Java最新双十二结束了，程序员如何设计一个秒杀系统？，字节跳动大神讲座_java还可以设计一些什么产品

总结

蚂蚁面试比较重视基础，所以Java那些基本功一定要扎实。蚂蚁的工作环境还是挺赞的，因为我面的是稳定性保障部门，还有许多单独的小组，什么三年1班，很有青春的感觉。面试官基本水平都比较高，基本都P7以上，除了基础还问了不少架构设计方面的问题，收获还是挺大的。

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经历这次面试我还通过一些渠道发现了需要大厂真实面试主要有：蚂蚁金服、拼多多、阿里云、百度、唯品会、携程、丰巢科技、乐信、软通动力、OPPO、银盛支付、中国平安等初，中级，高级Java面试题集合，附带超详细答案，希望能帮助到大家。

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• URL 唯一化。 商品详情系统天然地就可以做到 URL 唯一化，每个商品都由 ID 来标识，那么 http://item.xxx.com/item.htm?id=xxxx 就可以作为唯一的 URL 标识。就以 URL 作为缓存的 Key。

• 分离浏览者相关的因素。 浏览者相关的因素包括是否已登录，以及登录身份等，这些相关因素我们可以单独拆分出来，通过动态请求来获取。

• 分离时间因素。 服务端输出的时间也通过动态请求获取。

• 异步化地域因素。 详情页面上与地域相关的因素做成异步方式获取，当然你也可以通过动态请求方式获取，只是这里通过异步获取更合适。

• 去掉 Cookie。 去掉 Cookie 并不是用户端收到的页面就不含 Cookie 了，而是说，在缓存的静态数据中不含有 Cookie。分离出动态内容之后，如何组织这些内容页就变得非常关键了。这里将这些信息 JSON 化（用 JSON 格式组织这些数据），以方便前端获取。

前面我们介绍里用缓存的方式来处理静态数据。而动态内容的处理通常有两种方案：ESI（Edge Side Includes）方案和 CSI（Client Side Include）方案。

ESI 方案（或者 SSI）：即在 Web 代理服务器上做动态内容请求，并将请求插入到静态页面中，当用户拿到页面时已经是一个完整的页面了。这种方式对服务端性能有些影响，但是用户体验较好。

CSI 方案。即单独发起一个异步 JavaScript 请求，以向服务端获取动态内容。这种方式服务端性能更佳，但是用户端页面可能会延时，体验稍差。

动静分离的几种架构方案

前面我们通过改造把静态数据和动态数据做了分离，那么如何在系统架构上进一步对这些动态和静态数据重新组合，再完整地输出给用户根据架构上的复杂度，有 3 种方案可选：

• 实体机单机部署

虚拟机改为实体机，增大 Cache 容量，采用了一致性 Hash 分组的方式来提升命中率，将 Cache 分成若干组，是希望能达到命中率和访问热点的平衡。Hash 分组越少，缓存的命中率肯定就会越高，但短板是也会使单个商品集中在一个分组中，容易导致 Cache 被击穿。没有网络瓶颈，而且能使用大内存；既能提升命中率，又能减少 Gzip 压缩；优势很明显，但是一定程度上也造成了 CPU 的浪费，因为单个的 Java 进程很难用完整个实体机的 CPU。

• 统一 Cache 层

单独一个 Cache 层，减少应用接入时使用 Cache 的成本。统一 Cache 的方案易于维护，可以共享内存，最大化利用内存，不同系统之间的内存可以动态切换，从而能够有效应对各种攻击。但是也带来了其他一些问题，比如缓存更加集中，导致：Cache 层内部交换网络成为瓶颈；缓存服务器的网卡也会是瓶颈；机器少风险较大，挂掉一台就会影响很大一部分缓存数据。要解决上面这些问题，可以再对 Cache 做 Hash 分组，即一组 Cache 缓存的内容相同，这样能够避免热点数据过度集中导致新的瓶颈产生。

• 上 CDN

在将整个系统做动静分离后，我们自然会想到更进一步的方案，就是将 Cache 进一步前移到 CDN 上，因为 CDN 离用户最近，效果会更好。有以下几个问题需要解决。

靠近访问量比较集中的地区；离主站相对较远；节点到主站间的网络比较好，而且稳定；节点容量比较大，不会占用其他 CDN 太多的资源。节点不要太多。

除此之外，CDN 化部署方案还有以下几个特点：

把整个页面缓存在用户浏览器中；

如果强制刷新整个页面，也会请求 CDN；

实际有效请求，只是用户对“刷新抢宝”按钮的点击。

这样就把 90% 的静态数据缓存在了用户端或者 CDN 上，当真正秒杀时，用户只需要点击特殊的“刷新抢宝”按钮，而不需要刷新整个页面。这样，系统只是向服务端请求很少的有效数据，而不需要重复请求大量的静态数据。

3.如何有针对性的处理好系统的“热点数据”

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• 为什么要关注热点

2/8原则

数据的访问存在热点，20%的数据占用80%的访问流量，这20%数据就是热点数据

• 什么是“热点”

热点分为热点操作和热点数据。所谓“热点操作”，例如大量的刷新页面、大量的添加购物车、双十一零点大量的下单等都属于此类操作。对系统来说，这些操作可以抽象为“读请求”和“写请求”，这两种热点请求的处理方式大相径庭，读请求的优化空间要大一些，而写请求的瓶颈一般都在存储层，优化的思路就是根据 CAP 理论做平衡，这个内容在“减库存”中再详细介绍。

而“热点数据”比较好理解，那就是用户的热点请求对应的数据。而热点数据又分为“静态热点数据”和“动态热点数据”。

所谓“静态热点数据”，就是能够提前预测的热点数据。例如通过大数据分析来提前发现热点商品，比如我们分析历史成交记录、用户的购物车记录，来发现哪些商品可能更热门、更好卖，这些都是可以提前分析出来的热点。

所谓“动态热点数据”，就是不能被提前预测到的，系统在运行过程中临时产生的热点。例如，卖家在抖音上做了广告，然后商品一下就火了，导致它在短时间内被大量购买。

• 发现热点数据

前面介绍了如何对单个秒杀商品的页面数据进行动静分离，以便针对性地对静态数据做优化处理，那么另外一个关键的问题来了：如何发现这些秒杀商品，或者更准确地说，如何发现热点商品呢？

发现静态热点数据

静态热点数据可以通过商业手段，例如强制让卖家通过报名参加的方式提前把热点商品筛选出来、或者对买家每天访问的商品进行大数据计算，然后统计出 TOP N 的商品，我们可以认为这些 TOP N 的商品就是热点商品。

发现动态热点数据

构建一个异步的系统，它可以收集交易链路上各个环节中的中间件产品的热点 Key，如 Nginx、缓存、RPC 服务框架等这些中间件（一些中间件产品本身已经有热点统计模块）。

建立一个热点上报和可以按照需求订阅的热点服务的下发规范，主要目的是通过交易链路上各个系统（包括详情、购物车、交易、优惠、库存、物流等）访问的时间差，把上游已经发现的热点透传给下游系统，提前做好保护。比如，对于大促高峰期，详情系统是最早知道的，在统一接入层上 Nginx 模块统计的热点 URL。

将上游系统收集的热点数据发送到热点服务台，然后下游系统（如交易系统）就会知道哪些商品会被频繁调用，然后做热点保护。

• 处理热点数据

处理热点数据通常有几种思路：一是优化，二是限制，三是隔离。

**优化。**优化热点数据最有效的办法就是缓存热点数据，如果热点数据做了动静分离，那么可以长期缓存静态数据。但是，缓存热点数据更多的是“临时”缓存，即不管是静态数据还是动态数据，都用一个队列短暂地缓存数秒钟，由于队列长度有限，可以采用 LRU 淘汰算法替换。

**限制。**限制更多的是一种保护机制，限制的办法也有很多，例如对被访问商品的 ID 做一致性 Hash，然后根据 Hash 做分桶，每个分桶设置一个处理队列，这样可以把热点商品限制在一个请求队列里，防止因某些热点商品占用太多的服务器资源，而使其他请求始终得不到服务器的处理资源。

**隔离。**秒杀系统设计的第一个原则就是将这种热点数据隔离出来，不要让 1% 的请求影响到另外的 99%，隔离出来后也更方便对这 1% 的请求做针对性的优化。

具体到“秒杀”业务，我们可以在以下几个层次实现隔离。

业务隔离。 把秒杀做成一种营销活动，卖家要参加秒杀这种营销活动需要单独报名，从技术上来说，卖家报名后对我们来说就有了已知热点，因此可以提前做好预热。

系统隔离。 系统隔离更多的是运行时的隔离，可以通过分组部署的方式和另外 99% 分开。秒杀可以申请单独的域名，目的也是让请求落到不同的集群中。

数据隔离。 秒杀所调用的数据大部分都是热点数据，比如会启用单独的 Cache 集群或者 MySQL 数据库来放热点数据，目的也是不想 0.01% 的数据有机会影响 99.99% 数据。

4.流量削峰应该怎么做

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为什么要削峰

为什么要削峰呢？或者说峰值会带来哪些坏处？

我们知道服务器的处理资源是恒定的，你用或者不用它的处理能力都是一样的，所以出现峰值的话，很容易导致忙到处理不过来，闲的时候却又没有什么要处理。但是由于要保证服务质量，我们的很多处理资源只能按照忙的时候来预估，而这会导致资源的一个浪费。

这就好比因为存在早高峰和晚高峰的问题，所以有了错峰限行的解决方案。削峰的存在，一是可以让服务端处理变得更加平稳，二是可以节省服务器的资源成本。针对秒杀这一场景，削峰从本质上来说就是更多地延缓用户请求的发出，以便减少和过滤掉一些无效请求，它遵从“请求数要尽量少”的原则。

今天，我就来介绍一下流量削峰的一些操作思路：排队、答题、分层过滤。这几种方式都是无损（即不会损失用户的发出请求）的实现方案，当然还有些有损的实现方案，包括我们后面要介绍的关于稳定性的一些办法，比如限流和机器负载保护等一些强制措施也能达到削峰保护的目的，当然这都是不得已的一些措施，因此就不归类到这里了。

• 排队

用消息队列来缓冲瞬时流量，把同步的直接调用转换成异步的间接推送

• 答题

这主要是为了增加购买的复杂度，从而达到两个目的。

第一个目的是防止秒杀器作弊。

第二个目的其实就是延缓请求，起到对请求流量进行削峰的作用，从而让系统能够更好地支持瞬时的流量高峰。

• 分层过滤

前面介绍的排队和答题要么是少发请求，要么对发出来的请求进行缓冲，而针对秒杀场景还有一种方法，就是对请求进行分层过滤，从而过滤掉一些无效的请求。分层过滤其实就是采用“漏斗”式设计来处理请求的，如下图所示。

分层过滤的核心思想是：在不同的层次尽可能地过滤掉无效请求，让“漏斗”最末端的才是有效请求。而要达到这种效果，我们就必须对数据做分层的校验。

其中，队列缓冲方式更加通用，它适用于内部上下游系统之间调用请求不平缓的场景，由于内部系统的服务质量要求不能随意丢弃请求，所以使用消息队列能起到很好的削峰和缓冲作用。

而答题更适用于秒杀或者营销活动等应用场景，在请求发起端就控制发起请求的速度，因为越到后面无效请求也会越多，所以配合后面介绍的分层拦截的方式，可以更进一步减少无效请求对系统资源的消耗。

分层过滤非常适合交易性的写请求，比如减库存或者拼车这种场景，在读的时候需要知道还有没有库存或者是否还有剩余空座位。但是由于库存和座位又是不停变化的，所以读的数据是否一定要非常准确呢？其实不一定，你可以放一些请求过去，然后在真正减的时候再做强一致性保证，这样既过滤一些请求又解决了强一致性读的瓶颈。

不过，在削峰的处理方式上除了采用技术手段，其实还可以采用业务手段来达到一定效果，例如在零点开启大促的时候采用发放优惠券、发起抽奖活动等方式，将一部分流量分散到其他地方，这样也能起到缓冲流量的作用。

就像12306分时段发放各个热点城市的票

5.影响性能的因素有哪些？又该如何提高？

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• “性能”是什么？

服务设备不同对性能的定义也是不一样的，例如 CPU 主要看主频、磁盘主要看 IOPS（Input/Output Operations Per Second，即每秒进行读写操作的次数）。而系统服务端性能，一般用 QPS（Query Per Second，每秒请求数）来衡量，还有一个影响和 QPS 也息息相关，那就是响应时间（Response Time，RT），它可以理解为服务器处理响应的耗时。

但是你可能想到响应时间总有一个极限，不可能无限下降，所以又出现了另外一个维度，即通过多线程，来处理请求。这样理论上就变成了“总 QPS =（1000ms / 响应时间）× 线程数量”，这样性能就和两个因素相关了，一个是一次响应的服务端耗时，一个是处理请求的线程数。

对于大部分的 Web 系统而言，响应时间一般都是由 CPU 执行时间和线程等待时间（比如 RPC、IO 等待、Sleep、Wait 等）组成，即服务器在处理一个请求时，一部分是 CPU 本身在做运算，还有一部分是在各种等待。

其实，真正对性能有影响的是 CPU 的执行时间。这也很好理解，因为 CPU 的执行真正消耗了服务器的资源。经过实际的测试，如果减少 CPU 一半的执行时间，就可以增加一倍的 QPS。也就是说，我们应该致力于减少 CPU 的执行时间。

其次，我们再来看看线程数对 QPS 的影响。

单看“总 QPS”的计算公式，你会觉得线程数越多 QPS 也就会越高，但这会一直正确吗？显然不是，线程数不是越多越好，因为线程本身也消耗资源，也受到其他因素的制约。例如，线程越多系统的线程切换成本就会越高，而且每个线程也都会耗费一定内存。

那么，设置什么样的线程数最合理呢？其实很多多线程的场景都有一个默认配置，即“线程数 = 2 * CPU 核数 + 1”。除去这个配置，还有一个根据最佳实践得出来的公式：

当然，最好的办法是通过性能测试来发现最佳的线程数。

换句话说，要提升性能我们就要减少 CPU 的执行时间，另外就是要设置一个合理的并发线程数，通过这两方面来显著提升服务器的性能。

• 如何发现瓶颈

就服务器而言，会出现瓶颈的地方有很多，例如 CPU、内存、磁盘以及网络等都可能会导致瓶颈。此外，不同的系统对瓶颈的关注度也不一样，例如对缓存系统而言，制约它的是内存，而对存储型系统来说 I/O 更容易是瓶颈。当 QPS 达到极限时，你的服务器的 CPU 使用率是不是超过了 95%，如果没有超过，那么表示 CPU 还有提升的空间，要么是有锁限制，要么是有过多的本地 I/O 等待发生。

那么，如何发现 CPU 的瓶颈呢？其实有很多 CPU 诊断工具可以发现 CPU 的消耗，最常用的就是 JProfiler 和 Yourkit 这两个工具，它们可以列出整个请求中每个函数的 CPU 执行时间，可以发现哪个函数消耗的 CPU 时间最多，以便你有针对性地做优化。

• 真实项目中遇到的问题

场景： 一个基于小程序的商城，在只有3台服务器集群的情况下。面对业务方突然的大促销。服务器直接瘫痪，下面是按照顺序遇到的问题。

问题1： 服务器集群数量不够。

最后

现在其实从大厂招聘需求可见，在招聘要求上有高并发经验优先，包括很多朋友之前都是做传统行业或者外包项目，一直在小公司，技术搞的比较简单，没有怎么搞过分布式系统，但是现在互联网公司一般都是做分布式系统。

所以说，如果你想进大厂，想脱离传统行业，这些技术知识都是你必备的，下面自己手打了一份Java并发体系思维导图，希望对你有所帮助。

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有怎么搞过分布式系统，但是现在互联网公司一般都是做分布式系统。

所以说，如果你想进大厂，想脱离传统行业，这些技术知识都是你必备的，下面自己手打了一份Java并发体系思维导图，希望对你有所帮助。

[外链图片转存中…(img-ljul2kJl-1715427636605)]

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