电商平台的“限时秒杀”活动，如何才能秒杀到产品，有什么技巧？

提前一分钟进入秒杀界面，手机或者是电脑缓存中无关的东西全部关闭。尽量用电脑直接插网线，不停的刷新填写验证码。如果还是抢不到，就只能找黄牛了，他们都是用主干线网络还有就是有相应平台的秒杀软件，就跟火车抢票一样。

一个完整的网站是由三部分组成的: 域名网站源码,主机
这里的主机就是指服务器或者云主机开通服务器以后让服务商帮你配置好网站运行环境然后用FTP把网站源码上传到服务器上面并通过IIS发布网站绑定你的域名这样才是一个完整的网站其实大多 *** 作是服务商可以帮你完成的你只需要上传网站数据即可
如果有服务器方面需要帮忙的可以来找我

大概思路吧：

秒杀系统的架构设计

秒杀系统，是典型的短时大量突发访问类问题。对这类问题，有三种优化性能的思路： 
写入内存而不是写入硬盘 
异步处理而不是同步处理 
分布式处理 
用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。更好的是，Redis能够满足上述三点。因此，用Redis就能轻松实现秒杀系统。 
用我这个方案，无论是电商平台特价秒杀，12306火车票秒杀，都不是事:)

下面介绍一下为什么上述三种性能优化思路能够解决秒杀系统的性能问题：

写入内存而不是写入硬盘 
传统硬盘的读写性能是相当差的。SSD硬盘比传统硬盘快100倍。而内存又比SSD硬盘快10倍以上。因此，写入内存而不是写入硬盘，就能使系统的能力提升上千倍。也就是说，原来你的秒杀系统可能需要1000台服务器支撑，现在1台服务器就可以扛住了。 
你可能会有这样的疑问：写入内存而不是持久化，那么如果此时计算机宕机了，那么写入的数据不就全部丢失了吗？如果你就这么倒霉碰到服务器宕机，那你就没秒到了，有什么大不了？ 
最后，后面真正处理秒杀订单时，我们会把信息持久化到硬盘中。因此不会丢失关键数据。 
Redis是一个缓存系统，数据写入内存后就返回给客户端了，能够支持这个特性。

异步处理而不是同步处理 
像秒杀这样短时大并发的系统，在性能负载上有一个明显的波峰和长期的波谷。为了应对相当短时间的大并发而准备大量服务器来应对，在经济上是相当不合算的。 
因此，对付秒杀类需求，就应该化同步为异步。用户请求写入内存后立刻返回。后台启动多个线程从内存池中异步读取数据，进行处理。如用户请求可能是1秒钟内进入的，系统实际处理完成可能花30分钟。那么一台服务器在异步情况下其处理能力大于同步情况下1800多倍！ 
异步处理，通常用MQ(消息队列)来实现。Redis可以看作是一个高性能的MQ。因为它的数据读写都发生在内存中。

分布式处理 
好吧。也许你的客户很多，秒杀系统即使用了上面两招，还是捉襟见肘。没关系，我们还有大招：分布式处理。如果一台服务器撑不住秒杀系统，那么就多用几台服务器。10台不行，就上100台。分布式处理，就是把海量用户的请求分散到多个服务器上。一般使用hash实现均匀分布。 
这类系统在大数据云计算时代的今天已经有很多了。无非是用Paxos算法和Hash Ring实现的。 
Redis Cluster正是这样一个分布式的产品。

使用Redis实现描述系统

Redis和Redis Cluster（分布式版本），是一个分布式缓存系统。其支持多种数据结构，也支持MQ。Redis在性能上做了大量优化。因此使用Redis或者Redis Cluster就可以轻松实现一个强大的秒杀系统。 
基本上，你用Redis的这些命令就可以了。 
RPUSH key value 
插入秒杀请求

当插入的秒杀请求数达到上限时，停止所有后续插入。 
后台启动多个工作线程，使用 
LPOP key 
读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。 
或者使用LRANGE key start end命令读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。 
每完成一条秒杀记录的处理，就执行INCR key_num。一旦所有库存处理完毕，就结束该商品的本次秒杀，关闭工作线程，也不再接收秒杀请求。

要是还撑不住，该怎么办

也许你会说，我们的客户很多。即使部署了Redis Cluster，仍然撑不住。那该怎么办呢？ 
记得某个伟人曾经说过：办法总比困难多！

下面，我们具体分析下，还有哪些情况会压垮我们架构在Redis（Cluster）上的秒杀系统。

脚本攻击

如现在有很多抢火车票的软件。它们会自动发起>

这个问题其实属于网络问题的范畴，和我们的秒杀系统不在一个层面上。因此不应该由我们来解决。很多交换机都有防止一个源IP发起过多请求的功能。开源软件也有不少能实现这点。如linux上的TC可以控制。流行的Web服务器Nginx（它也可以看做是一个七层软交换机）也可以通过配置做到这一点。一个IP，一秒钟我就允许你访问我2次，其他软件包直接给你丢了，你还能压垮我吗？

交换机撑不住了

可能你们的客户并发访问量实在太大了，交换机都撑不住了。 
这也有办法。我们可以用多个交换机为我们的秒杀系统服务。 
原理就是DNS可以对一个域名返回多个IP，并且对不同的源IP，同一个域名返回不同的IP。如网通用户访问，就返回一个网通机房的IP；电信用户访问，就返回一个电信机房的IP。也就是用CDN了！ 
我们可以部署多台交换机为不同的用户服务。 用户通过这些交换机访问后面数据中心的Redis Cluster进行秒杀作业。

总结

有了Redis Cluster的帮助，做个支持海量用户的秒杀系统其实So Easy！ 
这里介绍的方案虽然是针对秒杀系统的，但其背后的原理对其他高并发系统一样有效。 
最后，我们再重温一下高性能系统的优化原则： 
写入内存而不是写入硬盘 
异步处理而不是同步处理 
分布式处理

做商城网站的服务器需要企业级高性能的机型。商城网站因为属于在线交易类型的性质，所以在线人数较多，安全性、稳定性、速度都有要求的。

这类网站一般都比较多且大尺寸。服务器建议用2核4G内存了。

带宽也用3M以上，1M带宽这样的访问会打开慢的。

看需求了，要看网站的规模，网站的日均流量等等来选择的，如果是前期的小站，或者流量不会集中很高的企业站，就不需要很高配置的服务器了，一般1核2g1m的就够用

首先得弄明白自己用服务器用来干什么放网站、应用运行或者是用来搭建放游戏等，都有一个自己的用途，弄明白用服务器是用来干嘛的，就可以很明确的知道自己需要的是哪种类型的服务器

尝试根据下面四个问题来评估自己的需求：

1服务器运行什么应用？

2需要支持多少用户访问？

3需要多大空间来存储数据？

4我的业务有多重要？

从你的需求来看，国内选择那几个比较大的商家合适，至于名字和具体配置选择也是一门学问。

大家都知道，只要我们讨论到电商平台，那自然少不了商品秒杀的话题，而且如果去电商类互联网公司面试，那面试官肯定也会问你如何实现商品秒杀系统的架构设计。可能有很多人不屑一顾，商品再怎么秒杀，不就是一群人抢数量有限的商品吗？有什么难的？

其实我要说的是，对于小型电商平台而言实现商品秒杀感觉的确很简单，但对于像淘宝这类的电商巨头平台而言，商品秒杀系统的设计真的很不简单，要考虑的事项太多。

秒杀系统的本质及常见问题

所谓商品秒杀，说得通俗点就是一大群人在短时间内去抢购为数不多的商品。听上去很简单，但是对于流量较大的电商平台而言，商品秒杀系统如果设计得不好，会出很大问题的，比如：

1、对网站现有业务会造成冲击

秒杀活动是一种营销手段，这会导致在某一刻会吸引很多人来抢购，并发量过大会对现有业务造成冲击，甚至可能导致网站瘫痪。所以像之前的小米发布新品，很多人连登录都登录不上就是这个原因。

2、服务器带宽洪峰

商品秒杀页一般都会设计得比较个性，所以资源也较多，在高并发场景下会导致服务器流量突增，所以要考虑服务器的带宽是否足够。

3、服务器及数据库负载过高

相信大家都参加过秒杀活动，回顾一下，我们是不是在秒杀活动开始前习惯性的一直刷新页面很多用户都是这样，一直刷新页面，这样就变相的增加服务器及数据库的负载。

4、防止机器提交下单请求

这一点尤为重要，就像一些刷票软件一样，有人为了能秒杀到商品会利用机器进行秒杀，机器发出的请求比人为发出请求总是要快一步的。

5、成功秒杀了，但商品数量却不够

如果是这种情况，那估计就会受到投诉了，明明提示我秒杀成功了，但商品数量却显示0，这种逻辑错误不能犯。

秒杀系统该如何设计？

其实秒杀系统的核心问题是全局性和原子性 *** 作，另外还要考虑到高并发带来的冲击。结合我的开发经验，给出一些设计方案供大家参考：

1、秒杀系统设计的思路

一定要用到队列（可以理解为“排队”机制），当秒杀活动开始后，所有的请求往这个队列里放，另外这个队列长度是有限制的（队列长度就是商品数量），当队列数达到后，活动页面就提示活动结束，然后队列里的请求再去进行下一步处理。

2、秒杀系统独立部署

为避免秒杀活动给现有业务带来冲击，我们建议秒杀系统单独部署（独立域名+服务器）这样即使秒杀系统瘫痪了也不会影响现有电商业务的运行。

3、活动页静态化+CDN加速

为减小系统负载、加快页面打开速度，我们建议活动页面要静态化处理（这样比动态页面性能要好），再走CDN加速，这样能保证多数用户访问活动页的速度都是很快的，不会卡顿。

4、下单页URL动态生成

为防止机器下单和提前下单，下单页的URL要动态生成，不能固定不变的。

5、服务降级

在双11期间，我们会发现淘宝及支付宝很多不重要的功能都是禁用的，这就是服务降级。服务降级是指停止一些不重要的服务，将资源让给秒杀系统，以提高其负载能力。

以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流~我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！

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