zhuangang/scenarios/flash-sale.md

id, title, type, domain, stack, tags, level, prerequisites, est_hours, related, week

id	title	type	domain	stack	tags	level	prerequisites	est_hours	related	week
scenario.flash-sale	秒杀 / 高并发抢购：流量削峰、Redis 原子扣库存、异步下单、防超卖和防刷	scenario	cross	redis mq postgresql gin nginx vue	秒杀 高并发 库存 Lua 削峰 异步下单 幂等 限流 防刷	advanced	backend.redis.index backend.mq.index	3	backend.redis.scenario.stock-reservation backend.mq.scenario.delayed-order-cancel backend.redis.lock-ratelimit	3 14 16

秒杀 / 高并发抢购：流量削峰、Redis 原子扣库存、异步下单、防超卖和防刷

经典的后端面试场景题。你的主线是 AI 应用，但“高并发怎么设计”几乎每个后端 / 全栈面试都会问。

业务背景与问题

电商平台做限量 1000 件的秒杀，预计瞬间几十万请求：

1. 上次活动数据库被打垮，整个商城不可用；
2. 出现超卖（卖出 1003 件）；
3. 同一用户用脚本抢到多件；
4. 用户付款超时后库存没有释放。

约束

• 活动时间固定，流量可预期。
• 不能影响商城的其他功能。
• 库存数据最终以数据库为准。

方案设计

1. 前端和网关削峰：静态页面走 CDN；按钮到点才可点击、点击后置灰；验证码或答题打散请求；Nginx / 网关按 IP 和用户限流。
2. 独立部署：秒杀服务独立，和主站隔离，挂了不影响主站。
3. 预热：活动前把库存加载到 Redis。
4. 原子扣减：Redis Lua 脚本一次完成“检查是否已购买 → 检查库存 → 扣减 → 记录用户”，避免超卖和重复购买。
5. 异步下单：扣减成功后发消息，下单服务按数据库能承受的速率消费；数据库层 UPDATE stock SET n = n - 1 WHERE id = ? AND n > 0 再兜底一次，订单表用户 + 活动唯一约束保证幂等。
6. 结果查询：前端轮询“排队中 / 成功 / 失败”。
7. 超时释放：订单创建时投递延迟消息，到期未支付则取消订单、库存加回 Redis 和数据库。
8. 防刷：登录态 + 设备指纹 + 风控规则；隐藏真实下单地址（到点才下发带签名的令牌）。

关键代码

Redis Lua 原子扣减（可以直接在 Redis 中运行）：

-- KEYS[1]=库存 key  KEYS[2]=已购用户集合  ARGV[1]=用户 id
if redis.call('SISMEMBER', KEYS[2], ARGV[1]) == 1 then
  return -1                              -- 已经抢过
end
local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]) or '0')
if stock <= 0 then
  return 0                               -- 售罄
end
redis.call('DECR', KEYS[1])
redis.call('SADD', KEYS[2], ARGV[1])
return 1                                 -- 成功，随后发消息异步下单

预占库存与超时释放的完整讨论见 Redis 库存预占、延迟消息取消订单。

取舍

决策	选择	原因
扣库存位置	Redis 原子扣减 + 数据库兜底	数据库扛不住瞬时流量
下单	异步（消息队列）	削峰，按数据库能力消费
一致性	最终一致 + 对账	Redis 和数据库之间可能短暂不一致
用户体验	排队中 + 轮询结果	换取系统稳定

易错点

• 先查库存再扣减（两步操作），并发下超卖。
• Redis 扣减成功但消息发送失败，库存“丢失”：需要补偿（本地消息表 / 对账）。
• 数据库下单没有唯一约束，消息重复消费产生重复订单。
• 超时取消时没有检查订单是否已支付。
• 秒杀服务和主站共用数据库连接池。

面试怎么讲

“秒杀我分层削峰：CDN 静态页、按钮控制和验证码打散、网关限流；秒杀服务独立部署。库存提前加载到 Redis，用 Lua 脚本原子完成‘是否已购、库存检查、扣减、记录用户’，杜绝超卖和重复购买。扣减成功后发消息异步下单，数据库用条件更新再兜底，订单表唯一约束保证幂等；未支付由延迟消息超时释放库存。Redis 和数据库之间通过对账保证最终一致。”