高可用
盯过秒杀流量监控的话，会发现它不是一条蜿蜒而起的曲线，而是一条挺拔的直线，这是因为秒杀请求高度集中于某一特定的时间点。这样一来就会造成一个特别高的零点峰值，而对资源的消耗也几乎是瞬时的。所以秒杀系统的可用性保护是不可或缺的。
1 流量削峰
对于秒杀的目标场景，最终能够抢到商品的人数是固定的，无论 100 人和 10000 人参加结果都是一样的，即有效请求额度是有限的。并发度越高，无效请求也就越多。但秒杀作为一种商业营销手段，活动开始之前是希望有更多的人来刷页面，只是真正开始后，秒杀请求不是越多越好。因此系统可以设计一些规则，人为的延缓秒杀请求，甚至可以过滤掉一些无效请求。
1.1 答题
早期秒杀只是简单的点击秒杀按钮，后来才增加了答题。为什么要增加答题呢？主要是通过提升购买的复杂度，达到两个目的：
防止作弊。早期秒杀器比较猖獗，存在恶意买家或竞争对手使用秒杀器扫货的情况，商家没有达到营销的目的，所以增加答题来进行限制
延缓请求。零点流量的起效时间是毫秒级的，答题可以人为拉长峰值下单的时长，由之前的 <1s 延长到 <10s。这个时间对于服务端非常重要，会大大减轻高峰期并发压力；另外，由于请求具有先后顺序，答题后置的请求到来时可能已经没有库存了，因此根本无法下单，此阶段落到数据层真正的写也就非常有限了, 需要注意的是，答题除了做正确性验证，还需要对提交时间做验证，比如<1s 人为操作的可能性就很小，可以进一步防止机器答题的情况。
答题目前已经使用的非常普遍了，本质是通过在入口层削减流量，从而让系统更好地支撑瞬时峰值。
1.2 排队
最为常见的削峰方案是使用消息队列，通过把同步的直接调用转换成异步的间接推送缓冲瞬时流量。除了消息队列，类似的排队方案还有很多，例如：
线程池加锁等待
本地内存蓄洪等待
本地文件序列化写，再顺序读
排队方式的弊端也是显而易见的，主要有两点：
请求积压。流量高峰如果长时间持续，达到了队列的水位上限，队列同样会被压垮，这样虽然保护了下游系统，但是和请求直接丢弃也没多大区别
用户体验。异步推送的实时性和有序性自然是比不上同步调用的，由此可能出现请求先发后至的情况，影响部分敏感用户的购物体验
排队本质是在业务层将一步操作转变成两步操作，从而起到缓冲的作用，但鉴于此种方式的弊端，最终还是要基于业务量级和秒杀场景做出妥协和平衡。
1.3 过滤
过滤的核心结构在于分层，通过在不同层次过滤掉无效请求，达到数据读写的精准触发。常见的过滤主要有以下几层：
1、读限流：对读请求做限流保护，将超出系统承载能力的请求过滤掉
2、读缓存：对读请求做数据缓存，将重复的请求过滤掉
3、写限流：对写请求做限流保护，将超出系统承载能力的请求过滤掉
4、写校验：对写请求做一致性校验，只保留最终的有效数据
过滤的核心目的是通过减少无效请求的数据IO保障有效请求的IO性能。
1.4 小结
系统可以通过入口层的答题、业务层的排队、数据层的过滤达到流量削峰的目的，本质是在寻求商业诉求与架构性能之间的平衡。另外，新的削峰手段也层出不穷，以业务切入居多，比如零点大促时同步发放优惠券或发起抽奖活动，将一部分流量分散到其他系统，这样也能起到削峰的作用。
2 Plan B(兜底方案设计)
当一个系统面临持续的高峰流量时，其实是很难单靠自身调整来恢复状态的，日常运维没有人能够预估所有情况，意外总是无法避免。尤其在秒杀这一场景下，为了保证系统的高可用，必须设计一个 Plan B 方案来进行兜底。
高可用建设，其实是一个系统工程，贯穿在系统建设的整个生命周期
具体来说，系统的高可用建设涉及架构阶段、编码阶段、测试阶段、发布阶段、运行阶段，以及故障发生时，逐一进行分析：
架构阶段：考虑系统的可扩展性和容错性，避免出现单点问题。例如多地单元化部署，即使某个IDC甚至地市出现故障，仍不会影响系统运转
编码阶段：保证代码的健壮性，例如RPC调用时，设置合理的超时退出机制，防止被其他系统拖垮，同时也要对无法预料的返回错误进行默认的处理
测试阶段：保证CI的覆盖度以及Sonar的容错率，对基础质量进行二次校验，并定期产出整体质量的趋势报告
发布阶段：系统部署最容易暴露错误，因此要有前置的checklist模版、中置的上下游周知机制以及后置的回滚机制
运行阶段：系统多数时间处于运行态，最重要的是运行时的实时监控，及时发现问题、准确报警并能提供详细数据，以便排查问题
故障发生：首要目标是及时止损，防止影响面扩大，然后定位原因、解决问题，最后恢复服务
对于日常运维而言，高可用更多是针对运行阶段而言的，此阶段需要额外进行加强建设，主要有以下几种手段：
预防：建立常态压测体系，定期对服务进行单点压测以及全链路压测，摸排水位
管控：做好线上运行的降级、限流和熔断保护。需要注意的是，无论是限流、降级还是熔断，对业务都是有损的，所以在进行操作前，一定要和上下游业务确认好再进行。就拿限流来说，哪些业务可以限、什么情况下限、限流时间多长、什么情况下进行恢复，都要和业务方反复确认
监控：建立性能基线，记录性能的变化趋势；建立报警体系，发现问题及时预警
恢复：遇到故障能够及时止损，并提供快速的数据订正工具，不一定要好，但一定要有
在系统建设的整个生命周期中，每个环节中都可能犯错，甚至有些环节犯的错，后面是无法弥补的或者成本极高的。所以高可用是一个系统工程，必须放到整个生命周期中进行全面考虑。同时，考虑到服务的增长性，高可用更需要长期规划并进行体系化建设。
3 总结一下
高可用其实是在说 “稳定性”，稳定性是一个平时不重要，但出了问题就要命的事情，然而它的落地又是一个问题——平时业务发展良好，稳定性建设就会降级给业务让路。解决这个问题必须在组织上有所保障，比如让业务负责人背上稳定性绩效指标，同时在部门中建立稳定性建设小组，小组成员由每条线的核心力量兼任，绩效由稳定性负责人来打分，这样就可以把体系化的建设任务落实到具体的业务系统中
个人总结
一个秒杀系统的设计，可以根据不同级别的流量，由简单到复杂打造出不同的架构，本质是各方面的取舍和权衡。当然，你可能注意到，本文并没有涉及具体的选型方案，因为这些对于架构来说并不重要，作为架构师，应该时刻提醒自己主线是什么。
同时也在这里抽象、提炼一下，主要是个人对于秒杀设计的提纲式整理。
