秒杀业务为什么难做
- im系统，例如qq或者微博， 每个人都读自己的数据（好友列表、群列表、个人信息）；
- 微博系统，每个人读你关注的人的数据， 一个人读多个人的数据；
- 秒杀系统，库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据， 多个人读一个数据。
例如：小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。
又例如：12306抢票，票是有限的，库存一份，瞬时流量非常多，都读相同的库存。读写冲突，锁非常严重，这是秒杀业务难的地方。那我们怎么优化秒杀业务的架构呢？
优化方向
优化方向有两个
（1）将请求尽量拦截在系统上游（不要让锁冲突落到数据库上去）。传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小。以12306为例，一趟火车其实只有2000张票，200w个人来买，基本没有人能买成功，请求有效率为0。
（2）充分利用缓存，秒杀买票，这是一个典型的读多写少的应用场景，大部分请求是车次查询，票查询，下单和支付才是写请求。一趟火车其实只有2000张票，200w个人来买，最多2000个人下单成功，其他人都是查询库存，写比例只有0.1%，读比例占99.9%，非常适合使用缓存来优化。
常见秒杀架构
（1） 浏览器端，最上层，会执行到一些JS代码
（2） 站点层，这一层会访问后端数据，拼html页面返回给浏览器
（3） 服务层，向上游屏蔽底层数据细节，提供数据访问
（4） 数据层，最终的库存是存在这里的，mysql是一个典型（当然还有会缓存）
各层次优化细节
第一层，客户端怎么优化（浏览器层，APP层）
问大家一个问题，大家都玩过微信的摇一摇抢红包对吧，每次摇一摇，就会往后端发送请求么？回顾我们下单抢票的场景，点击了“查询”按钮之后，系统那个卡呀，进度条涨的慢呀，作为用户，我会不自觉的再去点击“查询”，对么？继续点，继续点，点点点。。。有用么？平白无故的增加了系统负载，一个用户点5次，80%的请求是这么多出来的，怎么整？
（a） 产品层面，用户点击“查询”或者“购票”后， 按钮置灰，禁止用户重复提交请求；
（b）JS层面，限制用户在x秒之内只能提交一次请求；
APP层面，可以做类似的事情，虽然你疯狂的在摇微信，其实x秒才向后端发起一次请求。这就是所谓的“将请求尽量拦截在系统上游”，越上游越好，浏览器层，APP层就给拦住，这样就能挡住80%+的请求，这种办法只能拦住普通用户（但99%的用户是普通用户）对于群内的 高端程序员是拦不住的。firebug一抓包，http长啥样都知道，js是万万拦不住程序员写for循环，调用http接口的，这部分请求怎么处理？
第二层，站点层面的请求拦截
怎么拦截？怎么防止程序员写for循环调用，有去重依据么？ip？cookie-id？…想复杂了，这类业务都需要登录，用uid即可。在站点层面，对uid进行请求计数和去重，甚至不需要统一存储计数，直接站点层内存存储（这样计数会不准，但最简单）。一个uid，5秒只准透过1个请求，这样又能拦住99%的for循环请求。
5s只透过一个请求，其余的请求怎么办？缓存，页面缓存，同一个uid，限制访问频度，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面。同一个item的查询，例如车次，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面。如此限流，既能保证用户有良好的用户体验（没有返回404）又能保证系统的健壮性（利用页面缓存，把请求拦截在站点层了）。
页面缓存不一定要保证所有站点返回一致的页面，直接放在每个站点的内存也是可以的。优点是简单，坏处是http请求落到不同的站点，返回的车票数据可能不一样，这是站点层的请求拦截与缓存优化。
好，这个方式拦住了写for循环发http请求的程序员，有些高端程序员（黑客）控制了10w个肉鸡，手里有10w个uid，同时发请求（先不考虑实名制的问题，小米抢手机不需要实名制），这下怎么办，站点层按照uid限流拦不住了。
第三层 服务层来拦截（反正就是不要让请求落到数据库上去）
服务层怎么拦截？大哥，我是服务层，我清楚的知道小米只有1万部手机，我清楚的知道一列火车只有2000张车票，我透10w个请求去数据库有什么意义呢？没错，请求队列！
对于写请求，做请求队列，每次只透有限的写请求去数据层（下订单，支付这样的写业务）
1w部手机，只凡1w个下单请求去db
3k张火车票，只放3k个下单请求去db
如果均成功再放下一批，如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完”。
对于读请求，怎么优化？cache抗，不管是memcached还是redis，单机抗个每秒10w应该都是没什么问题的。如此限流，只有非常少的写请求，和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去，又有99.9%的请求被拦住了。
当然，还有业务规则上的一些优化。回想12306所做的，分时分段售票，原来统一10点卖票，现在8点，8点半，9点，…每隔半个小时放出一批：将流量摊匀。
其次，数据粒度的优化：你去购票，对于余票查询这个业务，票剩了58张，还是26张，你真的关注么，其实我们只关心有票和无票？流量大的时候，做一个粗粒度的“有票”“无票”缓存即可。
第三，一些业务逻辑的异步：例如下单业务与 支付业务的分离。这些优化都是结合 业务 来的，我之前分享过一个观点“一切脱离业务的架构设计都是耍流氓”架构的优化也要针对业务。
第四层 最后是数据库层
浏览器拦截了80%，站点层拦截了99.9%并做了页面缓存，服务层又做了写请求队列与数据缓存，每次透到数据库层的请求都是可控的。db基本就没什么压力了，闲庭信步，单机也能扛得住，还是那句话，库存是有限的，小米的产能有限，透这么多请求来数据库没有意义。
全部透到数据库，100w个下单，0个成功，请求有效率0%。透3k个到数据，全部成功，请求有效率100%。
注意事项
（1） 尽量将请求拦截在系统上游（越上游越好）；
（2）读多写少的常用多使用缓存（缓存抗读压力）；
浏览器和APP：做限速
站点层：按照uid做限速，做页面缓存
服务层：按照业务做写请求队列控制流量，做数据缓存