在淘宝、天猫、JD.COM等国内大型电商平台“造节”的引导下，国内电商平台纷纷效仿，双十一、双十二、618等电商专属节日也吸引了大量用户参与。节前生意惨淡，游人稀少，但放假当天客流量迅速增加，这对于程的广大学生和运维人员来说，无疑是一个巨大的考验。

    秒杀系统虽然流量很高，但是实际有效流量比较少；利用系统的分层结构，在每个阶段提前检查，拦截无效流量，可以减少大量无效流量涌入数据库，从而保证业务系统的正常运行；

    第一步:利用浏览器缓存和cdn加速静态页面，抵御第一层流量。

    在秒杀之前，用户不断刷新商品详情页面，产生大量页面请求。所以我们需要把秒杀产品详情页和普通产品详情页分开；对于秒杀产品详情页，尽量让静态元素静态化。除了spike按钮需要服务器进行动态判断，其他静态数据都可以缓存在浏览器和cdn上，这样spike之前刷新页面的流量只有一小部分会访问后端服务器和数据库；

    步骤2:使用redis缓存拦截一些流量(只读Redis)

    使用cdn拦截一级流量，使用redis拦截二级流量，我们需要提前将秒杀商品数据写入Redis，通过程序设置秒杀的对应逻辑(只允许秒杀数量对应的请求)；

    第三步:使用Redis缓存(读写Redis)扣除库存

    下单成功后，进入下层服务，开始查看订单信息，扣库存；为了避免直接访问数据库，我们使用Redis进行股票扣款(股票数量提前写入Redis)；在扣除库存时，服务器通过请求redis获得下单资格。因为redis是单线程模型，可以保证多个命令的原子性；

    第四步:使用redis实现简单消息队列异步单入库。

    扣除库存后，订单需要入库。如果商品数量少，可以直接操作数据库，但是如果数据量大，那么数据库锁的冲突就会带来很大的性能瓶颈。可以考虑使用消息队列。当spike服务将订单信息写入消息队列时，可以认为订单完成，避免直接操作数据库。使用异步订购模块从redis中读取订单，并将其写入数据库。

    简单的设计可以有效抵御大流量尖峰的冲击。程同学有什么更好的建议吗？