秒杀系统特点
- 读多写少：缓存
- 高并发：缓存，限流（令牌桶，漏斗 ），负载均衡（集群），异步，队列
- 资源冲突：
原子操作（不会被其他线程中断）（分布式集群的 jvm 锁不可以解决集群环境）
异步
原子操作：共用
- 数据库锁：乐观锁，悲观锁
- 分布式锁：redis，zk
- 其他原子操作：redis desc
集群：数据一致性，tomcat 集群后连的同一套数据库
基本架构
带宽
应用层（常见产品：浏览器/APP）
浏览器缓存，本地缓存，按钮控制，图形验证码
（为了限制不必要的流量）
网络层（网络路由）
CDN（超大并发秒杀很有必要）
负载层（nginx）
nginx，负载均衡，动静分离，反响代理，限流
服务层（Java 应用）
动态页面静态化（用作缓存），应用缓存，分布式缓存，异步，队列，限流（代码中），原子操作保障（分布式锁，redis 集群）
数据库层（mysql）
原子操作保障（乐观锁，悲观锁）
解决方式
计算秒杀的人群和规模，确定一个最终的技术选型以及服务器容量。
用户终端
- 缓存（静态流量：CSS）
- 图形验证码（垃圾流量：防止机器人刷单）
- 按钮（多余流量）
CDN
部署静态资源
nginx
- 动静分离，静态资源可以做缓存
- 限流（依赖漏斗）
new Thread(new Request()).start;
countDownLatch.countDown();
限流算法
令牌桶：按照固定的速度放令牌，填满则丢弃令牌，拿到令牌的人可以进入系统
漏斗：按照固定的速度漏水
conf:limit_req_zone，可以针对远程 ip 地址进行限流
容量设置为 8，可以成功 9 个，因为第一个不阻塞，直接透过去了。
- 负载均衡：进入下一个
分布式限流
令牌桶：大小一般根据商品数量来限制的，可以略为大于秒杀数量）：进入我们的 tomcat 服务器
tomcat 集群
tomcat
如果没有分布式限流，那么有
- 限流：java 的令牌桶限流算法
- 队列：只有 10 个，其余抛出异常
- 队列 MQ：可以在 tomcat 之前加一层 MQ，然后 MQ 通知数据库一个一个扣。
数据库
乐观锁，悲观锁直接扣库存
或者 tomcat redis 直接扣
乐观锁
线程 A
select version，counts from goods where id=#id#：0，100
update goods set count=count-1,version=version+1 where id=#id# and version=#version#
commit
线程 B
select version，counts from goods where id=#id#：0，100
update goods set count=count-1,version=version+1 where id=#id# and version=#version#
commit
悲观锁
select * from goods id=#id# for update
高并发下悲观锁效率更高，因为乐观锁一直失败，一直 for 自旋重试，知道更新成功为止
读多写少：乐观锁
高并发：悲观锁，效率高