【前端设计】静态资源（如商品详情页）通过CDN或浏览器缓存分发前端添加限流策略（如用户点击后置灰按钮），减少无效请求延缓用户请求（如数学题、滑块验证），过滤机器人请求随机延迟：前端随机增加 50-200ms 延迟提交，避免请求同时到达后端【后端设计】网关层限流（令牌桶/漏桶算法/IP限流）：拦截大部分请求，直接返回秒杀失败熔断：当某个依赖服务（如数据库、第三方接口）的故障率超过阈值时，系统会自动暂时切断对该服务的调用，避免因持续请求导致资源耗尽或雪崩效应。熔断后，系统会快速失败（Fallback）或返回兜底结果降级：主动牺牲非核心功能或服务质量，优先保障核心业务流程的可用性。通过预定义的兜底策略（如返回缓存数据、简化逻辑）减轻系统压力。请求鉴权、登录验证服务层请求数据校验如使用布隆过滤器快速拦截不合理的请求，防止缓存穿透拦截不合法的秒杀请求，例如部分商品还没到秒杀时间，不让购买对热点数据进行Redis缓存预热（如库存），提升读性能热点数据识别报名打标（卖家主动报名参与秒杀活动，系统对报名商品打上特定标签）历史数据分析（如Top N商品）使用Redis+Lua脚本实现原子化库存预扣将耗时的操作（如订单创建、库存扣减）放到消息队列，异步执行，实现流量消峰，避免瞬时压力击垮数据库数据库读写分离、分库分表、冷热分离要应对高并发，后端使用微服务架构，核心逻辑拆分为独立服务（如库存服务、订单服务），采用无状态设计便于水平扩展秒杀逻辑专门封装到第一个服务，多部署一些机器，也可以专门使用一些Redis集群和数据库通过K8s实现自动扩容、缩容，应对突发流量注意事项避免跨服务RPC代码要优化好，减少锁竞争SQL性能要优化好分布式事务问题，保证数据最终一致消息队列消费幂等性服务和中间件都要集群，避免单点故障（异地多活）根据预估流量，提前做好压力测试，预览多余算力