1 、秒杀系统架构设计都有哪些关键点
秒杀其实主要解决两个问题，一个是并发读，一个是并发写。并发读的核心优化理念是尽量减少用户到服务端来“读”数据，或者让他们读更少的数据；并发写的处理原则也一样，它要求我们在数据库层面独立出来一个库，做特殊的处理。另外，我们还要针对秒杀系统做一些保护，针对意料之外的情况设计兜底方案，以防止最坏的情况发生。
其实，秒杀的整体架构可以概括为“稳、准、快”几个关键字。
所谓“稳”，就是整个系统架构要满足高可用，流量符合预期时肯定要稳定，就是超出预期时也同样不能掉链子，你要保证秒杀活动顺利完成，即秒杀商品顺利地卖出去，这个是最基本的前提。
然后就是“准”，就是秒杀 10 台 iPhone，那就只能成交 10 台，多一台少一台都不行。一旦库存不对，那平台就要承担损失，所以“准”就是要求保证数据的一致性。
最后再看“快”，“快”其实很好理解，它就是说系统的性能要足够高，否则你怎么支撑这么大的流量呢？不光是服务端要做极致的性能优化，而且在整个请求链路上都要做协同的优化，每个地方快一点，整个系统就完美了。
所以从技术角度上看“稳、准、快”，就对应了我们架构上的高可用、一致性和高性能的要求，我们的专栏也将主要围绕这几个方面来展开，具体如下。
- 高性能。 秒杀涉及大量的并发读和并发写，因此支持高并发访问这点非常关键。本专栏将从设计数据的动静分离方案、热点的发现与隔离、请求的削峰与分层过滤、服务端的极致优化这 4 个方面重点介绍。
- 一致性。 秒杀中商品减库存的实现方式同样关键。可想而知，有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减库存，减库存又分为“拍下减库存”“付款减库存”以及预扣等几种，在大并发更新的过程中都要保证数据的准确性，其难度可想而知。因此，我将用一篇文章来专门讲解如何设计秒杀减库存方案。
- 高可用。 虽然我介绍了很多极致的优化思路，但现实中总难免出现一些我们考虑不到的情况，所以要保证系统的高可用和正确性，我们还要设计一个 PlanB 来兜底，以便在最坏情况发生时仍然能够从容应对。专栏的最后，我将带你思考可以从哪些环节来设计兜底方案。
2、设计秒杀系统时应该注意的5个架构原则
构建大并发、高性能、高可用系统中几种通用的优化思路，并抽象总结为“4 要 1 不要”原则，也就是：数据要尽量少、请求数要尽量少、路径要尽量短、依赖要尽量少，以及不要有单点。当然，这几点是你要努力的方向，具体操作时还是要密切结合实际的场景和具体条件来进行。
3、如何才能做好动静分离？
“动态数据”和“静态数据”的主要区别就是看页面中输出的数据是否和 URL、浏览者、时间、地域相关，以及是否含有 Cookie 等私密数据。
4、二八原则：有针对性地处理好系统的“热点数据”
发现：
热点数据发现系统
处理：
处理热点数据通常有几种思路：一是优化，二是限制，三是隔离。
先来说说优化。优化热点数据最有效的办法就是缓存热点数据，如果热点数据做了动静分离，那么可以长期缓存静态数据。但是，缓存热点数据更多的是“临时”缓存，即不管是静态数据还是动态数据，都用一个队列短暂地缓存数秒钟，由于队列长度有限，可以采用 LRU 淘汰算法替换。
再来说说限制。限制更多的是一种保护机制，限制的办法也有很多，例如对被访问商品的 ID 做一致性 Hash，然后根据 Hash 做分桶，每个分桶设置一个处理队列，这样可以把热点商品限制在一个请求队列里，防止因某些热点商品占用太多的服务器资源，而使其他请求始终得不到服务器的处理资源。
最后介绍一下隔离。秒杀系统设计的第一个原则就是将这种热点数据隔离出来，不要让 1% 的请求影响到另外的 99%，隔离出来后也更方便对这 1% 的请求做针对性的优化。
5、流量削峰这事应该怎么做
流量削峰的一些操作思路：排队、答题、分层过滤。
其中，队列缓冲方式更加通用，它适用于内部上下游系统之间调用请求不平缓的场景，由于内部系统的服务质量要求不能随意丢弃请求，所以使用消息队列能起到很好的削峰和缓冲作用。
而答题更适用于秒杀或者营销活动等应用场景，在请求发起端就控制发起请求的速度，因为越到后面无效请求也会越多，所以配合后面介绍的分层拦截的方式，可以更进一步减少无效请求对系统资源的消耗。
分层过滤非常适合交易性的写请求，比如减库存或者拼车这种场景，在读的时候需要知道还有没有库存或者是否还有剩余空座位。但是由于库存和座位又是不停变化的，所以读的数据是否一定要非常准确呢？其实不一定，你可以放一些请求过去，然后在真正减的时候再做强一致性保证，这样既过滤一些请求又解决了强一致性读的瓶颈。
6、影响性能的因素有哪些？又该如何提高系统的性能
. 减少编码
. 减少序列化
. Java 极致优化
. 并发读优化
7、秒杀系统“减库存”设计的核心逻辑
- 下单减库存，即当买家下单后，在商品的总库存中减去买家购买数量。下单减库存是最简单的减库存方式，也是控制最精确的一种，下单时直接通过数据库的事务机制控制商品库存，这样一定不会出现超卖的情况。但是你要知道，有些人下完单可能并不会付款。
- 付款减库存，即买家下单后，并不立即减库存，而是等到有用户付款后才真正减库存，否则库存一直保留给其他买家。但因为付款时才减库存，如果并发比较高，有可能出现买家下单后付不了款的情况，因为可能商品已经被其他人买走了。
- 预扣库存，这种方式相对复杂一些，买家下单后，库存为其保留一定的时间（如 10 分钟），超过这个时间，库存将会自动释放，释放后其他买家就可以继续购买。在买家付款前，系统会校验该订单的库存是否还有保留：如果没有保留，则再次尝试预扣；如果库存不足（也就是预扣失败）则不允许继续付款；如果预扣成功，则完成付款并实际地减去库存。
AliSQL
https://blog.csdn.net/enweitech/article/details/52437357
8、如何设计兜底方案
高可用系统建设
秒杀系统：
降级、限流和拒绝服务