秒杀软件开发，如何编写一个秒杀程序

编写秒杀程序需要以下步骤：

1、开发秒杀程序：根据用户需求，编写秒杀程序，包括前端展示页面、后台管理系统、数据库等，实现秒杀功能。

2、优化算法：设计合适的算法，优化秒杀过程，保证高效率、高可靠性、低延迟。

3、实施限制：加入限制，如每个账号只能抢一次，限制成功数量等，用以保证正常的秒杀运行。

4、搭建后台：构建管理后台，方便监控秒杀情况，及时排查和处理问题。

5、宣传推广：通过社交媒体等多种方式进行宣传推广，提高秒杀商品的参与度。

最好使用多种编程语言进行编程，常用的编程语言有Java、Python、C/C++等，其中Java和Python最为适用，Java和Python都具有很强大的处理能力，可以更好地完成秒杀程序。

如何设计一个秒杀系统

之前一直准备写一篇关于秒杀系统设计的文章，但是因为涉及到的东西还是挺多的，拖延症发作一直没抽空写，最近闲了就把这个坑给填上，本文写的方案是之前在电商公司工作的时候使用的大促秒杀方案。其实秒杀系统不单单适用于电商的抢购场景，其实一切涉及到大并发的场景都适合于使用该套秒杀系统方案，例如互金系统中的抢加息券什么的也可以使用，整个方案中使用到的技术也是日常工作中经常用到的技术。

秒杀系统的难点

首先我们先看下秒杀场景的难点到底在哪？在秒杀场景中最大的问题在于容易产生大并发请求、产生超卖现象和性能问题，下面我们分别分析下下面这三个问题：

1）瞬时大并发：一提到秒杀系统给人最深刻的印象是超大的瞬时并发，这时你可以联想到小米手机的抢购场景，在小米手机抢购的场景一般都会有10w＋的用户同时访问一个商品页面去抢购手机，这就是一个典型的瞬时大并发，如果系统没有经过限流或者熔断处理，那么系统瞬间就会崩掉，就好像被DDos攻击一样；

2）超卖：秒杀除了大并发这样的难点，还有一个所有电商都会遇到的痛，那就是超卖，电商搞大促最怕什么？最怕的就是超卖，产生超卖了以后会影响到用户体验，会导致订单系统、库存系统、供应链等等，产生的问题是一系列的连锁反应，所以电商都不希望超卖发生，但是在大并发的场景最容易发生的就是超卖，不同线程读取到的当前库存数据可能下个毫秒就被其他线程修改了，如果没有一定的锁库存机制那么库存数据必然出错，都不用上万并发，几十并发就可以导致商品超卖；

3）性能：当遇到大并发和超卖问题后，必然会引出另一个问题，那就是性能问题，如何保证在大并发请求下，系统能够有好的性能，让用户能够有更好的体验，不然每个用户都等几十秒才能知道结果，那体验必然是很糟糕的；

秒杀系统方案

对于上面提到的秒杀的问题，我们当时的架构是下面这样的：

从整个秒杀系统的架构其实和一般的互联网系统架构本身没有太多的不同，核心理念还是通过缓存、异步、限流来保证系统的高并发和高可用。下面从一笔秒杀交易的流程来描述下秒杀系统架构设计的要点：

1）对于大促时候的秒杀活动，一般运营会配置静态的活动页面，配置静态活动页面主要有两个目的一方面是为了便于在各种社交媒体分发，另一方面是因为秒杀活动页的流量是大促期间最大的，通过配置成静态页面可以将页面发布在公有云上动态的横向扩展；

2）将秒杀活动的静态页面提前刷新到CDN节点，通过CDN节点的页面缓存来缓解访问压力和公司网络带宽，CDN上缓存js、css和图片；

3）将活动H5页面部署在公有云的web server上，使用公有云最大的好处就是能够根据活动的火爆程度动态扩容而且成本较低，同时将访问压力隔离在公司系统外部；

4）在提供真正商品秒杀业务功能的app server上，需要进行交易限流、熔断控制，防止因为秒杀交易影响到其他正常服务的提供，我们在限流和熔断方面使用了hystrix，在核心交易的controller层通过hystrix进行交易并发限流控制，当交易流量超出我们设定的限流最大值时，会对新交易进行熔断处理固定返回静态失败报文。

5）服务降级处理，除了上面讲到的限流和熔断控制，我们还设定了降级开关，对于首页、购物车、订单查询、大数据等功能都会进行一定程度的服务降级，例如我们会对首页原先动态生成的大数据页面布局降级为所有人看到的是一样的页面、购物车也会降级为不在一级页面的tabbar上的购物车图标上显示商品数量、历史订单的查询也会提供时间周期较短的查询、大数据商品推荐也会提供一样的商品推荐，通过这样的降级处理能够很好的保证各个系统在大促期间能够正常的提供最基本的服务，保证用户能够正常下单完成付款。

6）上面介绍的都是如何保证能扛住高并发，下面介绍下整个方案中如何防止超卖现象的发生，我们日常的下单过程中防止超卖一般是通过在数据库上实施乐观锁来完成，使用乐观锁虽然比for update这种悲观锁方式性能要好很多，但是还是无法满足秒杀的上万并发需求，我们的方案其实也很简单实时库存的扣减在缓存中进行，异步扣减数据库中的库存，保证缓存中和数据库中库存的最终一致性。

在这个方案中我们使用的分布式缓存是redis，使用了codis集群方案稳定性和高可用方面还是比较有保证的，因为redis是单线程写，所以也不用担心线程安全的问题，redis自身就能够保证数据的强一致性，在下单的事务中包含了实时扣减缓存中的库存和异步发送队列，由队列处理器再异步从队列中取出订单根据订单信息扣减库存系统数据库中的商品数量。

总结

整个秒杀方案就介绍这么多，其实整个的思路还是比较简单的，也没有特别复杂的地方，对于大部分公司的高并发场景还是适用的，并且比较容易实施上线，该方案对于我们当时每秒几万的并发场景是能够扛住的，但是对于像小米、12306这些在高峰时动不动几十万用户并发的场景，使用这样的方案可能用户体验方面和系统服务方面就会存在一些问题了，对于每秒几十万并发的场景我们一般除了会在技术层面进行优化，更多的会通过其他一些业务手段来进行交易分流来分散整体的高并发访问，秒杀方案就介绍到这里，具体的实现这里就不写了，我相信跟着上面介绍的思路很容易就能将代码写出来。