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秒杀验证码
虽然说我上面通过动态URL避免了用户在秒杀开始前请求秒杀链接，但是用户还是可以通过脚本在秒杀开始的那一刻去请求秒杀连接，普通用户基本没有办法和脚本秒杀进行竞争 。我们可以引入机器难以识别的验证码，用户在请求秒杀链接之前，需要填写验证码识别的结果，验证码错误的请求直接拒绝 。使用验证码不仅可以增加脚本秒杀的难度，还可以降低请求的QPS，因为请求不再是在秒杀那一刻进来，而会被分散到填写验证码的时间段内 。
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过滤请求
通过上面的步骤，我们可以减少很多重复请求和脚本请求，可以保证秒杀活动中一个人大致只会请求一次(脚本还是可以请求多次) 。但是100W人参与秒杀，每人请求一次秒杀链接也有将近100W次请求，服务器还是扛不住 。仔细分析之后可以发现，秒杀的商品只有100个，最后成功的也只有100个，那么我们100W的请求是不是都有必要请求到秒杀服务器上呢？显而易见，我们没有必要把所有请求都打到秒杀服务器上，我们只需要保证有大于100个请求打到秒杀服务器就可以保证秒杀的正常进行，所以我们可以在用户端和服务端添加一层过滤层，过滤层只要保证有100个以上的请求能打到秒杀服务器端 。
我们可以使用Nginx服务器来构建过滤层，一个Nginx服务器也没法抗100W的请求，我们假设每个Nginx服务器可以处理10W的请求，那么我们就需要10台Nginx 。那么怎么用保证至少有100个请求可以请求到后端呢?我们可以简单的让每个Nginx服务器只通过前100个请求，后续请求直接返回降级界面 。通过Nginx过滤，我们可以把100W的请求过滤为1000个请求，大大减少了服务器端的压力 。
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Redis缓存
如果通过前面的过滤，请求量依旧非常大，如果数据库无法处理这些请求量，我们就需要在数据库之上添加一层Redis缓存了 。单个Redis可以处理几万的QPS，如果预估请求的QPS大于几万，我们还可以使用Redis集群模式来增加Redis的处理能力 。
在Redis存放和售卖商品数目大小相同的数字，秒杀服务每次访问数据库之前，都需要先去Redis中扣减库存，扣减成功才能继续更新数据库 。这样，最终到的数据库的请求数目和需要售卖商品的数目基本一致，数据库的压力可以大大减少 。
Redis原子性
我们知道Redis是不支持事务的，所以可能出现扣减为负数的情况，这种情况下我们可以使用Lua脚本来保证一次扣减操作的原子性，从而保证扣减结果的正确性 。
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异步更新数据库
通过Redis判断之后，去更新数据库的请求都是必要的请求，这些请求数据库必须要处理，但是如果数据库还是处理不过来这些请求怎么办呢？
这个时候就可以考虑削峰填谷操作了，削峰填谷最好的实践就是MQ了 。经过Redis库存扣减判断之后，我们已经确保这次请求需要生成订单，我们就可以通过异步的形式通知订单服务生成订单并扣减库存 。
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