本文将会从三个方面来分别探讨如何设计应用架构以更好的支持“秒杀”类需求，包括秒杀带来的问题和挑战、产品架构解决之道、流量控制解决方案。秒杀场景下带来的海量用户所造成的流量突增对系统冲击力可想而知，瞬时流量之高一方面造成的读写冲突，数据库锁会非常严重，另一方面应用服务器能否撑住也是一个问题。同时由于秒杀业务一般是各种活动带来，需要快速上下线，这在开发上也会提出更高的标准，快速支持需求而不出错。从系统上讲我们要做到高可用和高并发；从开发效率上我们要做到敏捷开发以支持产品快速迭代。接下来让我们从产品架

如今的互联网已经在海量服务领域有了很成熟的理论，因此自己也很庆幸，能够从0到1完整践行海量服务。微视春节项目中的集卡瓜分活动，是一个典型的秒杀场景，自己参与其中，分享一些心得和总结。友好的用户体验用户不能接受破窗的体验，例如：系统超时、系统错误的提示，或者直接404页面瞬时高并发流量的挑战木桶短板理论，整个系统的瓶颈往往都在DB，如何设计出高并发、高可用系统？上图是一个典型的互联网业务，用户完成一个写操作，一般会通过接入层和逻辑层，这里的服务都是无状态，可以通过平行拓展去解决高并发的问题；到了d

本文将会从三个方面来分别探讨如何设计应用架构以更好的支持“秒杀”类需求，包括秒杀带来的问题和挑战、产品架构解决之道、流量控制解决方案。秒杀场景下带来的海量用户所造成的流量突增对系统冲击力可想而知，瞬时流量之高一方面造成的读写冲突，数据库锁会非常严重，另一方面应用服务器能否撑住也是一个问题。同时由于秒杀业务一般是各种活动带来，需要快速上下线，这在开发上也会提出更高的标准，快速支持需求而不出错。从系统上讲我们要做到高可用和高并发；从开发效率上我们要做到敏捷开发以支持产品快速迭代。接下来让我们从产品架

如今的互联网已经在海量服务领域有了很成熟的理论，因此自己也很庆幸，能够从 0到1完整践行海量服务。微视春节项目中的集卡瓜分活动，是一个典型的秒杀场景，自己参与其中，分享一些心得和总结。 友好的用户体验用户不能接受破窗的体验，例如：系统超时、系统错误的提示，或者直接404页面瞬时高并发流量的挑战木桶短板理论，整个系统的瓶颈往往都在DB，如何设计出高并发、高可用系统？上图是一个典型的互联网业务，用户完成一个写操作，一般会通过接入层和逻辑层，这里的服务都是无状态，可以通过