1.如果系统并发增涨100倍，怎样保障可用性?

• 集群化部署

引入负载均衡层比如Nginx，将请求均匀打到应用层。采用集群化部署多个应用实例，确保可以动态的扩容，扛住初步的并发压力。

• 数据库分片

单机数据库的并发能力很弱，有必要把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上。如果是读多些少的场景，可以进行读写分离，比如1主2从，主库写，从库读。

• NoSQL数据库

如果MySQL也无法支撑，可以尝试把热门数据放入分布式NoSQL数据库，专门承载当日数据的高并发的读写。每过一段时间做数据归档，把NoSQL里不再频繁使用的冷数据迁移到MySQL里去。

• 缓存集群

不要盲目进行数据库扩容，数据库服务器成本昂贵。针对写少读多的请求，引入缓存集群Redis，能够极大的缓解数据库的读压力。

• 消息中间件

采用消息中间件集群，将异步化的请求写入MQ。消息的作用是削峰填谷，消费消息后才把数据落库，大大缓解数据库的写入压力。

• 数据检索

应对海量数据的检索，可以把索引构建在Elasticsearch里，从NoSQL+MySQL的异构存储来提取明细数据即可。

2.如何解决高并发减库存问题?

关系型数据库如MySQL的单机并发能力很弱，高并发下表字段的加减操作，可能出现幻读。电商的秒杀活动典型的高并发减库存场景，这类问题有三种优化性能的思路：

1. 异步处理减库存，而不是同步。
2. 在内存中操作减库存。
3. 分布式处理，分摊压力。

常见的架构方案是Redis + MQ + MySQL，操作步骤如下：

1. 采用Redis搭建分布式缓存，在内存中操作库存值。通过数据控制模块提前将库存值放入Redis，将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。

   "goodsId" : {
   "Total": 100
   "Booked": 0
   }

   goodsId表示商品ID，Total表示该商品的库存数量，Booked表示该商品已被订购的数量。
   扣量时，服务器通过请求Redis获取下单资格，通过以下lua脚本实现，由于Redis是单线程模型，lua可以保证多个命令的原子性。

   local vals = redis.call("HMGET", KEYS[1], "Total", "Booked");
   local total = tonumber(vals[1])
   local blocked = tonumber(vals[2])
   if not total or not blocked then
   return 0       
   end   
   if blocked + 1 <= total then
   redis.call("HINCRBY", KEYS[1], "Booked", 1)                                   
   return 1;   
   end                
   return 0

   如果HGET goodsId Booked执行结果为1，表示扣减库存成功，这是可以生成订单了。

2. 调用接口发送创建订单消息，采用MQ的目的是对下单请求削峰填谷，也将同步下单变为了异步，前端引导用户到等待处理订单的页面。

3. MySQL：创建订单前，保底检查一次剩余库存量是否大于1；创建订单完成，库存总量减1。

参考(摘抄的文字版权属于原作者)

https://blog.csdn.net/u010006156/article/details/124831431
https://help.aliyun.com/document_detail/63920.html

本文链接：https://www.codingbrick.com/archives/767.html
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