大流量读体系的设计手法，当这些手法全部尽头以后，仍然发生大流量又该怎么处理呢?所以秒杀体系还要处理以下关键问题。
1.Java处理大并发动态恳求优化的问题
Java和通用的Web服务器( Nginx或 Apache)相比，在处理大并发的HTP恳求时要弱一点，所以一般我们都会对大流量的Web体系做静态化改造，让大部分恳求和数据直接在 Nginx I服务器或者Web代理服务器( Varnish、 squid等)上直接回来(能够削减数据的序列化与反序列化)，Java层只处理少量数据的动态恳求。针对这些恳求能够运用以下优化手法:
直接运用 Servlet处理恳求。避免运用传统的MVC结构，这样能够绕过一大堆杂乱且用处不大的处理逻辑，节约1毫秒的时刻一取决于对MVC结构的依赖程度；
直接输出流数据。运用 resp. getoutputstreamo而不是 resp. get Writer)能够省掉一些不变字符数据的编码，提高功能；数据输出时，推荐运用JSON而不是模板引擎(一般都是解说履行)来输出页面。
2.同一产品被大并发读的问题
或许有读者会觉得这个问题很简单处理，无非就是将热门数据放到Tair缓存里。集中式Tair缓存为了保证命中率一般都会选用一致性Hash，所以同一个key会落到同台机器上。虽然单台Tair缓存机器也能支撑1秒30万次的恳求，但仍是远不足以应付大秒级别的热门产品，该怎么彻底处理单点的瓶颈呢?答案是选用应用层的Localcache，即在秒杀体系的单机上缓存产品相关的数据。那么怎么 Cache数据?答案是划分红动态数据和静态数据别离处理。
像产品的标题和描绘这此机器上、并一向缓存到秒杀结束像库存这类动态数据会选用被迫失效的方法缓存必定时刻(一般是数秒)，失效后再去Tai缓存拉取最新的数据。
读者可能还会有疑问，像库存这种频频更新的数据一旦数据不一致会不会导致超卖?这就要用到前面介绍的读数据的分层校验准则了，读的场景能够允许必定的脏数据，因为这里的误判只会导致少量原本无库存的下单恳求被误认为有库存，能够比及真正写数据时再保证最终的一致性，通过在数据的高可用性和一致性之间的平衡来处理高并发的数据读取问题。
3.同一数据大并发更新问题
选用 Localcache和数据的分层校验能够必定程度上处理大并发读问题，可是无论怎么仍是避免不了减库存这类的大并发写问题，这也是秒杀场景中最中心的技术难题。
同一数据在数据库里肯定是一行存储( MYSQL)，所以会有许多的线程来竞赛INNODB行锁，并发度越高时等候的线程也会越多，TPS会下降而RT会上升，数据库的吞吐量会严峻受到影响。这里会呈现一个问题，即单个热门产品会影响整个数据库的功能，呈现我们不愿意看到的0.01%产品影响9999的产品的情况。此处的处理思路也是要遵从前面介绍的第一个准则“隔离” 把热门产品放到独自的热门库中虽然这会带来维护的费事(要做热门数据的动态搬迁以及独自的数据库等)把热门产品分离到独自的数据库并没有处理并发锁的问题，要处理并发锁问题有以下两种方法。
第一种是在应用层做排队。依照产品维度设置队列顺序履行，这样能削减同一台机器对数据库同一行记载操作的并发度，也能操控单个产品占用数据库衔接的数量避免热门产品占用太多的数据库衔接。
第二种是在数据库层做排队。应用层只能做到单机的排队，可是应用层机器数量许多，用这种排队方法操控并发仍然是很有限的，假如能在数据库层做全局排队是最理想的。数据库团队开发了 MYSQL的 INNODB层上的 patch，能够做到在数据库层上对单行记载并发排队。
你可能会有疑问:排队和锁竞赛不都是要等得吗，有何区别?假如了解 MYSQL的话，应该知道 INNODB内部的死锁检测以及 MYSQL Server和 INNODB的切换会比较耗功能， MYSQL中心团队还做了许多其他方面的网站制作优化，如 COMMIT_ON_ SUCCESS和 ROLLBACK ON FAIL的 patch，配合在SQL里边加hint，在业务里不需要等候应用层提交 COMMIT而在数据履行完最终一条SQL后，依据 TARGET AFFECT ROW结果就直接提交或回滚，这样能够削减网络的等候时刻(均匀约0.7毫秒)。
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