如何处理秒杀系统中的并发抢购？
本题的考察频率比较少，它的范围太广了， 我们可以从以下几个方面来设计解决方案，以确保系统的稳定性、高可用性和性能。
1. 高并发下的请求控制
- 限流与熔断：
使用限流技术控制秒杀请求的流量，防止瞬时大量请求造成系统崩溃。可以使用漏桶算法、令牌桶算法来实现请求限流。此外，熔断机制可以在系统出现故障时暂时拒绝部分请求，避免故障蔓延。 - 排队机制：
对请求进行排队处理，确保秒杀活动能够在较长时间内逐步进行，而不是瞬时爆发。我们可以使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka、Redis队列）来存储请求，并且在后台逐一处理请求，保证系统不会被瞬时的请求压垮。
2. 库存管理与并发控制
- Redis的库存预减：
为了避免超卖，秒杀商品的库存应该在用户请求进入系统时就立即进行减库存操作。使用Redis存储商品库存，并在秒杀请求到达时对库存进行原子性减少。Redis支持高并发操作，能够承受大量并发请求。 - 分布式锁：
为了保证商品在秒杀过程中不会被重复抢购，可以使用分布式锁来确保每个用户对商品的操作是独占的。常见的实现方式是使用Redis的SETNX命令（或Redisson分布式锁）来确保同一时间只有一个用户能够处理该商品的抢购请求。 - 乐观锁与库存的CAS操作：
使用乐观锁（CAS），通过先检查库存是否满足条件，再进行更新操作的方式，避免并发情况下的库存超卖问题。乐观锁适合在读多写少的场景中使用。
3. 防止作弊与刷单
- 验证码与验证码机制：
为了防止恶意脚本或者机器刷单，可以引入验证码机制，例如图形验证码或滑动验证码，验证用户请求是否来自人工。 - IP限流与设备识别：
对同一IP或设备的请求进行限流，防止用户通过多个账户抢购同一商品。可通过IP限流、设备指纹识别来限制一个用户或者设备的抢购频率。
4. 系统架构设计
- 分布式架构与负载均衡：
秒杀系统需要通过分布式架构来支撑高并发的请求。可以通过将服务分布到多个实例上，使用负载均衡（如Nginx、LVS）来分配请求。通过水平扩展，保证系统能够处理大量并发流量。 - 缓存系统：
使用缓存（如Redis、Memcached）存储商品库存数据，减少数据库的读取压力。缓存可以提高响应速度，并且在高并发下保证快速的库存查询。 - 数据库分库分表：
对于秒杀系统中大量的用户请求和商品信息数据，需要使用数据库分库分表来分摊负载。这样可以减少单库的压力，避免单点瓶颈。
5. 高可用性与容错设计
- 备份与冗余：
为了避免单点故障，秒杀系统需要设计为高可用架构，可以使用主从复制、数据备份等方式保证数据的安全。若主服务器宕机，可以通过故障转移保证系统持续运行。 - 分布式事务与一致性保证：
如果秒杀涉及到多个服务间的交互（例如扣款、库存减少等），可以使用分布式事务（如TCC、Saga模式）来保证数据的一致性。确保在库存扣减后，用户订单状态被正确更新。
本题小结: 为了处理秒杀系统中的并发抢购问题，我们从限流、库存管理、分布式锁、系统架构设计等多个角度考虑，这些设计思路不管是在秒杀系统，还是RPC调用中，对于高并发都是通用的。