开篇:理论之外,大厂是怎么做的?
前面两章我们聊了高并发和高性能的理论和通用方案。但理论终归是理论,落到具体的业务场景中,每一个细节都会变得棘手得多。
这一章我们聊几个大厂的真实架构案例 -- 秒杀系统、红包系统、火车票系统。看看这些系统在面对极端流量时,是如何把理论落地的。
一、秒杀系统设计
1.1 秒杀的核心挑战
秒杀的本质是:大量用户在极短时间内抢购极少量商品。 这意味着系统要同时面对两个极端 -- 读请求的洪峰(所有人都在刷页面)和写请求的洪峰(所有人同时点击购买)。
大约 14 分钟
前面两章我们聊了高并发和高性能的理论和通用方案。但理论终归是理论,落到具体的业务场景中,每一个细节都会变得棘手得多。
这一章我们聊几个大厂的真实架构案例 -- 秒杀系统、红包系统、火车票系统。看看这些系统在面对极端流量时,是如何把理论落地的。
秒杀的本质是:大量用户在极短时间内抢购极少量商品。 这意味着系统要同时面对两个极端 -- 读请求的洪峰(所有人都在刷页面)和写请求的洪峰(所有人同时点击购买)。
做电商系统的人,迟早会在凌晨被三种报警惊醒:库存扣成了负数、用户被收了两遍钱、两条一模一样的订单静静地躺在数据库里。这三个问题看上去各自独立,但根源都是同一件事 -- 高并发下共享资源的争抢没处理好。
这篇文章把订单和支付领域最常见的实战场景拉出来过一遍:秒杀如何防超卖、支付如何做幂等、表单如何防重复提交、状态机怎么设计才不会翻车、分库分表怎么落地。每个场景都带真实方案,能直接拿来用。
拿到"设计一个秒杀系统"这种题,先别急着写方案,先拆解它到底有哪些子问题: