秒杀活动结构是怎么设计的。秒杀活动是电子商务项目中常见的活动。比如演唱会门票被抢购，京东、淘宝的闪购商品被抢购。在抢购的时刻，会有大量用户同时对应用系统进行高并发请求，可能达到每秒几万、几十万请求。如果系统无法处理如此高的请求，就会崩溃，导致系统不可用。对于秒杀活动，要求系统不会因压力过大而崩溃，不会出现超卖或卖空的情况。因此，在秒杀系统中，我们需要思考：“系统如何处理高并发请求，系统如何保证不超卖？”我对此的解决方案是：“在服务器端，使用缓存减少访问数据库，拦截请求流量上游，可以使用限流技术，使用分布式队列来切流量高峰，序列化并发”秒杀架构图秒杀架构图如上。客户端用户发起请求的端口。目前电商项目秒杀活动的主要客户端包括微信小程序、H5（浏览器）、各平台（Android、iOS、Windows等）APP。我们可以在客户端实现限流机制，防止用户向服务端发送大量请求。客户端的限流可以控制按钮的点击频率，比如将按钮置灰。反向代理我们可以使用Nginx来实现请求分发，通过负载均衡将请求平均分发到不同的web节点。Nginx也可以用作限流器。Nginx可以控制单位时间内的请求数，限制同时连接数。如果实际参与API网关秒杀活动的用户量非常大，那么并发请求量会非常大。我们需要在API网关层面进行限流，可以限制单个Web节点每秒的最大请求数。我们还可以控制每个用户的最大请求数，通过Redis记录每个用户的请求数。缓存属于服务层业务。为了减少对数据库的访问，需要进行缓存设计。我们可以使用本地缓存或分布式缓存。队列队列主要用于实现流量的削峰填谷。我们可以使用RocketMQ、Kafka等消息中间件作为分布式队列。关于限流秒杀系统为什么要限流？秒杀活动中，商品库存有限，用户需求数量远大于商品库存数量。大多数用户请求实际上是无法抓取产品的无效流量。因此，这部分流量可以被拦截并限制上行。为了防止用户使用脚本或者频繁点击发送大量请求，导致其他用户无法正常参与活动，我们还需要控制用户每秒的请求数。我们可以从URI和用户两个方面来实现限流。URI限流示例代码：用户维度限流示例代码：我们获取URI维度的限流器对象uriLimiter和用户维度的userLimiter。如果tryAcquire()成功获取权限，则请求通过，进入后续业务。否则直接报异常，前端界面会给出相应的友好提示。扣除缓存中的库存使用Redis存储库存数量。当用户发起抢购请求时，首先判断Redis中的库存是否可用。如果有，将抢购请求放入分布式队列，异步处理后续操作，完成订单。同时在Redis中进行库存扣减。示例代码如下：先进行库存扣减，获取扣减后的库存数量。如果库存数量大于等于0，则向mq发送订单创建请求。否则返回抓拍失败的信息。消费者创建订单：如何初始化库存？抢购活动开始前，后台有运营人员手动将商品库存从数据库同步到缓存中。库存扣除在缓存中执行。利用Redis的单线程特性，可以实现多线程下的安全库存更新。如果查询时在缓存中没有找到值，则需要从数据库中查询出来，然后同步到缓存中。这个过程需要被锁定。示例代码如下：总结秒杀设计是一个典型的高并发系统，面试中经常会问到秒杀系统的设计。在设计秒杀系统时，需要考虑：“请求导流-通过负载均衡限流-使用漏斗算法（如Guava的RateLimiter）、信号量Semaphore、Redis计数等实现Redis扣库存-减少访问流量到数据库调峰——分布式队列实现》
