在這幾種秒殺系統的設計中，最基本的元件就是redis，那麼秒殺服務為什麼都用redis？答案：效能好。redis基於記憶體讀取資料，而傳統的資料庫是基於磁碟讀取資料。在使用redis資料庫時，使用者請求來了之後，後端直接去記憶體獲取資料，並且同步把資料寫入磁碟，返回給到前端。使用mysql資料庫時，使用者請求來了之後，後端需要去磁碟獲取資料，再返回給到前端。從資料的獲取流程來看，redis很快，並且通過redis效能測試資料，redis單執行緒qps達到40000+，能夠扛住大量的使用者請求，因此實現秒殺系統，使用redis是最好的選擇。
對於小公司或個人創業者來說，使用者規模沒有多大，技術人員也有限，在資源有限的情況下，採取這個方案是最合適的。
通過php+mysql+linux伺服器搭建乙個電商**，再借助redis實現**秒殺。小a建立了電商平台shopping，在裡面售賣自己平時不用的耳機、鍵盤、滑鼠、電腦，並且把其它同事閒置的電子裝置也放在了shopping平台上進行售賣，為了吸引更多的使用者來平台購買商品，他想出來乙個好主意，就是搞**，將平台的mac電腦100元**，總共5臺。**資訊在**放出來後，一下子吸引來了很多使用者。他是這麼實現秒殺系統的，使用者請求過來，第一步去redis請求是否有庫存資料，如果有的話，則將庫存減1，成功建立訂單，秒殺成功，如果沒有資料的話，則不能建立訂單，秒殺失敗。
對於有一定業務規模，但是開發資源比較緊張的公司，可以採取這種模式。相比方案1，它增加了乙個限流機制，通過訪問數的限制，提高了系統效能。還是剛剛的例子，小a建立的二手電子交易平台，隨著質量不錯、**合適，積累了一定量的使用者。有了使用者就需要運營了，因此他也搞搞活動**啥的，在雙十一99元買小公尺手機，總共50臺，**資訊在**上放出，這時候一下子來了100多個使用者，每次都需要去請求redis減庫存比較耗費效能，因此在限流演算法處設定每秒最多請求20個，超過的請求就排隊等著。
對於業務規模中型時，開發資源比較緊張的公司，可以採取這種模式。當業務發展到中型規模時，系統一般會採用集群模式進行部署，也就是把服務部署在多台機器上，同時對外提供服務，提公升效能。這時候運營人員可以設定每台機器能處理的最多庫存數量，當使用者請求進來後，程式判斷總請求量與機器庫存量大小，如果較小則請求成功，可以購買，如果較大則請求失敗。
對於業務中大型規模的公司來說，比如有數10萬使用者，雖然開發成本高，但由於使用者規模、團隊規模有一定積累，這種方案是比較適合的。在方案3中主要是靠運營人員或運維根據工作經驗判斷設定的閾值，不夠靈活。同一件商品，因為不同地域人民的消費能力都不一樣，在北京區域的售賣情況和在成都雲南的售賣肯定不一樣。通過在演算法中增加多協程判斷秒殺現況，動態的擴縮容。當使用者過來時，輪詢演算法初步判斷庫存是否為空，如果為空則秒殺結束，如果不為空，則進入排隊（使用者感受就是加入購物車但無法支付），所有的使用者請求進入排隊佇列後，輪詢演算法再次判斷庫存情況，決定多少請求可以出佇列，出佇列的請求使用者就可以成功秒殺了。
對於業務體量比較大的公司，比如京東、**、拼多多這種規模級別，服務上億的使用者，研發資源充裕，就可以採用這種方案。當使用者在前端發起請求後，通過cdn（內容分發網路）前端可以把商品資訊等靜態頁面資訊部署在離使用者請求最近的地方，加快使用者訪問服務，當使用者請求進入後端後，通過nginx負載均衡將請求分發到不同的秒殺服務集群，秒殺服務將資訊寫入redis主資料庫，再從redis從資料庫獲取資訊，redis的主從部署、讀寫分離，更好的保障了服務高可用，最後再通過mq訊息佇列來做流量的削峰（超過閾值請求就進不來了，商品售完了）、使用者請求的排隊，實現了高併發、高可用、高效能的秒殺系統。
通過本文秒殺系統設計的介紹，相信你已經非常清晰秒殺系統的設計了。雙十一很快就到了，又是一年買買買的時刻，趕緊動手設計乙個秒殺系統，助力你的業務吧。畢竟雙十一過後，又是年終了，乙個好的秒殺系統設計，幫你的kpi完成得更好，獲得更好的績效噢！
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