2019 天猫双 11 交易峰值创下新纪录，达到 54.4 万笔/秒，是 2009 年第一次双 11 的1360倍.数据库
绚丽数字背后，是架构的极致优化。浏览器
阿里双十一是典型的电商秒杀系统，这里咱们总结几种常见的高并发场景：缓存
（1）电商秒杀，并发量极高，商品SKU丰富，系统的瓶颈在商品、订单的读写；服务器
（2）Feed流业务，像微博等，系统性能瓶颈在于热点数据的读并发请求；微信
（3）IM业务，用户点对点，数据读写均匀，数据访问冲突较小；架构
从业务场景和挑战难度上，电商秒杀难度最大。那么对于双十一这种场景，业务架构和系统架构上须要如何优化呢？并发
交易系统常见的总体架构
用户发起（浏览器/APP），最上层，面向用户app
业务层，对用户请求进行业务逻辑判断，校验负载均衡
核心系统层，订单服务、商品服务，提供交易的核心逻辑与数据访问异步
基于这个架构，架构师们应该如何优化？
主要有：
（1）作好链路流量过滤拦截
（2）充分利用缓存高性能
（3）提早进行容量规划
（4）优秀的架构设计
1、链路流量过滤拦截
电商高并发之因此挂，大部分缘由是请求压力落到了数据层，数据读写锁冲突严重。交易对数据一致性要求高，进一步致使了响应耗时高，致使上层全部请求超时，最终服务宕机。
双十一属于秒杀，瞬时读写高并发场景。此时咱们能够采用哪些业务手段：
（1）用户请求层面，限制用户x秒内只能提交一次，从而下降系统负载；
（2）双十一提早加购物车，将商品库存扣除，将交易流程变短，对数据写入时间尽量分散；
（3）业务折中，好比不一样的场次，将交易分散到全天；
（4）服务熔断降级，当系统流量大于承载能力时，抛弃部分流量保证系统总体稳定性。
PS. 你们双十一剁手，遇到服务器开小差的页面提示。
2、充分利用缓存
业务系统，大可能是读多写少场景：
商品的查询，读请求，量大
购物车的查询，读请求，量大
添加购物车、下单和支付，写请求，相比于读请求，量小
所以利用缓存的高性能，将99%读请求拦截在数据库以外，保证数据库的高可靠，是咱们经常使用的方案。
3、提早容量规划
互联网企业，针对节日对流量进行预估。须要经过流量来预判机器是否扩容，数据库是否分库。这些都是架构师必备的系统容量规划的能力。
容量规划的核心是QPS预估，以及单机承载能力评估。
QPS预估有不少方法，最经常使用的就是业务预估
历年双十一交易额曲线
经过历史的流量，能够很好的预测当前的QPS，从而提早布局架构升级。好比阿里每一年的成交都以”很是优美“的曲线增加。
如何评估一个业务，一个服务单机能的极限QPS呢？
答：真实线上环境的全链路压力测试。
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