【零售行业云】秒杀场景的流量削峰技术

技术背景及发展

随着电商行业的快速发展，秒杀已成为零售行业促销的核心手段之一。然而，这种商业模式面临两大技术挑战：瞬时高并发流量和有限资源竞争。例如，双十一期间，数百万用户同时涌入平台抢购限量商品，若处理不当，将导致服务器宕机、数据库锁死等问题。

早期的秒杀系统多依赖单机架构，通过硬件扩容应对流量峰值，但成本高昂且扩展性差。2010年后，随着云计算和分布式技术的成熟，流量削峰技术逐渐成为解决高并发场景的行业标准。云计算平台通过弹性资源调度、分布式队列和分层过滤等核心能力，实现了从“被动扩容”到“主动削峰”的转变。

技术特点

1. 分层过滤机制

通过漏斗模型逐层拦截无效请求：

• 第一层（CDN）：静态资源（商品图片、页面元素）缓存至边缘节点，减少源站带宽压力，拦截90%以上非核心请求。
• 第二层（缓存层）：利用Redis缓存商品库存、用户资格校验等动态数据，减少数据库查询。例如，某电商平台将库存预加载至Redis集群，单节点QPS可达10万+。
• 第三层（服务层）：通过限流算法（令牌桶、漏桶）控制请求速率。例如，某平台对用户ID/IP实施动态限流策略，将瞬时请求从100万/秒平滑至5万/秒。