秒杀1.限流固定窗口算法：时间节点不能动态更新，即设置keyexpire10s（1-11秒，2-12秒）没有处理好。滑动窗口算法：zsetmemberidscore10解决问题时间节点score是时间戳，可以动态获取时间段内的总访问量（currentTime-score），从而判断是否达标漏桶算法:在redis中好像有一个类似的实现令牌桶算法：GuavaRateLimiter2。降级（又称熔断）springcloudsentinel3.缓存3.1缓存一致性问题A.先更新Db，再删除redis两个问题：a.成功更新数据库，但删除缓存失败。redis中有脏数据（可以用rocketmq不断重试解决）b.1)缓存刚失效(2)请求A查询数据库得到一个旧值(3)请求B将新值写入数据库(4）请求B删除缓存（5）请求A将查到的旧值写入缓存（根据耗时情况，可以估计概率比较低）B先删除缓存，再更新db（1）线程A删除缓存，写入db并更新到data2（2）b线程查询发现缓存不存在（3）b线程将当前DB的最新数据data1同步到redis删除先删除缓存，再更新DB，再异步删除缓存（通过rocketmq异步重试机制保证删除成功）B.订阅binLog机制阿里开源canal3.3应用秒杀实现限流:zset滑动窗口限流降级：springcloudsentinel+openFeignfuse缓存：延迟双删策略1.提交订单时扣库存问题提交订单付款时，提交订单时预扣库存，超时回复：timed任务轮训数据库无支付订单，超时订单返回库存2.热点数据缓存延时双删策略3.防止超卖库存的乐观锁机制updateupdatestocksale=sale+1,version=version+1,WHEREid=#{id,jdbcType=INTEGER}ANDversion=#{version,jdbcType=INTEGER}orupdatestocksale=sale+1WHEREid=idANDsale={#sale}悲观锁机制在更新表中添加一个事务Service层，让每个线程在更新request时都会先锁住表这一行（悲观锁），更新完库存后释放锁。但是这样也太慢了，1000个线程都等不及了。beginTranse(opentransaction)try{//quantity为请求减去的库存数量$dbca->query('updates_storesetamount=amount-quantitywhereamount>=quantityandpostID=12345');}catch($eException){rollBack(rollback)}commit(committransaction)具体方案是在系统初始化时将商品的库存数量加载到Redis缓存中；当不足时（库存<0，可以在内存中设置一个booleanflag=soldout，不需要请求redis增加网络开销，分布式情况下通过zookeeper获取相应通知），直接返回秒杀失败，否则继续执行步骤3；将请求放入异步队列，返回正在排队；服务器端异步队列会对请求进行出队，请求成功可以生成flashorder减少数据库库存（失败则回滚恢复，redis中库存数据加1),返回秒杀订单详情。后台订单创建成功后，可以通过websocket向用户发送秒杀成功通知。前端以此来判断是否秒杀成功，如果秒杀成功则输入秒杀订单详情，否则秒杀失败。
