面试官：如何设计一个靠谱的高并发秒杀系统？，2024年最新一线互联网公司java面试核心知识点书籍-爱代码爱编程
先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7
深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
因此收集整理了一份《2024年最新Java开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Java开发知识点，真正体系化！
由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新
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正文
秒杀活动一开始，瞬间会有海量流量涌入，热门的商品甚至会有几百万人来抢。这个规模的流量砸下来，服务可能就挂了，活动也就GG了，收获的只有骂声。
怎么让服务能打能抗，是需要考虑的问题。
第二点，不能超卖。
因为秒杀有时候就是赔本赚吆喝，价格可能比成本价还低。而这时候要是比原计划的数量卖多了，那到底发不发货呢？
发货会超预算亏损，要是超卖数量过多，说不定厂子都要倒闭了；不发货会被投诉，影响商家声誉。
不管怎样，都是硬伤，只能找程序员赔钱了。
第三点，尽量避免少卖。
少卖会比超卖好一些，商家不存在经济上的损失。但要是被眼尖的消费者发现的话，也是免不了一场麻烦的。所以我们还是要尽可能避免这种情况。
第四点，保证触达到用户而不是黄牛。
黄牛可能是开脚本，一次发很多请求过来，抢到之后再转卖。但我们做活动，希望的就是回馈客户，进而吸引用户，而不是去让黄牛赚外快。因此，我们要尽量挡住黄牛的魔爪。
女朋友：不听了，不听了，脑壳痛。
我：那今年不用剁手啦～
女朋友：？？？你继续，我能行！
我：问题我说完了，下面才是重点，来说说解决方案。
：我好像已经开始听不懂了。。。
对症下药
硬抗高并发
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在高并发的情况下，MySQL就显得有些力不从心了。
一方面是MySQL本身要支持事务的ACID，单机性能不高。
另一方面，MySQL是个单机数据库，本身是不能水平扩展的，如果要搞分库分表，费时费力。
这时候就可以借助MySQL的好伙伴Redis的能力。
Redis小哥可是单机支撑每秒几万的写入，并且可以做成集群，提高扩展能力的。
我们可以先将库存名额预加载到Redis，然后在Redis中进行扣减，扣减成功的再通过消息队列，传递到MySQL做真正的订单生成。
为什么要通过消息队列呢？
主要有两点好处，一个是这种投递的方式，可以让抢和购解耦。另一个是可以很方便地限频，不至于让MySQL过度承压。
我们说回Redis，如果请求量超过6W每秒，就要考虑使用多个Redis来分流。预计有100W请求量，我们就可以临时调度20个Redis实例来支持，一个5W/s，留点Buffer。
这种模式倒是不需要使用Redis Cluster那种一致性Hash的做法，直接前面接个Nginx，做负载均衡就可以了。
拒绝超卖
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解决了高并发的问题，我们再来看看怎么防止超卖。
既然我们将库存名额加载到了Redis，那就需要精确计数。
我们抢购场景最核心的，有两个步骤：
第一步，判断库存名额是否充足；
第二步，减少库存名额，扣减成功就是抢到。
这里有一个问题要考虑，如果第一步判断的时候还有库存，但是由于是并发操作，实际调用的时候，可能已经没有库存了，这样就会造成超卖。
所以第一步和第二步都是需要原子操作的。
但是Redis没有直接提供这种场景原子化的操作。
遇事不要慌，仔细想一想，Redis是不是还有个特性，专门整合原子操作，对，就是它——Lua。
Redis➕Lua，可以说是专门为解决原子问题而生，在Lua脚本中调用Redis的多个命令，这些命令整体上会作为原子操作来进行。
尽量避免少卖
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少卖什么情况会出现呢？
库存减少了，但用户订单没生成。
什么情况会这样呢？
在Redis操作成功，但是向Kafka发送消息失败，这种情况就会白白消耗Redis中的库存。
作为一个专业的程序员，只要知道问题是什么、怎么发生的，问题就解决了一半。说白了，我们只需要保证Redis库存+Kafka消耗的最终一致性。
但是一致性问题，一直是分布式场景的恶龙，要对付并不容易。
第一种，以最简单的方式，在投递Kafka失败的情况下，增加渐进式重试；
第二种，更安全一点，就是在第一种的基础上，将这条消息记录在磁盘上，慢慢重试；
第三种，写磁盘之前就可能失败，可以考虑走WAL路线，但是这样做下去说不定就做成MySQL的undo log，redo log这种WAL技术了，会相当复杂，没有必要。
针对少卖这种极端场景可接受的问题，一般选择第二种方式即可，毕竟是异常情况的小概率事件，真出问题了大不了人工介入。
打击黄牛
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