阿里二面：面对 10 亿级高并发，数据库支撑？

有关SQL 2022-06-06

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秒杀系统为什么如此经典，常常被人拿出来讲？

因为它是一个典型的读远大于写的业务场景。同样地，抢票软件也是这个逻辑，1趟火车只放2000张票，可是却有成百上千万人同时在网站上抢，看到这里你大概意识到这类业务为什么难做了。

此外任何大型网站应用，只要涉及大流量、高并发，都免不了在浏览器层、站点层、服务层、数据层这几层核心上下功夫。

因此，秒杀系统的调优策略，放在很多分布式系统中都是适用的：

"请求超过了系统负载怎么办？如何保证分布式事务中的消息不丢失？什么情况下使用 Redis 缓存……"

尤其金三银四就在眼前，很多朋友出去面试，少不了一个拿得出手的重点项目、一套应对高并发的经验之谈，尤其是被问最多的 Redis 缓存机制：

简单说一下秒杀系统的设计思路?
你怎么实现秒杀业务的？
你怎么保证秒杀成功的？
秒杀操作的策略是什么？
你使用的 Redis 有什么用？
如何基于 SpringBoot+Redis 实现秒杀系统？

如果说有什么备战比刷题、看教程更能出效果，那绝对是上手做项目。实际上手做一做，把企业常用也常考的技术栈充分应用到真实项目中，更方便我们加深理解。

然而，缺乏含金量项目、拿到源码也不知从哪里下手、遇到问题没有人解答…有没有什么办法在短时间内达到实质性的提升呢？

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