秒杀活动设计框架：异常情况处理指南

凌晨三点的办公室，老王盯着监控大屏上跳动的数字，手指无意识地敲着保温杯。这是他们团队第八次尝试重构秒杀系统，前七次都倒在了流量洪峰面前。突然，服务器报警声划破寂静——又有十台机器扛不住了。

当流量像春运般涌来时

你肯定见过超市特价鸡蛋开售时的场景：大爷大妈们把柜台围得水泄不通，稍不注意就会发生踩踏事故。线上秒杀的流量冲击比这凶猛百倍，去年某电商平台创造过每秒153万次请求的纪录。

限流就像地铁早高峰

• 令牌桶算法：像地铁站定时放人，系统每秒发放固定数量的"通行证"
• 漏桶算法：确保流量匀速通过，哪怕瞬间涌入百万请求
• 动态熔断：当某个服务响应时间超过500ms，自动切断请求链路

限流策略	适用场景	实现难度	参考案例
令牌桶	突发流量缓冲	中等	京东秒杀系统
漏桶	匀速流量控制	简单	淘宝双11预热
熔断机制	服务保护	复杂	Netflix Hystrix

库存这个磨人的小妖精

记得小时候小卖部最后一块泡泡糖被两人同时抓住的尴尬吗？线上秒杀要避免这种"超卖"事故，得用些特殊手段。

预扣库存的三板斧

• Redis原子操作：用Lua脚本保证库存增减的原子性
• 分布式锁：Redisson实现的锁比传统数据库行锁快20倍
• 异步对账：每隔5秒核对缓存与数据库库存

Redis库存预扣Lua脚本示例
local stock = redis.call('get', KEYS)
if tonumber(stock) > 0 then
redis.call('decr', KEYS)
return 1
end
return 0

当服务器开始"咳嗽发烧"

就像突然降温时办公室里此起彼伏的喷嚏声，服务器在高压下也会出现各种症状。去年黑五，某国际电商的支付系统瘫痪导致每分钟损失18万美元。

服务降级生存指南

• 非核心功能（如推荐系统）最先关闭
• 静态化商品详情页，减少数据库查询
• 启用排队机制，像海底捞等位时发的号码牌

某手机品牌秒杀时用到的降级策略：

Spring Boot配置示例：

@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod")
public String doSecKill {
// 核心业务逻辑

黄牛党的攻防战

就像菜市场总有人试图插队买限价菜，秒杀系统要防住这些"专业选手"。某运动鞋平台曾拦截过每秒12万次的机器人请求。

风控系统的火眼金睛

• 设备指纹识别（鼠标移动轨迹检测）
• 行为模式分析（正常人不会0.01秒完成下单）
• 动态验证码（滑动拼图比传统数字码有效3倍）

防御手段	识别准确率	用户体验影响
图形验证码	78%	较高
行为分析	92%	无感
设备指纹	85%	低

支付环节的临门一脚

好不容易抢到商品却在付款时失败，就像足球比赛最后一秒踢飞点球。银行系统对接要特别注意：

• 采用两阶段提交（2PC）事务
• 设置15分钟支付宽限期
• 失败订单自动回补库存

窗外的天色已经泛白，老王看着平稳运行的监控曲线，揉了揉发酸的眼睛。秒杀系统的优化就像打理花园，需要持续修剪枝丫、加固围栏。或许下次可以考虑引入边缘计算节点，把商品库存分布到离用户更近的地方...