在秒杀场景下，高并发写请求是一个常见的问题。如果不进行有效的控制和优化，可能会导致系统过载，甚至崩溃。为了应对这一挑战，削峰和限流是两种常用的解决方案。以下是一些详细的策略：

削峰方案

1. 消息队列：

   • 概念：使用消息队列来缓冲突发的流量，把流量均匀地分摊到后续的处理系统中。
   • 实现：在前端接口中，将请求先写入消息队列（如Kafka、RabbitMQ）。后端服务通过消费者异步读取消息队列中的请求，从而削减瞬时的高峰流量。

2. 缓存策略：

   • 概念：在秒杀活动开始之前，把关键数据（如商品库存、限购条件等）加载到缓存中。
   • 实现：可以使用Redis作为缓存层。通过在缓存中提前准备好库存数据，减少对数据库的直接读写压力。

3. 静态化处理：

   • 概念：将活动页面的静态资源化，减少动态请求的负担。
   • 实现：通过CDN和反向代理的方式，缓存商品详情页和活动页，降低对应用服务器的压力。

限流方案

1. 漏桶算法：

   • 概念：通过一个固定速度的“漏桶”限制请求的处理速率，平滑突发流量。
   • 实现：在服务器接收到大量请求时，按照固定速率进行处理，超出部分的请求被延迟或拒绝。

2. 令牌桶算法：

   • 概念：与漏桶类似，但允许一定的突发请求。
   • 实现：系统为每个时间片分配固定数量的令牌，请求只有拿到令牌后才能被处理，否则会被拒绝或进入等待队列。

3. 限流中间件：

   • 实现：使用限流中间件（如Guava RateLimiter，阿里的Sentinel）在API层添加限流控制，设定最大QPS（每秒查询率）以控制流量。

其他优化

1. 数据库优化：

   • 方案：读写分离、分库分表、大数据量批量写入。
   • 实现：配置主从数据库，采用Sharding技术或者批量更新技术以提高数据库的并发处理能力。

2. 服务降级：

   • 方案：在高峰期或系统过载时，优先保证核心功能的可用性。
   • 实现：根据设定的策略自动降级，如关闭部分非核心服务、提供简单的排队等待信息等。

3. 预热及冷启动优化：

   • 概念：在高并发访问来临前，提前让系统加载必要的数据和资源。
   • 实现：通过定时任务或后台批处理来在系统空闲时预加载可能需要的资源。

通过结合使用削峰和限流技术，可以在很大程度上保障秒杀活动在高并发情况下的平稳运行。每种方案都有其特定的适用场景和技术复杂度，需要根据实际业务需求进行合理选择和组合。