关于秒杀的细节，了解多少

客官°小女子只卖身不卖艺 2024-04-08 10:28 73阅读 0赞

周末终于有时间整理一下这篇文章，几天主要谈的内容是秒杀的细节，在电商平台，一个非常重要的活动就是秒杀哦，那关于下单秒杀时，能带来哪些问题，我们看一看

秒杀的场景下，会遇到哪些问题？  
![在这里插入图片描述][ddd3f3a0af41415390a04b0f970dc916.png]带着九个title，我们逐步分析

### No.1 瞬时高并发 ###

一般在秒杀时间点（比如：12点）前几分钟，用户并发量才真正突增，达到秒杀时间点时，并发量会达到顶峰。

但由于这类活动是大量用户抢少量商品的场景，必定会出现狼多肉少的情况，所以其实绝大部分用户秒杀会失败，只有极少部分用户能够成功。

正常情况下，大部分用户会收到商品已经抢完的提醒，收到该提醒后，他们大概率不会在那个活动页面停留了，如此一来，用户并发量又会急剧下降。所以这个峰值持续的时间其实是非常短的，这样就会出现瞬时高并发的情况，下面用一张图直观的感受一下流量的变化：  
![在这里插入图片描述][762442894ff542b09b685879429a6e0c.png]像这种瞬时高并发的场景，传统的系统很难应对，我们需要设计一套全新的系统。可以从以下几个方面入手：

> 页面静态化  
> CDN加速  
> 缓存  
> mq异步处理  
> 限流  
> 分布式锁

### No.2 页面静态化 ###

活动页面是用户流量的第一入口，所以是并发量最大的地方。

如果这些流量都能直接访问服务端，恐怕服务端会因为承受不住这么大的压力，而直接挂掉。  
![在这里插入图片描述][f64483c85e084ca8bc0b56f5ed3132ee.png]活动页面绝大多数内容是固定的，比如：商品名称、商品描述、图片等。为了减少不必要的服务端请求，通常情况下，会对活动页面做静态化处理。用户浏览商品等常规操作，并不会请求到服务端。只有到了秒杀时间点，并且用户主动点了秒杀按钮才允许访问服务端。![在这里插入图片描述][fb5b2831347e4fccaeadce64217d66f1.png]这样能过滤大部分无效请求。

但只做页面静态化还不够，因为用户分布在全国各地，有些人在北京，有些人在成都，有些人在深圳，地域相差很远，网速各不相同。

如何才能让用户最快访问到活动页面呢？

这就需要使用CDN，它的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。  
![在这里插入图片描述][c72413239c1341e99c74197d472ab526.png]使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。

### No.3 秒杀按钮 ###

大部分用户怕错过秒杀时间点，一般会提前进入活动页面。此时看到的秒杀按钮是置灰，不可点击的。只有到了秒杀时间点那一时刻，秒杀按钮才会自动点亮，变成可点击的。

但此时很多用户已经迫不及待了，通过不停刷新页面，争取在第一时间看到秒杀按钮的点亮。

从前面得知，该活动页面是静态的。那么我们在静态页面中如何控制秒杀按钮，只在秒杀时间点时才点亮呢？

没错，使用js文件控制。

为了性能考虑，一般会将css、js和图片等静态资源文件提前缓存到CDN上，让用户能够就近访问秒杀页面。

看到这里，有些聪明的小伙伴，可能会问：CDN上的js文件是如何更新的？

秒杀开始之前，js标志为false，还有另外一个随机参数。  
![在这里插入图片描述][ebcbac5bfad543c297b3f8d2f263f25e.png]  
当秒杀开始的时候系统会生成一个新的js文件，此时标志为true，并且随机参数生成一个新值，然后同步给CDN。由于有了这个随机参数，CDN不会缓存数据，每次都能从CDN中获取最新的js代码。  
![在这里插入图片描述][1891dd939a8148d9b08fe023621cd0ce.png]此外，前端还可以加一个定时器，控制比如：10秒之内，只允许发起一次请求。如果用户点击了一次秒杀按钮，则在10秒之内置灰，不允许再次点击，等到过了时间限制，又允许重新点击该按钮。

### No.4 读多写少 ###

在秒杀的过程中，系统一般会先查一下库存是否足够，如果足够才允许下单，写数据库。如果不够，则直接返回该商品已经抢完。

由于大量用户抢少量商品，只有极少部分用户能够抢成功，所以绝大部分用户在秒杀时，库存其实是不足的，系统会直接返回该商品已经抢完。

这是非常典型的：读多写少 的场景。  
![在这里插入图片描述][ccdbac6afe3f49f59ba04af85dc9da8c.png]如果有数十万的请求过来，同时通过数据库查缓存是否足够，此时数据库可能会挂掉。因为数据库的连接资源非常有限，比如：mysql，无法同时支持这么多的连接。

而应该改用缓存，比如：redis。

即便用了redis，也需要部署多个节点。  
![在这里插入图片描述][ec98eb18c12f4f59957c5221c1486830.png]

### No.5 缓存问题 ###

通常情况下，我们需要在redis中保存商品信息，里面包含：商品id、商品名称、规格属性、库存等信息，同时数据库中也要有相关信息，毕竟缓存并不完全可靠。

用户在点击秒杀按钮，请求秒杀接口的过程中，需要传入的商品id参数，然后服务端需要校验该商品是否合法。

大致流程如下图所示：  
![在这里插入图片描述][91e71d50ba1f4a20b430fb63c48e108e.png]根据商品id，先从缓存中查询商品，如果商品存在，则参与秒杀。如果不存在，则需要从数据库中查询商品，如果存在，则将商品信息放入缓存，然后参与秒杀。如果商品不存在，则直接提示失败。

这个过程表面上看起来是OK的，但是如果深入分析一下会发现一些问题。  
![在这里插入图片描述][0d69845173524b7ab51565ad5e91f186.png]  
当然，针对这种情况，最好在项目启动之前，先把缓存进行预热。即事先把所有的商品，同步到缓存中，这样商品基本都能直接从缓存中获取到，就不会出现缓存击穿的问题了。

是不是上面加锁这一步可以不需要了？

表面上看起来，确实可以不需要。但如果缓存中设置的过期时间不对，缓存提前过期了，或者缓存被不小心删除了，如果不加速同样可能出现缓存击穿。

其实这里加锁，相当于买了一份保险。

#### 5.1 缓存击穿 ####

比如商品A第一次秒杀时，缓存中是没有数据的，但数据库中有。虽说上面有如果从数据库中查到数据，则放入缓存的逻辑。

然而，在高并发下，同一时刻会有大量的请求，都在秒杀同一件商品，这些请求同时去查缓存中没有数据，然后又同时访问数据库。结果悲剧了，数据库可能扛不住压力，直接挂掉。

如何解决这个问题呢？

这就需要加锁，最好使用分布式锁。  
![在这里插入图片描述][6866b597d907451780b173234ee707a4.png]当然，针对这种情况，最好在项目启动之前，先把缓存进行预热。即事先把所有的商品，同步到缓存中，这样商品基本都能直接从缓存中获取到，就不会出现缓存击穿的问题了。

是不是上面加锁这一步可以不需要了？

表面上看起来，确实可以不需要。但如果缓存中设置的过期时间不对，缓存提前过期了，或者缓存被不小心删除了，如果不加锁同样可能出现缓存击穿。

其实这里加锁，相当于买了一份保险。

#### 5.2 缓存穿透 ####

如果有大量的请求传入的商品id，在缓存中和数据库中都不存在，这些请求不就每次都会穿透过缓存，而直接访问数据库了。

由于前面已经加了锁，所以即使这里的并发量很大，也不会导致数据库直接挂掉。

但很显然这些请求的处理性能并不好，有没有更好的解决方案？

这时可以想到布隆过滤器。  
![在这里插入图片描述][df0001024cf54a0a82a50c7e967efb10.png]  
系统根据商品id，先从布隆过滤器中查询该id是否存在，如果存在则允许从缓存中查询数据，如果不存在，则直接返回失败。

虽说该方案可以解决缓存穿透问题，但是又会引出另外一个问题：布隆过滤器中的数据如何更缓存中的数据保持一致？

这就要求，如果缓存中数据有更新，则要及时同步到布隆过滤器中。如果数据同步失败了，还需要增加重试机制，而且跨数据源，能保证数据的实时一致性吗？

显然是不行的。

所以布隆过滤器绝大部分使用在缓存数据更新很少的场景中。

如果缓存数据更新非常频繁，又该如何处理呢？

这时，就需要把不存在的商品id也缓存起来。

![在这里插入图片描述][efc6788c571b4ee68c6cb11f2e9c0831.png]下次，再有该商品id的请求过来，则也能从缓存中查到数据，只不过该数据比较特殊，表示商品不存在。需要特别注意的是，这种特殊缓存设置的超时时间应该尽量短一点。

### No.6 库存问题 ###

对于库存问题看似简单，实则里面还是有些东西。

真正的秒杀商品的场景，不是说扣完库存，就完事了，如果用户在一段时间内，还没完成支付，扣减的库存是要加回去的。

所以，在这里引出了一个预扣库存的概念，预扣库存的主要流程如下：  
![在这里插入图片描述][ff909e6072ec438d922506158bc400bb.png]扣减库存中除了上面说到的预扣库存和回退库存之外，还需要特别注意的是库存不足和库存超卖问题。

#### 6.1 数据库扣减库存 ####

使用数据库扣减库存，是最简单的实现方案了，假设扣减库存的sql如下：

update product set stock=stock-1 where id=123;

这种写法对于扣减库存是没有问题的，但如何控制库存不足的情况下，不让用户操作呢？

这就需要在update之前，先查一下库存是否足够了。  
伪代码如下：

int stock = mapper.getStockById(123);
    if(stock > 0) {
        
      int count = mapper.updateStock(123);
      if(count > 0) {
        
        addOrder(123);
      }
    }

大家有没有发现这段代码的问题？

没错，查询操作和更新操作不是原子性的，会导致在并发的场景下，出现库存超卖的情况。

有人可能会说，这样好办，加把锁，不就搞定了，比如使用synchronized关键字。

确实，可以，但是性能不够好。

还有更优雅的处理方案，即基于数据库的乐观锁，这样会少一次数据库查询，而且能够天然的保证数据操作的原子性。  
只需将上面的sql稍微调整一下：

update product set stock=stock-1 where id=product and stock > 0;

在sql最后加上：stock > 0，就能保证不会出现超卖的情况。

但需要频繁访问数据库，我们都知道数据库连接是非常昂贵的资源。在高并发的场景下，可能会造成系统雪崩。而且，容易出现多个请求，同时竞争行锁的情况，造成相互等待，从而出现死锁的问题。

#### 6.2 redis扣减库存 ####

redis的incr方法是原子性的，可以用该方法扣减库存。伪代码如下：

boolean exist = redisClient.query(productId,userId);
      if(exist) {
        
        return -1;
      }
      int stock = redisClient.queryStock(productId);
      if(stock <=0) {
        
        return 0;
      }
      redisClient.incrby(productId, -1);
      redisClient.add(productId,userId);
    return 1;

代码流程如下：

先判断该用户有没有秒杀过该商品，如果已经秒杀过，则直接返回-1。  
查询库存，如果库存小于等于0，则直接返回0，表示库存不足。  
如果库存充足，则扣减库存，然后将本次秒杀记录保存起来。然后返回1，表示成功。  
估计很多小伙伴，一开始都会按这样的思路写代码。但如果仔细想想会发现，这段代码有问题。

有什么问题呢？

如果在高并发下，有多个请求同时查询库存，当时都大于0。由于查询库存和更新库存非原则操作，则会出现库存为负数的情况，即库存超卖。  
当然有人可能会说，加个synchronized不就解决问题？

调整后代码如下：

boolean exist = redisClient.query(productId,userId);
       if(exist) {
        
        return -1;
       }
       synchronized(this) {
        
           int stock = redisClient.queryStock(productId);
           if(stock <=0) {
        
             return 0;
           }
           redisClient.incrby(productId, -1);
           redisClient.add(productId,userId);
       }
    
    return 1;

加synchronized确实能解决库存为负数问题，但是这样会导致接口性能急剧下降，每次查询都需要竞争同一把锁，显然不太合理。  
为了解决上面的问题，代码优化如下：

boolean exist = redisClient.query(productId,userId);
    if(exist) {
        
      return -1;
    }
    if(redisClient.incrby(productId, -1)<0) {
        
      return 0;
    }
    redisClient.add(productId,userId);
    return 1;

该代码主要流程如下：

先判断该用户有没有秒杀过该商品，如果已经秒杀过，则直接返回-1。  
扣减库存，判断返回值是否小于0，如果小于0，则直接返回0，表示库存不足。  
如果扣减库存后，返回值大于或等于0，则将本次秒杀记录保存起来。然后返回1，表示成功。  
该方案咋一看，好像没问题。

但如果在高并发场景中，有多个请求同时扣减库存，大多数请求的incrby操作之后，结果都会小于0。

虽说，库存出现负数，不会出现超卖的问题。但由于这里是预减库存，如果负数值负的太多的话，后面万一要回退库存时，就会导致库存不准。  
那么，有没有更好的方案呢？

#### 6.3 lua脚本扣减库存 ####

我们都知道lua脚本，是能够保证原子性的，它跟redis一起配合使用，能够完美解决上面的问题。

lua脚本有段非常经典的代码：

StringBuilder lua = new StringBuilder();
      lua.append("if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 1) then");
      lua.append("    local stock = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]));");
      lua.append("    if (stock == -1) then");
      lua.append("        return 1;");
      lua.append("    end;");
      lua.append("    if (stock > 0) then");
      lua.append("        redis.call('incrby', KEYS[1], -1);");
      lua.append("        return stock;");
      lua.append("    end;");
      lua.append("    return 0;");
      lua.append("end;");
      lua.append("return -1;");

该代码的主要流程如下：

先判断商品id是否存在，如果不存在则直接返回。  
获取该商品id的库存，判断库存如果是-1，则直接返回，表示不限制库存。  
如果库存大于0，则扣减库存。  
如果库存等于0，是直接返回，表示库存不足。

### No.7 分布式锁 ###

之前我提到过，在秒杀的时候，需要先从缓存中查商品是否存在，如果不存在，则会从数据库中查商品。如果数据库中，则将该商品放入缓存中，然后返回。如果数据库中没有，则直接返回失败。

大家试想一下，如果在高并发下，有大量的请求都去查一个缓存中不存在的商品，这些请求都会直接打到数据库。数据库由于承受不住压力，而直接挂掉。  
那么如何解决这个问题呢？  
这就需要用redis分布式锁了。

#### 7.1 setNx加锁 ####

使用redis的分布式锁，首先想到的是setNx命令。

if (jedis.setnx(lockKey, val) == 1) {
        
       jedis.expire(lockKey, timeout);
    }

用该命令其实可以加锁，但和后面的设置超时时间是分开的，并非原子操作。

假如加锁成功了，但是设置超时时间失败了，该lockKey就变成永不失效的了。在高并发场景中，该问题会导致非常严重的后果。

那么，有没有保证原子性的加锁命令呢？

#### 7.2 set加锁 ####

使用redis的set命令，它可以指定多个参数。

String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
    if ("OK".equals(result)) {
        
        return true;
    }
    return false;

其中：

lockKey：锁的标识  
requestId：请求id  
NX：只在键不存在时，才对键进行设置操作。  
PX：设置键的过期时间为 millisecond 毫秒。  
expireTime：过期时间

由于该命令只有一步，所以它是原子操作。

7.3 释放锁  
接下来，有些朋友可能会问：在加锁时，既然已经有了lockKey锁标识，为什么要需要记录requestId呢？

答：requestId是在释放锁的时候用的。

if (jedis.get(lockKey).equals(requestId)) {
        
        jedis.del(lockKey);
        return true;
    }
    return false;

在释放锁的时候，只能释放自己加的锁，不允许释放别人加的锁。

这里为什么要用requestId，用userId不行吗？

答：如果用userId的话，假设本次请求流程走完了，准备删除锁。此时，巧合锁到了过期时间失效了。而另外一个请求，巧合使用的相同userId加锁，会成功。而本次请求删除锁的时候，删除的其实是别人的锁了。  
当然使用lua脚本也能避免该问题：

if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then 
     return redis.call('del', KEYS[1]) 
    else 
      return 0 
    end

它能保证查询锁是否存在和删除锁是原子操作。

#### 7.4 自旋锁 ####

上面的加锁方法看起来好像没有问题，但如果你仔细想想，如果有1万的请求同时去竞争那把锁，可能只有一个请求是成功的，其余的9999个请求都会失败。

在秒杀场景下，会有什么问题？

答：每1万个请求，有1个成功。再1万个请求，有1个成功。如此下去，直到库存不足。这就变成均匀分布的秒杀了，跟我们想象中的不一样。

如何解决这个问题呢？

答：使用自旋锁。

try {
        
      Long start = System.currentTimeMillis();
      while(true) {
        
          String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
         if ("OK".equals(result)) {
        
            return true;
         }
         
         long time = System.currentTimeMillis() - start;
          if (time>=timeout) {
        
              return false;
          }
          try {
        
              Thread.sleep(50);
          } catch (InterruptedException e) {
        
              e.printStackTrace();
          }
      }
     
    } finally{
        
        unlock(lockKey,requestId);
    }  
    return false;

在规定的时间，比如500毫秒内，自旋不断尝试加锁，如果成功则直接返回。如果失败，则休眠50毫秒，再发起新一轮的尝试。如果到了超时时间，还未加锁成功，则直接返回失败。

#### 7.5 redisson ####

除了上面的问题之外，使用redis分布式锁，还有锁竞争问题、续期问题、锁重入问题、多个redis实例加锁问题等。明天会出Redisson的详细一篇文章

这些问题使用redisson可以解决，

### No.8 mq异步处理 ###

我们都知道在真实的秒杀场景中，有三个核心流程：  
![在这里插入图片描述][fa1e9982864c4759ba2ecde7559393eb.png]而这三个核心流程中，真正并发量大的是秒杀功能，下单和支付功能实际并发量很小。所以，我们在设计秒杀系统时，有必要把下单和支付功能从秒杀的主流程中拆分出来，特别是下单功能要做成mq异步处理的。而支付功能，比如支付宝支付，是业务场景本身保证的异步。

于是，秒杀后下单的流程变成如下：  
![在这里插入图片描述][0d8e6786512d48629282abca27f5517b.png]如果使用mq，需要关注以下几个问题：

#### 8.1 消息丢失问题 ####

秒杀成功了，往mq发送下单消息的时候，有可能会失败。原因有很多，比如：网络问题、broker挂了、mq服务端磁盘问题等。这些情况，都可能会造成消息丢失。

那么，如何防止消息丢失呢？

答：加一张消息发送表。

![在这里插入图片描述][9a5af427e3d0419fb685df88bfd344f0.png]在生产者发送mq消息之前，先把该条消息写入消息发送表，初始状态是待处理，然后再发送mq消息。消费者消费消息时，处理完业务逻辑之后，再回调生产者的一个接口，修改消息状态为已处理。

如果生产者把消息写入消息发送表之后，再发送mq消息到mq服务端的过程中失败了，造成了消息丢失。

这时候，要如何处理呢？

答：使用job，增加重试机制。  
![在这里插入图片描述][2c08086cb2734e9f83c480b2e23d480f.png]  
用job每隔一段时间去查询消息发送表中状态为待处理的数据，然后重新发送mq消息。

#### 8.2 重复消费问题 ####

本来消费者消费消息时，在ack应答的时候，如果网络超时，本身就可能会消费重复的消息。但由于消息发送者增加了重试机制，会导致消费者重复消息的概率增大。

那么，如何解决重复消息问题呢？

答：加一张消息处理表。  
![在这里插入图片描述][a1c3f34b2b3c49f2b86e41780aa121ba.png]消费者读到消息之后，先判断一下消息处理表，是否存在该消息，如果存在，表示是重复消费，则直接返回。如果不存在，则进行下单操作，接着将该消息写入消息处理表中，再返回。

有个比较关键的点是：下单和写消息处理表，要放在同一个事务中，保证原子操作。

#### 8.3 垃圾消息问题 ####

这套方案表面上看起来没有问题，但如果出现了消息消费失败的情况。比如：由于某些原因，消息消费者下单一直失败，一直不能回调状态变更接口，这样job会不停的重试发消息。最后，会产生大量的垃圾消息。

那么，如何解决这个问题呢？

![在这里插入图片描述][c24f9be3c8564980bd4ee4445cf8436c.png]  
每次在job重试时，需要先判断一下消息发送表中该消息的发送次数是否达到最大限制，如果达到了，则直接返回。如果没有达到，则将次数加1，然后发送消息。

这样如果出现异常，只会产生少量的垃圾消息，不会影响到正常的业务。

#### 8.4 延迟消费问题 ####

通常情况下，如果用户秒杀成功了，下单之后，在15分钟之内还未完成支付的话，该订单会被自动取消，回退库存。

那么，在15分钟内未完成支付，订单被自动取消的功能，要如何实现呢？

我们首先想到的可能是job，因为它比较简单。

但job有个问题，需要每隔一段时间处理一次，实时性不太好。

还有更好的方案？

答：使用延迟队列。

我们都知道rocketmq，自带了延迟队列的功能。  
![在这里插入图片描述][32d56d33d52946dd83d8b4bc006edb73.png]下单时消息生产者会先生成订单，此时状态为待支付，然后会向延迟队列中发一条消息。达到了延迟时间，消息消费者读取消息之后，会查询该订单的状态是否为待支付。如果是待支付状态，则会更新订单状态为取消状态。如果不是待支付状态，说明该订单已经支付过了，则直接返回。  
还有个关键点，用户完成支付之后，会修改订单状态为已支付。

![在这里插入图片描述][208cbab491504c1b9beb473b7016effd.png]

### No.9 如何限流？ ###

通过秒杀活动，如果我们运气爆棚，可能会用非常低的价格买到不错的商品（这种概率堪比买福利彩票中大奖）。

但有些高手，并不会像我们一样老老实实，通过秒杀页面点击秒杀按钮，抢购商品。他们可能在自己的服务器上，模拟正常用户登录系统，跳过秒杀页面，直接调用秒杀接口。

如果是我们手动操作，一般情况下，一秒钟只能点击一次秒杀按钮。  
![在这里插入图片描述][f5c273c3281141d1a8788c6543e1fb0e.png]但是如果是服务器，一秒钟可以请求成上千接口。  
![在这里插入图片描述][535742db50ac4ad1aa149c541a177dc9.png]这种差距实在太明显了，如果不做任何限制，绝大部分商品可能是被机器抢到，而非正常的用户，有点不太公平。

所以，我们有必要识别这些非法请求，做一些限制。那么，我们该如何现在这些非法请求呢？  
目前有两种常用的限流方式：

基于nginx限流  
基于redis限流

#### 9.1 对同一用户限流 ####

为了防止某个用户，请求接口次数过于频繁，可以只针对该用户做限制。  
![在这里插入图片描述][96573379bf5742cbae7384aa2f39a9d3.png]限制同一个用户id，比如每分钟只能请求5次接口。

#### 9.2 对同一ip限流 ####

有时候只对某个用户限流是不够的，有些高手可以模拟多个用户请求，这种nginx就没法识别了。

这时需要加同一ip限流功能。  
![在这里插入图片描述][7a97a35d3d234081b45377895553bd92.png]限制同一个ip，比如每分钟只能请求5次接口。

但这种限流方式可能会有误杀的情况，比如同一个公司或网吧的出口ip是相同的，如果里面有多个正常用户同时发起请求，有些用户可能会被限制住。

#### 9.3 对接口限流 ####

别以为限制了用户和ip就万事大吉，有些高手甚至可以使用代理，每次都请求都换一个ip。

这时可以限制请求的接口总次数。  
![在这里插入图片描述][2d7327ac2de441648cc361a7e33e9edc.png]在高并发场景下，这种限制对于系统的稳定性是非常有必要的。但可能由于有些非法请求次数太多，达到了该接口的请求上限，而影响其他的正常用户访问该接口。看起来有点得不偿失。

#### 9.4 加验证码 ####

相对于上面三种方式，加验证码的方式可能更精准一些，同样能限制用户的访问频次，但好处是不会存在误杀的情况。  
![在这里插入图片描述][a3c035e226284226812144a4cb6d47a7.png]通常情况下，用户在请求之前，需要先输入验证码。用户发起请求之后，服务端会去校验该验证码是否正确。只有正确才允许进行下一步操作，否则直接返回，并且提示验证码错误。

此外，验证码一般是一次性的，同一个验证码只允许使用一次，不允许重复使用。

普通验证码，由于生成的数字或者图案比较简单，可能会被破解。优点是生成速度比较快，缺点是有安全隐患。

还有一个验证码叫做：移动滑块，它生成速度比较慢，但比较安全，是目前各大互联网公司的首选。

#### 9.5 提高业务门槛 ####

上面说的加验证码虽然可以限制非法用户请求，但是有些影响用户体验。用户点击秒杀按钮前，还要先输入验证码，流程显得有点繁琐，秒杀功能的流程不是应该越简单越好吗？

其实，有时候达到某个目的，不一定非要通过技术手段，通过业务手段也一样。

12306刚开始的时候，全国人民都在同一时刻抢火车票，由于并发量太大，系统经常挂。后来，重构优化之后，将购买周期放长了，可以提前20天购买火车票，并且可以在9点、10、11点、12点等整点购买火车票。调整业务之后（当然技术也有很多调整），将之前集中的请求，分散开了，一下子降低了用户并发量。

回到这里，我们通过提高业务门槛，比如只有会员才能参与秒杀活动，普通注册用户没有权限。或者，只有等级到达3级以上的普通用户，才有资格参加该活动。

这样简单的提高一点门槛，即使是黄牛党也束手无策，他们总不可能为了参加一次秒杀活动，还另外花钱充值会员吧？

以上文章参考自  
原文链接：  
https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzI5MTU1MzM3MQ==&mid=2247498875&idx=1&sn=eddf02ee7f91113fe6690c0c28fa8340&chksm=ec0c554fdb7bdc591d0ac1aa8b94833e4b82602c89a3bbbf00cce4f0beaf7c9ce184fa12f225&mpshare=1&scene=23&srcid=0113DotW8C95C1MfCa3B2BlX&sharer\_sharetime=1660203821442&sharer\_shareid=5e1f720976235b1e81fd0d6731dbec3a\#rd  
vx 博主 ：  
苏三说技术，感谢大佬分享干货，这个业务场景真的是很全面了

[ddd3f3a0af41415390a04b0f970dc916.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/8e6f422d5de7471081db44ea6e1b7508.png
[762442894ff542b09b685879429a6e0c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/b5199b9df24943fb896ed58ef5910fa3.png
[f64483c85e084ca8bc0b56f5ed3132ee.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f64483c85e084ca8bc0b56f5ed3132ee.png
[fb5b2831347e4fccaeadce64217d66f1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/c9f5aed640a34add847d49e318334c2e.png
[c72413239c1341e99c74197d472ab526.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/aaf51b4f662843fa8722860d143e786f.png
[ebcbac5bfad543c297b3f8d2f263f25e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/a1bd38d49f524ee69d9fdb36cbd5d62e.png
[1891dd939a8148d9b08fe023621cd0ce.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/4baecb7180c14c4aa72002351dd83091.png
[ccdbac6afe3f49f59ba04af85dc9da8c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/f6dddd48e39f431f9c5b8c82574f0d40.png
[ec98eb18c12f4f59957c5221c1486830.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/5e870f4f89c54d92abc31f3460aa2ff5.png
[91e71d50ba1f4a20b430fb63c48e108e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/2903d0fa2f524abe803594a6d603e815.png
[0d69845173524b7ab51565ad5e91f186.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/a31b005036034e7392a3da258095167a.png
[6866b597d907451780b173234ee707a4.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/5409d25ff3124e9db747973d30cb1322.png
[df0001024cf54a0a82a50c7e967efb10.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/5cfd8472d3da44daaf1ece49e98848e5.png
[efc6788c571b4ee68c6cb11f2e9c0831.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/d28e146b44184d49b4670ef90264a447.png
[ff909e6072ec438d922506158bc400bb.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/47bfa5563b1b43188cee785e884c470b.png
[fa1e9982864c4759ba2ecde7559393eb.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/c976e909c50344458ec2b6b4dce0b49f.png
[0d8e6786512d48629282abca27f5517b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/00c112c633a14b8aa03d13d618c3035c.png
[9a5af427e3d0419fb685df88bfd344f0.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/167d52184b064d09bad9661fe552aa5c.png
[2c08086cb2734e9f83c480b2e23d480f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/735e28cdcddb47078335f8109175a3c7.png
[a1c3f34b2b3c49f2b86e41780aa121ba.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/168df997bf2045588693656a095f96bf.png
[c24f9be3c8564980bd4ee4445cf8436c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/d77d7c7fd3944cbcbc27bc6ef656a971.png
[32d56d33d52946dd83d8b4bc006edb73.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/088854ac3d8d430db5f898184a6323f1.png
[208cbab491504c1b9beb473b7016effd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/327d9254f8b641a993d58f915e27da27.png
[f5c273c3281141d1a8788c6543e1fb0e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/bbd15742cf47485fa2610eefe93a82b4.png
[535742db50ac4ad1aa149c541a177dc9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/dfebe419e69c4dcaa3ca3d3517205162.png
[96573379bf5742cbae7384aa2f39a9d3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/60cd09a6bf7546d9a77f4ebfe246ca3c.png
[7a97a35d3d234081b45377895553bd92.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/d05188e03b14414b848004ca744a4c0e.png
[2d7327ac2de441648cc361a7e33e9edc.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/c59ef5c22df0487382a1abd1bf6b5070.png
[a3c035e226284226812144a4cb6d47a7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/1a4982a82c5a4380bbd1efb735a91707.png