场景题：如何设计一个秒杀功能？

设计一个秒杀功能是一个经典的面试题，涉及高并发、高性能、分布式系统设计等多个方面。以下是设计秒杀功能的详细思路和实现方案。

1. 需求分析

核心功能

秒杀活动管理：创建、更新、删除秒杀活动。
秒杀商品库存管理：设置秒杀商品的库存数量。
秒杀请求处理：处理用户秒杀请求，确保库存不超卖。
订单生成：秒杀成功后生成订单。

非功能需求

高性能：支持高并发秒杀请求。
高可用：确保系统在秒杀期间稳定运行。
数据一致性：确保库存不超卖。
安全性：防止恶意请求（如刷单）。

2. 系统设计

核心组件

前端页面：展示秒杀活动信息，处理用户请求。
网关层：负责请求路由、限流、防刷。
秒杀服务：处理秒杀逻辑，扣减库存。
库存服务：管理商品库存。
订单服务：生成订单。
缓存层：缓存秒杀商品信息和库存。
消息队列：异步处理订单生成。

3. 详细设计

前端页面

静态化：将秒杀页面静态化，减少服务器压力。
倒计时：使用 JavaScript 实现秒杀倒计时。
按钮防抖：防止用户重复提交请求。

网关层

限流：使用令牌桶或漏桶算法限制请求速率。
防刷：通过 IP、用户 ID 等限制单个用户的请求频率。

秒杀服务

库存预扣减：在缓存中预扣减库存，减少数据库压力。
请求排队：使用消息队列或 Redis 队列处理秒杀请求。
异步处理：秒杀成功后，异步生成订单。

库存服务

库存缓存：使用 Redis 缓存商品库存。
库存扣减：使用 Redis 的 DECR 或 INCR 命令扣减库存。
数据库同步：异步将库存变更同步到数据库。

订单服务

订单生成：秒杀成功后，生成订单并返回给用户。
消息队列：使用消息队列异步处理订单生成，提高系统吞吐量。

缓存层

Redis：缓存秒杀商品信息和库存。
本地缓存：在秒杀服务中使用本地缓存，减少 Redis 访问压力。

消息队列

异步处理：将秒杀请求和订单生成解耦，提高系统性能。
重试机制：处理失败的任务，确保数据一致性。

4. 关键问题与解决方案

1. 高并发请求

解决方案：
- 使用限流和防刷机制。
- 将秒杀请求放入消息队列，异步处理。

2. 库存超卖

解决方案：
- 使用 Redis 的原子操作（如 DECR）扣减库存。
- 在数据库中设置库存字段为无符号整数，防止超卖。

3. 数据一致性

解决方案：
- 使用分布式锁（如 Redis 的 SETNX）确保库存扣减的原子性。
- 异步同步库存变更到数据库。

4. 系统性能

解决方案：
- 使用缓存减少数据库访问。
- 将秒杀页面静态化，减少服务器压力。

5. 示例实现

秒杀服务（Java + Spring Boot）

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class SeckillService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    @Autowired
    private OrderService orderService;

    // 秒杀请求处理
    public boolean seckill(String userId, String itemId) {
        // 检查库存
        Long stock = redisTemplate.opsForValue().decrement("stock:" + itemId);
        if (stock == null || stock < 0) {
            redisTemplate.opsForValue().increment("stock:" + itemId); // 恢复库存
            return false; // 库存不足
        }

        // 生成订单
        orderService.createOrder(userId, itemId);
        return true;
    }
}

订单服务（Java + Spring Boot）

import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class OrderService {

    // 创建订单
    public void createOrder(String userId, String itemId) {
        // 生成订单逻辑
        System.out.println("Order created for user: " + userId + ", item: " + itemId);
    }
}

Redis 库存初始化

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class RedisInitializer implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    @Override
    public void run(String... args) {
        // 初始化库存
        redisTemplate.opsForValue().set("stock:item1", "100");
    }
}

网关限流（Java + Spring Cloud Gateway）

import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.RedisRateLimiter;
import org.springframework.cloud.gateway.route.RouteLocator;
import org.springframework.cloud.gateway.route.builder.RouteLocatorBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class GatewayConfig {

    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder, RedisRateLimiter rateLimiter) {
        return builder.routes()
            .route("seckill_route", r -> r.path("/seckill")
                .filters(f -> f.requestRateLimiter(c -> c.setRateLimiter(rateLimiter)))
                .uri("http://localhost:8080"))
            .build();
    }
}