A. 成都北大青鳥：分布式編程系統有哪些不足
對於學習編程語言來說，分布式編程開發系統是很多人比較熟悉的。
但是分布式系統存在的缺陷和問題很多人都不了解，學習編程語言需要對分布式編程系統非常熟悉，分布式系統存在哪些不足呢？下面電腦培訓為大傢具體介紹分布式編程系統的不足之處。
一、網路不可靠很多人都知道，分布式系統中的不同節點之間的通信是基於網路的。
網路能夠很好的使他們結合在一起，但是如果光纜出現問題，也是非常頻繁的。
此外，由網卡異常、交換機故障、惡意攻擊等引起的網路擁塞、網路中斷和數據包丟失所造成的網路擁塞、網路中斷和消息丟失，所以IT培訓發現網路在任何時候都可能無法正常運行，並且是非常不可靠的。
二、不同節點之前的通訊延遲網路將不同物理位置的節點連接起來。
在學習物理和數學之後，你就會了解很多這方面的知識。
在兩個點之間，我們的分布式系統必須傳輸關於這個距離的數據，這基本上就是物質的傳輸。
同時，北大青鳥成都計算機學院認為你也要知道，重要性不會比光移動得更快。
三、寬頻的上限問題關於寬頻問題相信很多人都非常熟悉，在使用聊天軟體的過程中，下載和傳輸文件會存在上限問題，這個上限是由網路寬頻決定的。
但是很多人還是會進入這個陷阱中，因為很多人對傳輸數據的大小和頻率認識不充分，北大青鳥發現這就導致出現上限的問題，這是一個非常久遠的事情。
對於這些問題最重要的是對理論的認識，學習編程需要有充分的認識，並且認識到使用的環境，這樣對解決分布式編程系統問題有很大的幫助。
B. 分布式編程系統有哪些不足
對於學習編程語言來說，分布式編程開發系統是很多人比較熟悉的。但是分布式系統存在的缺陷和問題很多人都不了解，學習編程語言需要對分布式編程系統非常熟悉，分布式系統存在哪些不足呢？下面電腦培訓為大傢具體介紹分布式編程系統的不足之處。
一、網路不可靠
很多人都知道，分布式系統中的不同節點之間的通信是基於網路的。網路能夠很好的使他們結合在一起，但是如果光纜出現問題，也是非常頻繁的。此外，由網卡異常、交換機故障、惡意攻擊等引起的網路擁塞、網路中斷和數據包丟失所造成的網路擁塞、網路中斷和消息丟失，所以IT培訓發現網路在任何時候都可能無法正常運行，並且是非常不可靠的。
二、不同節點之前的通訊延遲
網路將不同物理位置的節點連接起來。在學習物理和數學之後，你就會了解很多這方面的知識。在兩個點之間，我們的分布式系統必須傳輸關於這個距離的數據，這基本上就是物質的傳輸。同時，北大青鳥昆明計算機學院認為你也要知道，重要性不會比光移動得更快。
三、寬頻的上限問題
關於寬頻問題相信很多人都非常熟悉，在使用聊天軟體的過程中，下載和傳輸文件會存在上限問題，這個上限是由網路寬頻決定的。但是很多人還是會進入這個陷阱中，因為很多人對傳輸數據的大小和頻率認識不充分，北大青鳥發現這就導致出現上限的問題，這是一個非常久遠的事情。
對於這些問題最重要的是對理論的認識，學習編程需要有充分的認識，並且認識到使用的環境，這樣對解決分布式編程系統問題有很大的幫助。
C. 分布式應用框架Akka詳解
秒殺系統的架構設計
秒殺系統，是典型的短時大量突發訪問類問題。對這類問題，有三種優化性能的思路：
寫入內存而不是寫入硬碟
非同步處理而不是同步處理
分布式處理
用上這三招，不論秒殺時負載多大，都能輕松應對。更好的是，Redis能夠滿足上述三點。因此，用Redis就能輕松實現秒殺系統。
用我這個方案，無論是電商平台特價秒殺，12306火車票秒殺，都不是事:)
下面介紹一下為什麼上述三種性能優化思路能夠解決秒殺系統的性能問題：
1. 寫入內存而不是寫入硬碟
傳統硬碟的讀寫性能是相當差的。SSD硬碟比傳統硬碟快100倍。而內存又比SSD硬碟快10倍以上。因此，寫入內存而不是寫入硬碟，就能使系統的能力提升上千倍。也就是說，原來你的秒殺系統可能需要1000台伺服器支撐，現在1台伺服器就可以扛住了。
你可能會有這樣的疑問：寫入內存而不是持久化，那麼如果此時計算機宕機了，那麼寫入的數據不就全部丟失了嗎？如果你就這么倒霉碰到伺服器宕機，那你就沒秒到了，有什麼大不了？
最後，後面真正處理秒殺訂單時，我們會把信息持久化到硬碟中。因此不會丟失關鍵數據。
Redis是一個緩存系統，數據寫入內存後就返回給客戶端了，能夠支持這個特性。
2. 非同步處理而不是同步處理
像秒殺這樣短時大並發的系統，在性能負載上有一個明顯的波峰和長期的波谷。為了應對相當短時間的大並發而准備大量伺服器來應對，在經濟上是相當不合算的。
因此，對付秒殺類需求，就應該化同步為非同步。用戶請求寫入內存後立刻返回。後台啟動多個線程從內存池中非同步讀取數據，進行處理。如用戶請求可能是1秒鍾內進入的，系統實際處理完成可能花30分鍾。那麼一台伺服器在非同步情況下其處理能力大於同步情況下1800多倍！
非同步處理，通常用MQ(消息隊列)來實現。Redis可以看作是一個高性能的MQ。因為它的數據讀寫都發生在內存中。
3. 分布式處理
好吧。也許你的客戶很多，秒殺系統即使用了上面兩招，還是捉襟見肘。沒關系，我們還有大招：分布式處理。如果一台伺服器撐不住秒殺系統，那麼就多用幾台伺服器。10台不行，就上100台。分布式處理，就是把海量用戶的請求分散到多個伺服器上。一般使用hash實現均勻分布。
這類系統在大數據雲計算時代的今天已經有很多了。無非是用Paxos演算法和Hash Ring實現的。
Redis Cluster正是這樣一個分布式的產品。
使用Redis實現描述系統
Redis和Redis Cluster（分布式版本），是一個分布式緩存系統。其支持多種數據結構，也支持MQ。Redis在性能上做了大量優化。因此使用Redis或者Redis Cluster就可以輕松實現一個強大的秒殺系統。
基本上，你用Redis的這些命令就可以了。
RPUSH key value
插入秒殺請求
當插入的秒殺請求數達到上限時，停止所有後續插入。
後台啟動多個工作線程，使用
LPOP key
讀取秒殺成功者的用戶id，進行後續處理。
或者使用LRANGE key start end命令讀取秒殺成功者的用戶id，進行後續處理。
每完成一條秒殺記錄的處理，就執行INCR key_num。一旦所有庫存處理完畢，就結束該商品的本次秒殺，關閉工作線程，也不再接收秒殺請求。
要是還撐不住，該怎麼辦
也許你會說，我們的客戶很多。即使部署了Redis Cluster，仍然撐不住。那該怎麼辦呢？
記得某個偉人曾經說過：辦法總比困難多！
下面，我們具體分析下，還有哪些情況會壓垮我們架構在Redis（Cluster）上的秒殺系統。
腳本攻擊
如現在有很多搶火車票的軟體。它們會自動發起http請求。一個客戶端一秒會發起很多次請求。如果有很多用戶使用了這樣的軟體，就可能會直接把我們的交換機給壓垮了。
這個問題其實屬於網路問題的范疇，和我們的秒殺系統不在一個層面上。因此不應該由我們來解決。很多交換機都有防止一個源IP發起過多請求的功能。開源軟體也有不少能實現這點。如linux上的TC可以控制。流行的Web伺服器Nginx（它也可以看做是一個七層軟交換機）也可以通過配置做到這一點。一個IP，一秒鍾我就允許你訪問我2次，其他軟體包直接給你丟了，你還能壓垮我嗎？
交換機撐不住了
可能你們的客戶並發訪問量實在太大了，交換機都撐不住了。
這也有辦法。我們可以用多個交換機為我們的秒殺系統服務。
原理就是DNS可以對一個域名返回多個IP，並且對不同的源IP，同一個域名返回不同的IP。如網通用戶訪問，就返回一個網通機房的IP；電信用戶訪問，就返回一個電信機房的IP。也就是用CDN了！
我們可以部署多台交換機為不同的用戶服務。 用戶通過這些交換機訪問後面數據中心的Redis Cluster進行秒殺作業。
總結
有了Redis Cluster的幫助，做個支持海量用戶的秒殺系統其實So Easy！
這里介紹的方案雖然是針對秒殺系統的，但其背後的原理對其他高並發系統一樣有效。
最後，我們再重溫一下高性能系統的優化原則：
寫入內存而不是寫入硬碟
非同步處理而不是同步處理
分布式處理
原文：https://blog.csdn.net/shendl/article/details/51092916
D. 北京北大青鳥：分布式編程系統有哪些不足
對於學習編程語言來說，分布式編程開發系統是很多人比較熟悉的。
但是分布式系統存在的缺陷和問題很多人都不了解，學習編程語言需要對分布式編程系統非常熟悉，分布式系統存在哪些不足呢？下面電腦培訓為大傢具體介紹分布式編程系統的不足之處。
一、網路不可靠很多人都知道，分布式系統中的不同節點之間的通信是基於網路的。
網路能夠很好的使他們結合在一起，但是如果光纜出現問題，也是非常頻繁的。
此外，由網卡異常、交換機故障、惡意攻擊等引起的網路擁塞、網路中斷和數據包丟失所造成的網路擁塞、網路中斷和消息丟失，所以IT培訓發現網路在任何時候都可能無法正常運行，並且是非常不可靠的。
二、不同節點之前的通訊延遲網路將不同物理位置的節點連接起來。
在學習物理和數學之後，你就會了解很多這方面的知識。
在兩個點之間，我們的分布式系統必須傳輸關於這個距離的數據，這基本上就是物質的傳輸。
同時，北大青鳥北京計算機學院認為你也要知道，重要性不會比光移動得更快。
三、寬頻的上限問題關於寬頻問題相信很多人都非常熟悉，在使用聊天軟體的過程中，下載和傳輸文件會存在上限問題，這個上限是由網路寬頻決定的。
但是很多人還是會進入這個陷阱中，因為很多人對傳輸數據的大小和頻率認識不充分，北大青鳥發現這就導致出現上限的問題，這是一個非常久遠的事情。
對於這些問題最重要的是對理論的認識，學習編程需要有充分的認識，並且認識到使用的環境，這樣對解決分布式編程系統問題有很大的幫助。
E. C#怎麼使用redis實現秒殺功能
大概思路吧：
秒殺系統的架構設計
秒殺系統，是典型的短時大量突發訪問類問題。對這類問題，有三種優化性能的思路：
寫入內存而不是寫入硬碟
非同步處理而不是同步處理
分布式處理
用上這三招，不論秒殺時負載多大，都能輕松應對。更好的是，Redis能夠滿足上述三點。因此，用Redis就能輕松實現秒殺系統。
用我這個方案，無論是電商平台特價秒殺，12306火車票秒殺，都不是事:)
下面介紹一下為什麼上述三種性能優化思路能夠解決秒殺系統的性能問題：
寫入內存而不是寫入硬碟
傳統硬碟的讀寫性能是相當差的。SSD硬碟比傳統硬碟快100倍。而內存又比SSD硬碟快10倍以上。因此，寫入內存而不是寫入硬碟，就能使系統的能力提升上千倍。也就是說，原來你的秒殺系統可能需要1000台伺服器支撐，現在1台伺服器就可以扛住了。
你可能會有這樣的疑問：寫入內存而不是持久化，那麼如果此時計算機宕機了，那麼寫入的數據不就全部丟失了嗎？如果你就這么倒霉碰到伺服器宕機，那你就沒秒到了，有什麼大不了？
最後，後面真正處理秒殺訂單時，我們會把信息持久化到硬碟中。因此不會丟失關鍵數據。
Redis是一個緩存系統，數據寫入內存後就返回給客戶端了，能夠支持這個特性。
非同步處理而不是同步處理
像秒殺這樣短時大並發的系統，在性能負載上有一個明顯的波峰和長期的波谷。為了應對相當短時間的大並發而准備大量伺服器來應對，在經濟上是相當不合算的。
因此，對付秒殺類需求，就應該化同步為非同步。用戶請求寫入內存後立刻返回。後台啟動多個線程從內存池中非同步讀取數據，進行處理。如用戶請求可能是1秒鍾內進入的，系統實際處理完成可能花30分鍾。那麼一台伺服器在非同步情況下其處理能力大於同步情況下1800多倍！
非同步處理，通常用MQ(消息隊列)來實現。Redis可以看作是一個高性能的MQ。因為它的數據讀寫都發生在內存中。
分布式處理
好吧。也許你的客戶很多，秒殺系統即使用了上面兩招，還是捉襟見肘。沒關系，我們還有大招：分布式處理。如果一台伺服器撐不住秒殺系統，那麼就多用幾台伺服器。10台不行，就上100台。分布式處理，就是把海量用戶的請求分散到多個伺服器上。一般使用hash實現均勻分布。
這類系統在大數據雲計算時代的今天已經有很多了。無非是用Paxos演算法和Hash Ring實現的。
Redis Cluster正是這樣一個分布式的產品。
使用Redis實現描述系統
Redis和Redis Cluster（分布式版本），是一個分布式緩存系統。其支持多種數據結構，也支持MQ。Redis在性能上做了大量優化。因此使用Redis或者Redis Cluster就可以輕松實現一個強大的秒殺系統。
基本上，你用Redis的這些命令就可以了。
RPUSH key value
插入秒殺請求
當插入的秒殺請求數達到上限時，停止所有後續插入。
後台啟動多個工作線程，使用
LPOP key
讀取秒殺成功者的用戶id，進行後續處理。
或者使用LRANGE key start end命令讀取秒殺成功者的用戶id，進行後續處理。
每完成一條秒殺記錄的處理，就執行INCR key_num。一旦所有庫存處理完畢，就結束該商品的本次秒殺，關閉工作線程，也不再接收秒殺請求。
要是還撐不住，該怎麼辦
也許你會說，我們的客戶很多。即使部署了Redis Cluster，仍然撐不住。那該怎麼辦呢？
記得某個偉人曾經說過：辦法總比困難多！
下面，我們具體分析下，還有哪些情況會壓垮我們架構在Redis（Cluster）上的秒殺系統。
腳本攻擊
如現在有很多搶火車票的軟體。它們會自動發起http請求。一個客戶端一秒會發起很多次請求。如果有很多用戶使用了這樣的軟體，就可能會直接把我們的交換機給壓垮了。
這個問題其實屬於網路問題的范疇，和我們的秒殺系統不在一個層面上。因此不應該由我們來解決。很多交換機都有防止一個源IP發起過多請求的功能。開源軟體也有不少能實現這點。如linux上的TC可以控制。流行的Web伺服器Nginx（它也可以看做是一個七層軟交換機）也可以通過配置做到這一點。一個IP，一秒鍾我就允許你訪問我2次，其他軟體包直接給你丟了，你還能壓垮我嗎？
交換機撐不住了
可能你們的客戶並發訪問量實在太大了，交換機都撐不住了。
這也有辦法。我們可以用多個交換機為我們的秒殺系統服務。
原理就是DNS可以對一個域名返回多個IP，並且對不同的源IP，同一個域名返回不同的IP。如網通用戶訪問，就返回一個網通機房的IP；電信用戶訪問，就返回一個電信機房的IP。也就是用CDN了！
我們可以部署多台交換機為不同的用戶服務。 用戶通過這些交換機訪問後面數據中心的Redis Cluster進行秒殺作業。
總結
有了Redis Cluster的幫助，做個支持海量用戶的秒殺系統其實So Easy！
這里介紹的方案雖然是針對秒殺系統的，但其背後的原理對其他高並發系統一樣有效。
最後，我們再重溫一下高性能系統的優化原則：
寫入內存而不是寫入硬碟
非同步處理而不是同步處理
分布式處理
F. IT編程開發分布式系統都存在哪些不足之處
分布式編程開發系統相信大家應該不陌生了吧。而關於分布式的缺陷或者說問題大家是否有去研究呢?今天我們就一起來了解一下，關於分布式系統中存在的幾個問題吧。
網路並不是可靠的
你應該明白，分布式系統中不同節點間的通信是基於網路的。網路使得它們連接起來共同協作。
然而，光纜被挖斷的事件相信你也看到過不是一兩次了。除此之外，網卡異常、交換機故障、遭受惡意攻擊等導致的網路擁塞、網路中斷、報文丟失的種種跡象皆意味著網路隨時可能無法正常運作，是不可靠的。
此時，需要在你的系統設計中，盡可能地考慮到：當前節點所依賴的其他節點由於各種原因無法與之正常通信時，該如何保證其依然能夠提供部分或者完整的服務。這個概念在軟體域被定義為「魯棒性」。
不同節點之間的通信是存在延遲的
網路連接的是處於不同物理位置上的節點，學過物理和數學你的應該明白，兩點之間是存在「距離」的，而我們的分布式系統需要在這個距離之上進行數據的傳遞，本質上就是物質的傳遞。同時應該你也知道，物質的運動速度不會超過光速。所以，不同節點之間的通信是需要經過一段時間的，也就意味著會存在延遲。具體的延遲是由所用的傳輸介質、節點當前的負載大小所決定的。
帶寬是有上限的
這個點，我相信你是知道的，因為當你通過QQ、釘釘之類的工具傳輸或者下載一個大文件時候，就發現它是存在上限的，這個上限是根據你的網路帶寬大小決定的。但是，為什麼你還是有可能會掉入這個陷阱里呢?電腦培訓http://www.kmbdqn.com/發現這往往由於你對所傳輸的數據的大小和頻率沒有充分的認識，導致了你覺得達到上限是一個很久遠的事情，不用考慮它。
分布式並不直接意味著是「敏捷」了
可能你曾經有過這樣的想法，當在規模較大的集中式系統中工作的時候，每次和許多人在一個代碼庫里提交代碼，老是遇到沖突、排隊等待上游模塊先開發等等。這時你會想，如果改造成分布式系統，這些問題都沒了，工作效率高多了。
G. IT編程開發分布式系統都存在哪些不足之處
分布式編程開發系統相信大家應該不陌生了吧。而關於分布式的缺陷或者說問題大家是否有去研究呢?今天我們就一起來了解一下，關於分布式系統中存在的幾個問題吧。
網路並不是可靠的
你應該明白，分布式系統中不同節點間的通信是基於網路的。網路使得它們連接起來共同協作。
然而，光纜被挖斷的事件相信你也看到過不是一兩次了。除此之外，網卡異常、交換機故障、遭受惡意攻擊等導致的網路擁塞、網路中斷、報文丟失的種種跡象皆意味著網路隨時可能無法正常運作，是不可靠的。
此時，需要在你的系統設計中，盡可能地考慮到：當前節點所依賴的其他節點由於各種原因無法與之正常通信時，該如何保證其依然能夠提供部分或者完整的服務。這個概念在軟體域被定義為「魯棒性」。
不同節點之間的通信是存在延遲的
網路連接的是處於不同物理位置上的節點，學過物理和數學你的應該明白，兩點之間是存在「距離」的，而我們的分布式系統需要在這個距離之上進行數據的傳遞，本質上就是物質的傳遞。同時應該你也知道，物質的運動速度不會超過光速。所以，不同節點之間的通信是需要經過一段時間的，也就意味著會存在延遲。具體的延遲是由所用的傳輸介質、節點當前的負載大小所決定的。
帶寬是有上限的
這個點，我相信你是知道的，因為當你通過QQ、釘釘之類的工具傳輸或者下載一個大文件時候，就發現它是存在上限的，這個上限是根據你的網路帶寬大小決定的。但是，為什麼你還是有可能會掉入這個陷阱里呢?電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/發現這往往由於你對所傳輸的數據的大小和頻率沒有充分的認識，導致了你覺得達到上限是一個很久遠的事情，不用考慮它。
分布式並不直接意味著是「敏捷」了
可能你曾經有過這樣的想法，當在規模較大的集中式系統中工作的時候，每次和許多人在一個代碼庫里提交代碼，老是遇到沖突、排隊等待上游模塊先開發等等。這時你會想，如果改造成分布式系統，這些問題都沒了，工作效率高多了。
H. 雲南電腦培訓學校告訴你分布式編程系統有哪些不足
對於學習編程語言來說，分布式編程開發系統是很多人比較熟悉的。但是分布式系統存在的缺陷和問題很多人都不了解，學習編程語言需要對分布式編程系統非常熟悉，分布式系統存在哪些不足呢？下面電腦培訓為大傢具體介紹分布式編程系統的不足之處。
一、網路不可靠
很多人都知道，分布式系統中的不同節點之間的通信是基於網路的。網路能夠很好的使他們結合在一起，但是如果光纜出現問題，也是非常頻繁的。此外，由網卡異常、交換機故障、惡意攻擊等引起的網路擁塞、網路中斷和數據包丟失所造成的網路擁塞、網路中斷和消息丟失，所以IT培訓發現網路在任何時候都可能無法正常運行，並且是非常不可靠的。
二、不同節點之前的通訊延遲
網路將不同物理位置的節點連接起來。在學習物理和數學之後，你就會了解很多這方面的知識。在兩個點之間，我們的分布式系統必須傳輸關於這個距離的數據，這基本上就是物質的傳輸。同時，北大青鳥昆明計算機學院認為你也要知道，重要性不會比光移動得更快。
三、寬頻的上限問題
關於寬頻問題相信很多人都非常熟悉，在使用聊天軟體的過程中，下載和傳輸文件會存在上限問題，這個上限是由網路寬頻決定的。但是很多人還是會進入這個陷阱中，因為很多人對傳輸數據的大小和頻率認識不充分，北大青鳥發現這就導致出現上限的問題，這是一個非常久遠的事情。
對於這些問題最重要的是對理論的認識，學習編程需要有充分的認識，並且認識到使用的環境，這樣對解決分布式編程系統問題有很大的幫助。
I. Redis 秒殺系統的設計與實現
還記得剛工作那會，每每聽到大牛們聊技術，各種專業術語，巴拉巴拉的，簡直像是在聽天書，比如什麼中間件、分布式、SOA、無狀態、熱更新、懶載入、ACID、LVS、LDAP、VIP、CDN、負載均衡、魯棒性、POJO、DSL、DI、IOC，太多太多了。一轉眼快 10 年過去了，當很多新人再問到我這些名詞的時候，我就在想，能不能用通俗易懂的大白話，就能聊明白這些專業的技術知識呢？
最近，給幾個公司做技術咨詢，經常會聊到秒殺系統。所以，借這次機會，嘗試用大白話和大家聊聊 Redis 秒殺系統的設計與實現，。
說起 「秒殺」，我相信大家肯定都耳熟能詳了，雙十一零點搶購、手機整點搶購、搶火車票、1 元秒殺、搶紅包等等，都可以說是秒殺的各種應用場景了。
秒殺系統的設計 ，難就難在，在極短的時間內，應對瞬時湧入平時成百上千倍的巨大流量，還包括各種攻擊刷量作弊等未知流量，最終我們要保證在用戶體驗順暢良好的情況下，不能多賣或者少賣。
而當我們公司決定要做秒殺系統的時候，我就去找業務，到時大概會有多少 UV，不知道 10 倍或者 100 倍？然後去找老闆，給技術多少預算，最多平時的 10 倍不能再多了，當然越少越好，呵呵，也就是說讓我們用平時最多 10 倍的預算去解決不可預估的用戶流量，怎麼做？要是有錢直接扔 1 萬台伺服器跑去吧，錢能解決的事就不是事，但問題是現在還沒那麼多錢，還要把事情搞定。
在聊秒殺系統設計之前，讓我們先回到現實生活中，聊聊常見的「秒殺」場景和秒殺場景的獨有特點，以及它們都是怎麼應對的，在應對過程中都需要注意什麼。
日常生活中，其實也有很多秒殺場景，比如，早上 9 點超市開門，老大爺老大媽搶購蔬菜水果，是不是？ 還有，新樓盤開盤搶購，是不是？ 股市開盤、交易所現場，是不是？
對的，生活中其實有太多類似場景了， 你有沒有發現「秒殺」的獨有特點呢？
記住了上面三個特點，我們就可以區分和確定秒殺的業務場景了。 這里我舉一個特別的例子， 你說擠公交車，算不算秒殺場景呢？
下面，我再和大家聊一個關於搶豬肉的故事。
在保安部門充分討論之後，保安大隊長決定通過以下安排，在保證人員安全的前提下，還要做到相對公平。
後來，活動井然有序的開始了，但是由於豬肉銷售場地太遠，銷售窗口又少，老大爺和老大媽們買肉又精挑細選，導致整個過程很漫長，而且外面等候的人們都開始騷動起來，這個時候保安大隊長趕緊找到經理：
故事講完了，如果我們把上面的故事，理解為秒殺業務場景，我們就可以總結出一個 秒殺系統的設計原則 了：