。假如真有个别订单不付款怎么办？没关系，秒杀好活动最主要的目的是吸引流量，个别订单不支付对秒杀活动本身影响不大。况且，没支付剩下的库存还可以做为普通商品继续售卖。不过要注意对机器人和自动脚本的防御，后面会详细介绍。
页面静态化：
“秒杀开始前几分钟，大量用户开始进入秒杀商品详情页面，很多人开始频繁刷新秒杀商品详情页，这时秒杀商品详情页访问量会猛增”。如果请求全部打到后端服务，那后端服务的压力会非常大（后端服务要处理业务逻辑，而且还要访问数据库，吞吐量比较低）。
考虑到秒杀是运营同学提前安排的活动，要秒杀哪些商品、商品价格等信息在秒杀活动开始前已经确定下来，所以我们可以把秒杀商品详情页做成静态页面，把商品详情、商品价格等参数、评论评价等信息全部放在这个静态页面里，然后把这个静态页面上传到CDN上预热（CDN是内容分发网络，可以简单理解成互联网上的巨大的缓存，用于存放静态页面、图片、视频等，可以显著提高访问速度），用CDN扛流量，这样大量的商品详情页的访问请求就不用访问自己的网站（源站）。这样既可以提高访问速度，也没有给网站增加压力，同时也减少了网站带宽压力。
请求拦截：
前端页面，相关按钮点击后置灰，防止重复提交
网关（zuul，nginx）层，为了避免前端恶意请求，比如一些攻击脚本，在网关层要对下单等接口按userID限流，几秒钟只能访问一次。考虑到秒杀场景参与人多，秒杀成功的人极少，我们可以把绝大部分抢购下单请求在网关层直接拒掉，按秒杀失败处理。这样就极大减少了后端服务的压力。
假设秒杀库存是200个，我们可以只放行200个请求到后端服务。要注意，为了尽量避免库存被机器人和自动脚本抢走，200个请求不能在秒杀开始瞬间同时放行，可以分段放行，比如秒杀开始后随机选取100ms内的5个请求放行（这100ms内的其他请求直接拒掉，按秒杀失败处理），之后每隔100ms放行5个请求，4秒钟可以放行完200个请求。分段放行，除了限制了机器人和自动脚本，把请求分散在各个时间段，还进一步缓解了后端服务的压力。
分段放行总时间不能太长，假如每100ms放行1个请求，放行完所有200个请求需要20秒时间，这样用户就会明显感知到下单早的人没秒杀成功，下单晚的人反而秒杀成功了，用户体验会变差。
另外，秒杀过程网关压力会比较大，网关可以做成集群，多节点分摊访问压力。
后端服务设计：
如果秒杀库存只有200，经过网关拦截，再加上采用分段放行的方式，对于后端服务基本没什么压力了，日常的后端服务就完全可以支撑秒杀活动了。不用再做更复杂的设计。不过，假如秒杀库存有几万个，放行的下单请求就有几万个，为了用户体验放行总时间也不能太长，这时后端服务该怎么设计呢？
这时主要压力就在数据库了，扣减库存压力，创建订单压力。
库存可以放到Reids缓存中，来提高扣减库存吞吐能力。对于热点商品的库存可以利用Redis分片存储。
创建订单可以走异步消息队列。后端服务接到下单请求，直接放进消息队列，监听服务取出消息后，先将订单信息写入Redis，每隔100ms或者积攒100条订单，批量写入数据库一次。前端页面下单后定时向后端拉取订单信息，获取到订单信息后跳转到支付页面。用这种批量异步写入数据库的方式大幅减少了数据库写入频次，从而明显降低了订单数据库写入压力。
隔离：
1，业务隔离。从业务上把秒杀和日常的售卖区分开来，把秒杀做为营销活动，要参与秒杀的商品需要提前报名参加活动，这样我们就能提前知道哪些商家哪些商品要参与秒杀，可以根据提报的商品提前生成静态页面并上传到CDN预热，提报的商品库存也需要提前预热，可以将商品库存在活动开始前预热到Redis，避免秒杀开始后大量的缓存穿透。
2，部署隔离。秒杀相关服务和日常服务要分组部署，不能因为秒杀出问题影响日常售卖业务。可以申请单独的秒杀域名，从网络入口层就开始分流。网关也单独部署，秒杀走自己单独的网关，从而避免日常网关受到影响。秒杀可以复用订单，库存，支付等日常服务，只是需要一些小的改造（比如下单流程走消息队列，批量写入订单库，以及在Redis中扣减库存）。
3，数据隔离。为了避免秒杀活动影响到日常售卖业务，Redis缓存需要单独部署，甚至数据库也需要单独部署！数据隔离后，秒杀剩余的库存怎么办？秒杀活动结束后，剩余库存可以归还到日常库存继续做为普通商品售卖。数据隔离后，秒杀订单和日常订单不在相同的数据库，之后的订单查询怎么展示？可以在创建秒杀订单后发消息到消息队列，日常订单服务采取拉的方式消费消息，这时日常订单服务是主动方，可以采用线程池的方式，根据机器的性能来增加或缩小线程池的大小，控制拉取消息的速度，来控制订单数据库的写入压力。
网络：
秒杀前要和网络运营商、CDN服务商提前申请带宽。
还有哪些细节要考虑：
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如何避免超卖？如果在redis中扣减库存，可以利用decr命令扣减库存，decr是原子操作，在分布式环境下也不会有并发问题，decr扣减库存后，判断返回值，如果返回值小于0，扣减库存失败，秒杀也就失败了；如果在数据库中扣减库存可以在where后面加上库存大于0的条件，来避免库存被减成负值。这样就可以避免超卖情况发生了。
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接口防刷，前面已经提到过，在网关层对下单等接口按userID限流。
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网关层除了对userID做限流外，还要做整体限流。在实际访问量超过预估访问量时，整体限流可以起到保护作用，避免系统被压垮。
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防止重复下单，按userID限流已经起到了防止重复下单的作用。假如限制同一个用户10分钟能下一次单，一般情况下10分钟内，商品早已经被抢光了，用户也就没有再次下单的机会了。
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可以结合风控系统，在网关层把羊毛党等有问题的用户请求直接拒掉。
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可以在网关层上面再加一层防火墙或者高防服务，来防御DDos等分布式网络攻击。 --摘自<架构之美公众号>