五个架构原则
首先是指用户请求的数据能少就少。请求的数据包括上传给系统的数据和系统返回给用户的数据（通常就是网页）。
用户请求的页面返回后，浏览器渲染这个页面还要包含其他的额外请求，比如说，这个页面依赖的 CSS/JavaScript、图片，以及 Ajax 请求等等都定义为“额外请求”，这些额外请求应该尽量少。
就是用户发出请求到返回数据这个过程中，需求经过的中间的节点数。
指的是要完成一次用户请求必须依赖的系统或者服务，这里的依赖指的是强依赖。
系统中的单点可以说是系统架构上的一个大忌，因为单点意味着没有备份，风险不可控，我们设计分布式系统最重要的原则就是“消除单点”，另外一种叫法“高可用”。
架构是一种平衡的艺术，而最好的架构一旦脱离了它所适应的场景，一切都将是空谈。我们需要记住的是，这里所说的几点都只是一个个方向而已，我们应该尽量往这些方向上去努力，但也要考虑平衡其他因素。
那到底什么才是动静分离呢？所谓“动静分离”，其实就是把用户请求的数据（如 HTML 页面）划分为“动态数据”和“静态数据”。简单来说，“动态数据”和“静态数据”的主要区别就是看页面中输出的数据是否和 URL、浏览者、时间、地域相关，以及是否含有 Cookie 等私密数据。
第一，你应该把静态数据缓存到离用户最近的地方。静态数据就是那些相对不会变化的数据，因此我们可以把它们缓存起来。缓存到哪里呢？常见的就三种，用户浏览器里、CDN 上或者在服务端的 Cache 中。你应该根据情况，把它们尽量缓存到离用户最近的地方。
第二，静态化改造就是要直接缓存 HTTP 连接。相较于普通的数据缓存而言，你肯定还听过系统的静态化改造。静态化改造是直接缓存 HTTP 连接而不是仅仅缓存数据，如下图所示，Web 代理服务器根据请求 URL，直接取出对应的 HTTP 响应头和响应体然后直接返回，这个响应过程简单得连 HTTP 协议都不用重新组装，甚至连 HTTP 请求头也不需要解析。
第三，让谁来缓存静态数据也很重要。不同语言写的 Cache 软件处理缓存数据的效率也各不相同。以 Java 为例，因为 Java 系统本身也有其弱点（比如不擅长处理大量连接请求，每个连接消耗的内存较多，Servlet 容器解析 HTTP 协议较慢），所以你可以不在 Java 层做缓存，而是直接在 Web 服务器层上做，这样你就可以屏蔽 Java 语言层面的一些弱点；而相比起来，Web 服务器（如 Nginx、Apache、Varnish）也更擅长处理大并发的静态文件请求。
根据架构上的复杂度，有 3 种方案可选：
实体机单机部署:
统一 Cache 层:
加上CDN层:
CDN 化部署方案还有以下几个特点：
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，这个内容我在“减库存”一文再详细介绍。
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，我们可以通过卖家报名的方式提前筛选出来，通过报名系统对这些热点商品进行打标。另外，我们还可以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。
由于热点操作是用户的行为，我们不好改变，但能做一些限制和保护，所以本文我主要针对热点数据来介绍如何进行优化。
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 。其中隔离又可以分为：业务隔离、系统隔离、数据隔离。
流量削峰怎么做
就像城市里的道路，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。
要对流量进行削峰，最容易想到的解决方案就是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，中间通过一个队列在一端承接瞬时的流量洪峰，在另一端平滑地将消息推送出去。
除了消息队列，类似的排队方式还有很多，例如：
可以看到，这些方式都有一个共同特征，就是把“一步的操作”变成“两步的操作”，其中增加的一步操作用来起到缓冲的作用。
这是非常重要的，其他所有步骤都是做一些辅助性的。库存 100 件就卖 100 件，在数据库里减到 0 就好了啊，这有什么麻烦的？是的，理论上是这样，但是具体到业务场景中，“减库存”就不是这么简单了。
在商品页面点了“立即购买”按钮，核对信息之后点击“提交订单”，这一步称为下单操作。下单之后，你只有真正完成付款操作才能算真正购买，也就是俗话说的“落袋为安”。
减库存操作一般有如下几个方式：
即当买家下单后，在商品的总库存中减去买家购买数量。下单减库存是最简单的减库存方式，也是控制最精确的一种，下单时直接通过数据库的事务机制控制商品库存，这样一定不会出现超卖的情况。但是你要知道，有些人下完单可能并不会付款。
即买家下单后，并不立即减库存，而是等到有用户付款后才真正减库存，否则库存一直保留给其他买家。但因为付款时才减库存，如果并发比较高，有可能出现买家下单后付不了款的情况，因为可能商品已经被其他人买走了。
这种方式相对复杂一些，买家下单后，库存为其保留一定的时间（如 10 分钟），超过这个时间，库存将会自动释放，释放后其他买家就可以继续购买。在买家付款前，系统会校验该订单的库存是否还有保留：如果没有保留，则再次尝试预扣；如果库存不足（也就是预扣失败）则不允许继续付款；如果预扣成功，则完成付款并实际地减去库存。
说到系统的高可用建设，它其实是一个系统工程，需要考虑到系统建设的各个阶段，也就是说它其实贯穿了系统建设的整个生命周期，如下图所示：
架构阶段主要考虑系统的可扩展性和容错性，要避免系统出现单点问题。例如多机房单元化部署，即使某个城市的某个机房出现整体故障，仍然不会影响整体网站的运转。
编码最重要的是保证代码的健壮性，例如涉及远程调用问题时，要设置合理的超时退出机制，防止被其他系统拖垮，也要对调用的返回结果集有预期，防止返回的结果超出程序处理范围，最常见的做法就是对错误异常进行捕获，对无法预料的错误要有默认处理结果。
测试主要是保证测试用例的覆盖度，保证最坏情况发生时，我们也有相应的处理流程。
发布时也有一些地方需要注意，因为发布时最容易出现错误，因此要有紧急的回滚机制。
运行时是系统的常态，系统大部分时间都会处于运行态，运行态最重要的是对系统的监控要准确及时，发现问题能够准确报警并且报警数据要准确详细，以便于排查问题。
故障发生时首先最重要的就是及时止损，例如由于程序问题导致商品价格错误，那就要及时下架商品或者关闭购买链接，防止造成重大资产损失。然后就是要能够及时恢复服务，并定位原因解决问题。
在遇到大流量时，我们应该怎么最大化的保障我们的系统正常运行呢？
所谓“降级”，就是当系统的容量达到一定程度时，限制或者关闭系统的某些非核心功能，从而把有限的资源保留给更核心的业务。它是一个有目的、有计划的执行过程，所以对降级我们一般需要有一套预案来配合执行。如果我们把它系统化，就可以通过预案系统和开关系统来实现降级。
限流就是当系统容量达到瓶颈时，我们需要通过限制一部分流量来保护系统，并做到既可以人工执行开关，也支持自动化保护的措施。
客户端限流和服务端限流的优缺点：
客户端限流，好处可以限制请求的发出，通过减少发出无用请求从而减少对系统的消耗。缺点就是当客户端比较分散时，没法设置合理的限流阈值：如果阈值设的太小，会导致服务端没有达到瓶颈时客户端已经被限制；而如果设的太大，则起不到限制的作用。
服务端限流，好处是可以根据服务端的性能设置合理的阈值，而缺点就是被限制的请求都是无效的请求，处理这些无效的请求本身也会消耗服务器资源。
计数器（固定窗口）算法
计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略。下一个周期开始时，进行清零，重新计数。
此算法在单机还是分布式环境下实现都非常简单，使用redis的incr原子自增性和线程安全即可轻松实现。
滑动窗口算法
滑动窗口算法是将时间周期分为N个小周期，分别记录每个小周期内访问次数，并且根据时间滑动删除过期的小周期。此算法可以很好的解决固定窗口算法的临界问题。
漏桶算法
漏桶算法是访问请求到达时直接放入漏桶，如当前容量已达到上限（限流值），则进行丢弃（触发限流策略）。漏桶以固定的速率进行释放访问请求（即请求通过），直到漏桶为空。
令牌桶算法
令牌桶算法是程序以r（r=时间周期/限流值）的速度向令牌桶中增加令牌，直到令牌桶满，请求到达时向令牌桶请求令牌，如获取到令牌则通过请求，否则触发限流策略
如果限流还不能解决问题，最后一招就是直接拒绝服务了。当系统负载达到一定阈值时，例如 CPU 使用率达到 90% 或者系统 load 值达到 2*CPU 核数时，系统直接拒绝所有请求，这种方式是最暴力但也最有效的系统保护方式。例如秒杀系统，我们在如下几个环节设计过载保护：
在最前端的 Nginx 上设置过载保护，当机器负载达到某个值时直接拒绝 HTTP 请求并返回 503 错误码，在 Java 层同样也可以设计过载保护。
拒绝服务可以说是一种不得已的兜底方案，用以防止最坏情况发生，防止因把服务器压跨而长时间彻底无法提供服务。像这种系统过载保护虽然在过载时无法提供服务，但是系统仍然可以运作，当负载下降时又很容易恢复，所以每个系统和每个环节都应该设置这个兜底方案，对系统做最坏情况下的保护。
数据未加载到缓存中，或者缓存同时在大范围中失效，导致所有请求查找数据库，导致数据库、CPU 和内存过载，甚至停机。
一个简单的雪崩过程：
1） Redis 集群的大面积故障；
2） 缓存失败，但仍有大量请求访问缓存服务 Redis；
3） 在大量 Redis 请求失败后，请求转向数据库；
4） 数据库请求急剧增加，导致数据库被打死；
5） 由于你应用程序服务大部分都依赖于数据库和 Redis 服务，它很快就会导致服务器集群的雪崩，最后整个系统将彻底崩溃。
解决办法：
事前：高可用的缓存
高可用的缓存是防止出现整个缓存故障。即使个别节点，机器甚甚至机房都关闭，系统仍然可以提供服务，Redis 哨兵(Sentinel) 和 Redis 集群(Cluster) 都可以做到高可用。
事中：缓存降级（临时支持）
当访问次数急剧增加导致服务出现问题时，我们如何确保服务仍然可用。在国内使用比较多的是 Hystrix，它通过熔断、降级、限流三个手段来降低雪崩发生后的损失。只要确保数据库不死，系统总可以响应请求，每年的春节 12306 我们不都是这么过来的吗？只要还可以响应起码还有抢到票的机会。
事后：Redis 备份和快速预热
1） Redis 数据备份和恢复
2） 快速缓存预热
缓存击穿意味着当热点数据存储到期时，多个线程同时请求热点数据。因为缓存刚过期，所有并发请求都会到数据库查询数据。
解决办法：
实际上，在大多数实际业务场景中，缓存击穿是实时发生的，但不会对数据库造成太大压力，因为一般的公司业务，并发量不会那么高。当然如果你不幸有这种情况，你可以通过设置这些热点键，使其永远不会过期。另一种方法是通过互斥锁来控制查询数据库的线程访问，但这种会导致系统的吞吐率下降，需要实际情况使用。
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，因为缓存中也无该数据的信息，则会直接去数据库层进行查询，从系统层面来看像是穿透了缓存层直接达到db，从而称为缓存穿透，没有了缓存层的保护，这种查询一定不存在的数据对系统来说可能是一种危险，如果有人恶意用这种一定不存在的数据来频繁请求系统，不，准确的说是攻击系统，请求都会到达数据库层导致db瘫痪从而引起系统故障。
解决方案：
缓存穿透业内的解决方案已经比较成熟，主要常用的有以下几种：
由于本篇文章属于理论篇，所以全篇没有一行代码，但是文中提出来的基本上就是秒杀系统所发生过的，每个系统可能发生的问题不同而已。
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