《Seckill秒杀系统》第66章：秒杀系统规模限制策略

作者：冰河
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• 本章难度：★★★☆☆
• 本章重点：重点理解并掌握秒杀系统规模限制的策略，重点掌握限制秒杀规模和流量的本质策略，并能够做到举一反三将系统规模限制的策略与落地方案灵活运用到自身实际项目中。

大家好，我是冰河~~

尽管秒杀系统已经初具规模，并且能够承载一定的并发流量了，但是从某种程度上来说，任何系统不可能无限制承接所有流量，对于秒杀系统来说，同样也不能无限制承载所有流量。那我们要如何限制秒杀系统的流量规模呢？

一、前言

在前面的文章中，我们对秒杀系统进行了各种优化措施，对于秒杀系统进行了由单体到微服务的架构升级和代码重构，使其能够承载更高的并发。对秒杀系统进行了异步化设计，进一步提升了整体的性能和吞吐量。同时，为了进一步提升秒杀场景下商品库存和订单数据的高并发读写性能，对商品的库存数据进行了分库分表和分桶设计与实现，对订单数据进行了分库分表设计与实现。

这些措施都是针对秒杀系统本身来说的，那对于进入秒杀系统的流量，除了流控、限流、削峰、熔断、降级和风控等策略外，从本质上讲，我们又该如何对其进行限制呢？

二、本章诉求

阐述除了对进入秒杀系统的流量进行流控、限流、削峰、熔断、降级和风控等策略进行流量限制外，从本质上论述如何限制秒杀系统的流量规模。

三、限制策略

一个秒杀系统的规模主要是由流量决定的，而不是到底部署了多少台服务器，也不是部署了多少个服务实例。从一定程度上来说，可以有多种策略对秒杀系统的规模进行限制，例如：流控、限流、削峰、熔断、降级和风控等。

尽管对秒杀系统流量的限制策略很多，但是这些限制策略都不是从本质上来说的。

不知道大家有没有思考这样一个问题：秒杀系统的流量规模大小本质上是由什么决定的呢？比如：每年双11和618天猫秒杀大促活动中，非常高的瞬时高并发、大流量是由什么决定的呢？

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