标签：思想 双11 取数据 数量级 地方 中断 出现 订单 问答
互联网特别是电商平台，阿里双11秒杀、还有12306春运抢票、以及平时各种节假日抢购活动等，都是典型的高并发场景。
这类场景最大的特征就是活动周期短，瞬间流量大（高并发），大量的人短期涌入服务器抢购，但是数量有限，最终只有少数人能成功下单。
这里，就来讲一讲对应该场景下需要考虑的技术实现。
先从基本的概念的建立，再讲对应的实现部分。
第一：高并发
技术要做的事，一方面优化程序，让程序性能最优，单次请求时间能从50ms优化到25ms，那就可以在一秒钟内成功响应翻倍的请求了。
另一方面就是增加服务器，用更大的集群来处理用户请求，设计好一个可靠且灵活扩充的分布式方案就更加重要了。
第二：时间短
火热的秒杀活动，真的是一秒钟以内就会把商品抢购一空，而大部分用户的感受是，提交订单的过程却要等待好几秒、甚至十几秒，更糟糕的当然是请求报错。
那么一个好的秒杀体验，当然希望尽可能减少用户等待时间，准确的提示用户当前是否还有商品库存。而这些，也是需要有优秀的程序设计来保证的。
第三：系统容量预估
系统设计的时候，都需要有一个容量预估，那就是要提前计算好，我们设计的系统，要承载多大的数量级。
假如线上前端服务器规格是8核16G内存的服务器，而提交订单的处理程序耗时100ms，那么可以简单计算一下：
每秒可以处理的订单请求数=1000ms/100ms*8=80qps
上面这个结果，对于秒杀系统来说，肯定是非常不理想的。
如果能将处理程序耗时优化后，降低到10ms，那么就可以达到800qps。
如果我们可以把程序继续优化，能快速区分开有库存和无库存处理，那么无库存时处理就有可能做到1ms甚至更低的耗时。这样无库存时就能有更好的性能，上万的qps也是可以达到的。
上面的预估，都是针对单机，那么简单的增加前端服务器，是不是就能有更好的并发处理量呢？
肯定没这么简单，因为数据库、缓存系统甚至机房网络带宽都会成为瓶颈。
于是就要有一个更好的分布式方案。
第四：好的分布式方案
一个好的分布式方案，首先当然是稳定可靠，不要出乱子，然后就是方便扩充，最好的效果当然是增加一台服务器，并发处理量可以1:1线性增长。
比如：单机qps是1k，那么10台服务器可以做到1w，100台可以做到10w每秒。
要做到这样的线性增长效果，就要杜绝出现瓶颈，否则还是会代价太大。
拒绝假的分布式尤其重要，比如：前端服务器是可以独立存在的，但是都依赖集中的一个数据库或者缓存系统，那最后，一定是集中的那个数据库或者缓存系统受不了，同样无法做到一个好的分布式。
第五：关注系统的瓶颈
大家先有几个基本的共识，系统的处理速度
我们优化程序的时候，尽量用最快的方式，尽量用最简短的逻辑。
用redis替代mysql来保存订单处理中依赖的数据，用程序中的提交的数据代替从redis中二次获取数据，比如：商品库存信息，用户订单信息。
逻辑处理中，把速度快且提前中断的逻辑放在最前面，比如：验证登录，验证问答。
我们做分布式方案的时候，尽量把资源调用放在最近的地方。
前端服务器依赖的数据尽量就在局域网内，如果能在单机都有读的redis服务当然更好，程序维护数据响应会复杂些。
不要出现跨机房网络请求，不要出现跨机房网络请求，不要出现跨机房网络请求，重要的事情说三遍。
第六：什么语言更适合这类系统
当然，像是用golang, ngx_lua可能在高并发和性能方面会更有优势。
如果使用java、php当然也是可以的，作为一个系统，语言只是工具，更好的设计和优化，才能达到最终想要的效果。
有了上面的基本概念，我们接下来再来看看，具体运行时，会出现什么状况。
下面是一些具体的实现问题：
只有10个库存，但是一秒钟有1k个订单，怎么能不超卖呢？
核心思想就是保证库存递减是原子性操作，10--返回9，9--返回8，8--返回7。
而不能是读取出来库存10，10-1=9再更新回去。因为这个读取和更新是并发执行的，很可能就会有1k个订单都成功了，而库存实际只有10。
那么，怎么保证原子性操作呢？
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