电商平台高并发下的抢单服务器是如何应对的

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　　电商平台高并发下的抢单服务器是如何应对的

　　1.丢弃订单：最早期，量太大扛不住，直接前端随机reject一些，返回给抢单失败，简单粗暴，但是有效，比如10万人抢100个iphone，只要能提前预测有大概1万以上的人参与（通过资格确认、报名等方式收集信息），那么直接请求进来以后随机挡回去99%的流量都没有啥问题。

　　2.优化吞吐：中间有段时间，提前准备一大批机器，服务化、分库分表搞定后端性能，让前端业务可以加一定量的机器，然后搞稳定性，依赖关系，容量规划，做弹性，提升吞吐量。

　　3.异步队列：然后就是使用可堆积的消息队列或者内存消息队列了，如果抢单具有强顺序，那么先都进队列，然后拿前n（就是库存数）个出来平滑处理，剩下的所有都可以作为失败进行批处理了，甚至还可以做一个定长的队列，再往里写直接提示失败。队列把并发变成串行，从而去掉了锁。

　　4.内存分配：一些具体的业务，也会考虑预热，提前在每个机器节点内存分配好库存数量，然后直接在内存里处理自己的库存数即可，这样可能也会在极端情况下；

　　5.独立部署：针对不同类型、不同商家、不同来源的商品，部署不同的前端促销集群，这样就把压力分散开了。具体到每个商家，其实量就不大了，双十一销售第一名的商家，并发也不是特别高。

　　6.服务降级：越重要的抢单，大家越关心自己有没有抢到，而不是特别在意订单立即处理完，也就是说，下单占到位置比处理完成订单要更有价值。比如12306春运抢票，只要告诉用户你抢到了票，但是预计1个小时后订单才会处理完，用户有这个明确预期，就可以了，用户不会立马使用这张票，也不会在意1分钟内处理完还是1小时处理完。

　　需要注意的是其中部分模式会导致销售不足或者超卖，销售不足可以从抢购里加一些名单补发，也可以加一轮秒杀。超卖比较麻烦，所以一般会多备一点货，比如抢100个iphone，提前准备105个之类的，也会证明在实际操作里非常有价值。

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