“秒杀”对于程序员来讲意味着巨大的挑战。
- 如何让系统面对百万级的请求流量不出故障？
- 如何保证高并发情况下数据的一致性写？
- 如何在不堆服务器的情况下应对是平时数百上千倍的并发访问？
- 如何分别针对大流量的读写请求进行服务端的极致优化？
你都将在这份笔记里找到答案。
该笔记希望带你透彻理解秒杀系统的各个关键技术点，希望你在学完之后，能够快速搭建一套满足自己业务场景的高可用秒杀系统。而更多的是，我们希望借助“秒杀”这个互联网高并发场景中的典型代表，带你了解如何打造一个超大流量并发读写、高性能，以及高可用的系统架构。
每个节点都有左侧导航书签页，看的时候非常方便，由于内容较多，这里就截取一部分图吧
需要的码友们，麻烦各位三连支持一下（可以帮助更多的人看到哟！）
秒杀系统架构设计都有哪些关键点？
- 高性能
- 一致性
- 高可用
设计秒杀系统时应该注意的5个架构原则
- 架构原则:“4要1不要”
- 数据要尽里少
- 请求数要尽里少
- 路径要尽里短
- 依赖要尽里少
- 不要有单点
- 不同场景下的不同架构案例
如何才能做好动静分离？有哪些方案可选？
- 何为动静数据
- 如何做动静分离的改造
- 动静分离的几种架构方案
- 方案1：实体机单机部署
- 方案2：统一Cache 层
- 方案3：上CDN
二八原则：有针对性地处理好系统的“热点数据”
- 为什么要关注热点
- 什么是“热点”
- 发现热点数据
- 处理热点数据
流量削峰这事应该怎么做？
- 为什么要削峰
- 排队
- 答题
- 分层过滤
影响性能的因素有哪些？又该如何提高系统的性能？
- 影响性能的因素
- 如何发现瓶颈
- 如何优化系统
- 减少编码
- 减少序列化
- Java 极致优化
- 并发读优化
秒杀系统“减库存”设计的核心逻辑
- 减库存有哪几种方式
- 减库存可能存在的问题
- 大型秒杀中如何减库存？
- 秒杀减库存的极致优化
如何设计兜底方案?
- 高可用建设应该从哪里着手
- 降级
- 限流
- 拒绝服务
总目录展示
该笔记共八个节点（由浅入深），分为三大模块。
高性能：秒杀涉及大量的并发读和并发写，因此支持高并发访问这点非常关键。该笔记将从设计数据的动静分离方案、热点的发现与隔离、请求的削峰与分层过滤、服务端的极致优化这4个方面重点介绍。
一致性：秒杀中商品减库存的实现方式同样关键。可想而知，有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减库存，减库存又分为“拍下减库存”“付款减库存”以及预扣等几种，在大并发更新的过程中都要保证数据的准确性，其难度可想而知。因此，将用一个节点来专门讲解如何设计秒杀减库存方案。
高可用：虽然介绍了很多极致的优化思路，但现实中总难免出现一些我们考虑不到的情况，所以要保证系统的高可用和正确性，还要设计一个PlanB来兜底，以便在最坏情况发生时仍然能够从容应对。笔记的最后，将带你思考可以从哪些环节来设计兜底方案。
篇幅有限，无法一个模块一个模块详细的展示（这些要点都收集在了这份《高并发秒杀架构小册》里）
由于内容太多，这里只截取部分的内容。需要这份《高并发秒杀架构小册》的小伙伴，麻烦各位帮忙点赞分享支持一下（可以帮助更多的人看到哟！）！