分析：
1，瞬间流量非常大，不能用堆机器的方式来提高QPS
2，秒杀商品库存少，人数多，服务器短时间内压力大。
3，秒杀开始之前，刷新量很大，造成服务器压力。
总结出一个秒杀系统中的关键点要满足高并发，快响应，防止超卖，防止恶意刷子问题
设计：
1，秒杀入口设置开关设计
2，订单后续逻辑设置成异步
3，订单失败补偿机制
4，服务降级。
方案：
1，满足高并发，热点数据预加载，配置专门的MQ.前端页面静态化，服务器负责均衡配置。
2，防止超卖，可以在秒杀活动开始之前把库存数据，商品信息同步到redis缓存，在秒杀时，判断库存是否充足和扣减库存这两个动作使用lua脚本，保证数据原子性，防止超卖。
3，防止刷子，可以通过限流，用户ID限流，同一IP地址限流，做了限流之后，能够防止一些无效的请求，减轻服务器压力。
4，秒杀入口开关设计，在秒杀 开始之前将秒杀按钮设置为禁止，将秒杀链接隐藏，将秒杀链接进行加密处理。
5，订单后续逻辑设置成异步，可以将秒杀成功的消息放入mq,后续服务异步反馈给用户。
6.订单失败补偿：设置订单失败机制保证订单一定能成功，在秒杀成功后，要保证订单一定处理成功，用MQ进行驱动，失败重试，加报警机制，保证及时监控到报警。
7，服务降级：服务出现问题，或bug,开启服务降级开关，禁止下单及时止损。
解决秒杀超卖少买问题：
Redi缓存：
当用户在前端下单时，我们通过操作Redis对商品的库存进行扣减，在扣减完Redis中的库存后再把扣减成功的消息发送到消息队列，之后交给具体的业务系统处理。
