秒杀系统的业务逻辑非常简单，一般就是下订单减库存，难点在于我们如何保障秒杀能够顺利进行。
就有了
1.高并发 2.高性能
3.高可用 4.一致性
- 秒杀开始的时候，会有大量用户同时参与进来，因此秒杀系统一定要满足 高并发 和 高性能 。
- 为了保证秒杀整个流程的顺利进行，整个秒杀系统必须要满足 高可用 。
- 除此之外，由于商品的库存有限，在面对大量订单的情况下，一定不能超卖，我们还需要保证 一致性 。
想简单点，那么多的请求访问进来，肯定处理不过来，那就把他们放到消息队列里面去，后端服务再去消费
如何避免脚本呢
那就是验证码，作用很大，也可以避免用户的集中请求
高并发/高性能
第一步，检测热点数据，放到 jvm 内存中，做到访问速度更快，Redis就可以实现，
第二步，流量消峰，把请求都放在消息队列中，让后端服务慢慢消费，就不会直接把服务干跨
高可用
1.集群
就离不开 集群 比如Redis的集群
可以通过Redis的异步复制 ， 一主多从
master一旦挂掉，slave直接成为 master，Redis中的哨兵 Sentinel 模式可以解决
Sentinel 是 Redis 的一种运行模式 ，它主要的作用就是对 Redis 运行节点进行监控。当 master 节点出现故障的时候， Sentinel 会帮助我们实现故障转移，确保整个 Redis 系统的可用性。整个过程完全自动，不需要人工介入!
2.限流
对请求频率进行限制
比如系统能支撑10W个请求，来了15W的请求，那么就会拦截掉这多余的5W请求
3.排队
就是15W的请求在那里排队进去，后面的请求需要等，体验感很不好
4.降级
就是丢车保帅，释放服务器没必要的资源和流量，去保证那些热点数据的正常访问
5.熔断
熔断和降级很容易混淆，其中降级 适度系统自身的服务，而熔断是为了确保外部的服务不会因为本身的服务而瘫痪
一致性
- 下单即减库存 ：只要用户下单了，即使不付款，我们就扣库存。
- 付款再减库存 ：当用户付款了之后，我们在减库存。不过， 这种情况可能会造成用户下订单成功，但是付款失败。
- 对超过一定时间不付款的订单特殊处理，释放库存。
最关键的是要保证接口幂等性
加锁！！！，一定要加锁，防止一个人发起了几个请求