总结回顾

总体来说，秒杀系统是非常复杂的。我们这里只是简单介绍模拟了一下单机如何优化到高性能，集群如何避免单点故障，保证订单不超卖、不少卖的一些策略

完整的订单系统还有订单进度的查看，每台服务器上都有一个任务，定时的从总库存同步余票和库存信息展示给用户，还有用户在订单有效期内不支付，释放订单，补充到库存等等。

我们实现了高并发抢票的核心逻辑，可以说系统设计的非常的巧妙，巧妙的避开了对 DB 数据库 IO 的操作。

对 Redis 网络 IO 的高并发请求，几乎所有的计算都是在内存中完成的，而且有效的保证了不超卖、不少卖，还能够容忍部分机器的宕机。

我觉得其中有两点特别值得学习总结：

①负载均衡，分而治之

通过负载均衡，将不同的流量划分到不同的机器上，每台机器处理好自己的请求，将自己的性能发挥到极致。

这样系统的整体也就能承受极高的并发了，就像工作的一个团队，每个人都将自己的价值发挥到了极致，团队成长自然是很大的。

②合理的使用并发和异步

自 Epoll 网络架构模型解决了 c10k 问题以来，异步越来越被服务端开发人员所接受，能够用异步来做的工作，就用异步来做，在功能拆解上能达到意想不到的效果。

这点在 Nginx、Node.JS、Redis 上都能体现，他们处理网络请求使用的 Epoll 模型，用实践告诉了我们单线程依然可以发挥强大的威力。

服务器已经进入了多核时代，Go 语言这种天生为并发而生的语言，完美的发挥了服务器多核优势，很多可以并发处理的任务都可以使用并发来解决，比如 Go 处理 HTTP 请求时每个请求都会在一个 Goroutine 中执行。

总之，怎样合理的压榨 CPU，让其发挥出应有的价值，是我们一直需要探索学习的方向。