从开始到现在我们了解了高并发系统设计的三个目标：性能，可用性，可扩展性。而在提升系统性能让方面我们一直关注的是系统的查询性能。究其原因在于我们遇到的大部分场景都是读多写少，尤其是在一个系统的初级阶段。
但随着业务发展，你可能会遇到一些存在高并发写请求的场景，其中秒杀请购是最典型的场景。假设你的商城策划了一起秒杀活动，那么在秒杀即将开始时，后台会显示用户正在疯狂的刷新app或者浏览器保证自己能够尽量早些看到商品。
这时你面对的依旧是读请求过高，那么该如何应对？
因为用户查询的是少量的商品数据，属于查询的热点数据，你可以采用缓存的策略将请求尽量挡在上层的缓存中，能被静态化的数据尽量做到静态化，这样就可以用命中cdn节点缓存减少web服务器的查询量和带宽负担。web服务器比如nginx可以直接访问分布式缓存节点，从而避免请求到达Tomcat等业务服务器。
当然，你可以加上一些限流的策略，比如段时间内来自某一用户、某一IP或者某一台设备的重复请求做丢弃处理。
通过这几种方式，请求就可以尽量挡在数据库之外了。
秒杀活动开始的时候，用户瞬间向电商系统请求生成订单，扣减库存，用户的这些写操作都是不经过缓存直达DB的，1s之内，有1w个数据库连接同时到达，系统 的DB濒临崩溃。
如何理解消息队列？
在一些组件中你会见到队列的影子：
- 在Java线程池中我们会使用一个队列来暂时存储提交的任务，等待有空闲的线程处理这些任务；
- 操作系统中，中断的下半部分也会使用工作队列来实现延后执行；
- 在实现一个RPC框架时，也会将从网络上接收到的请求写入到队列里，在启动若干个工作线程来处理。
如何用消息队列解决秒杀场景下的问题？
削去秒杀场景下的峰值写流量
秒杀场景下高并发的写请求不是持续的，也不是经常发生的，只有在活动开始后几秒或者十几秒才存在，为了应对这十几秒的瞬间写高峰花费高额成本扩容数据库之后再缩容是得不偿失的。
所以思路是：将秒杀请求暂存在消息队列中，然后业务服务器会响应用户“秒杀结果正在计算中”，释放了系统资源后再处理其他用户的请求。
我们会在后台启动若干个队列处理程序消费消息队列中的消息，再执行校验库存、下单等逻辑。当库存被消耗完后，消息队列中堆积的请求就可以被丢弃了。
这就是消息队列在秒杀系统中最主要的作用：削峰填谷，虽说堆积会造成请求被短暂延迟处理，但是只要我们时刻监控消息队列中的堆积长度，在堆积量超过一定量时，增加队列处理机数量来提升消息的处理能力就好。
这里需要注意，所说的是“短暂的延迟”，如果长时间没有给用户公示秒杀结果，那么就会引起用户的怀疑。所以在使用消息队列在应对流量峰值时，需要对队列的处理时间、前端写入量的大小、数据库处理能力做好评估，然后根据不同量级来决定部署多少队列处理程序。
通过异步处理简化秒杀请求中的业务流程
整个购买流程会有主要的业务逻辑，也会有次要的业务逻辑：比如说，主要的流程是生成订单、扣减库存；次要流程可能是在下单购买成功后会给用户发放优惠券，增加用户积分等等。
假设处理购买请求需要500ms，发放优惠券是50ms，增加用户积分也是50ms，那么我们将这两个操作放在另外一个队列处理机中执行，那么整个流程就缩短到了400ms，处理1000件商品的时间就变成了400s。。如果我们希望能在50s之内看到秒杀结果的话，只需要部署8个队列程序就好了。
经过将一些业务流程异步处理之后，我们的秒杀系统部署结构也会有所改变：
解耦实现秒杀系统模块之间松耦合
除了异步处理和削峰填谷之外，消息队列在秒杀系统中起到的另外一个作用是解耦合。
比如数据团队徐亚在秒杀活动之后想要统计活动的数据，借此来分析活动商品的受欢迎程度，购买者人群的特点等指标，我们需要将大量的数据发送给数据团队，那么要怎么做呢？
一个思路是：使用HTTP或者RPC方式来同步地调用，也就是数据团队这边提供一个接口，我们实时的将秒杀数据推送给他，但是这样调用会有两个问题：
- 整体系统的耦合性比较强，当数据团队的接口发生故障时，会影响到秒杀系统的可用性。
- 当数据系统需要新的字段，就要变更接口的参数，那么秒杀系统也要随着一起变更。
这时，我们可以考虑使用消息队列减低业务系和数据系统直接的耦合度。
秒杀系统产生一条购买数据后，我们可以先把全部数据发送给消息队列，然后数据团队再订阅这个消息队列的话题，这样它们就可以接收到数据，然后再做过滤和处理了。
秒杀系统在这样解耦合之后，数据系统的故障就不会影响到秒杀系统了，同时当数据系统需要新的字段时，只需要解析消息队列中的消息，拿到需要的数据就好了。
异步处理、解耦合、削峰填谷是消息队列在秒杀系统设计中起到的主要作用。其中异步处理可以简化业务流程中的步骤，提升系统性能；削峰填谷可以削去到达秒杀系统的峰值流量，让业务逻辑的处理更加缓和；解耦合可以将秒杀系统和数据系统解耦开，这样两个系统的任何变更都不会影响到另一个系统。
如果你的系统想要提升写入性能实现系统的低耦合，想要抵挡高并发的写流量，那么你就可以考虑使用消息队列来完成。
