一、秒杀系统核心挑战与设计目标
秒杀系统需在瞬时高并发场景下实现三大核心目标：零超卖、低延迟和高可用。典型场景中每秒需处理数万级请求，同时保障库存准确性、服务稳定性和用户公平性。
主要技术挑战包括：
- 数据库锁竞争导致的性能瓶颈
- 缓存雪崩/穿透引发的系统崩溃风险
- 恶意请求对正常业务的干扰
- 分布式环境下数据一致性保障
二、库存防超卖关键技术方案
库存防超卖需通过多级校验机制实现原子化操作：
- 前端预校验：通过令牌桶算法限制用户请求频率，拦截90%无效流量
- Redis原子操作：使用Lua脚本执行
DECR命令，确保缓存层库存扣减的原子性 - 数据库最终一致性：通过库存任务表记录扣减流水，异步同步至核心数据库
| 方案 | 吞吐量 | 一致性 |
|---|---|---|
| 数据库悲观锁 | 低 | 强 |
| Redis+异步队列 | 高 | 最终 |
三、高性能架构设计策略
通过分层过滤机制实现流量逐级衰减：
- 动静分离：将商品详情页静态化，结合CDN加速资源加载
- 热点隔离：独立部署秒杀服务集群，避免影响主站服务
- 异步削峰：使用Kafka/RocketMQ缓冲请求，按队列顺序处理订单
读写分离架构可提升数据库处理能力，主库仅处理库存扣减事务，从库承载数据分析类查询。
四、容灾与降级方案
构建三级故障防御体系：
- 熔断机制：当Redis集群响应延迟超过阈值，自动切换本地缓存
- 服务降级：关闭非核心功能（如用户画像推荐）保障主流程
- 数据补偿：通过库存流水日志实现异常状态下的数据校对
高效秒杀系统需整合缓存优化、异步处理、分布式事务等技术，通过分层架构实现流量控制与资源隔离。建议采用Redis+Lua+消息队列的组合方案，在保障数据准确性的前提下，将系统吞吐量提升至传统方案的10倍以上。
