多级缓存

多级缓存在秒杀系统中是非常重要的一个技术点，是应对秒杀场景瞬时高并发读请求的一种有效手段。通过在数据库前面加入多个缓存层，达到过滤掉大多数读请求的效果，有效的对数据库起到保护作用，防止数据库受到大流量的冲击。

浏览器缓存、CDN、反向代理服务器缓存都在本系列前面的文章中描述过了。

• 浏览器缓存、CDN： 【图解秒杀系列】秒杀技术点——浏览器缓存、CDN
• 反向代理服务器缓存：【图解秒杀系列】秒杀技术点——静态化

我们下面说一说本地缓存（一级缓存）和分布式缓存（二级缓存）。

本地缓存

本地缓存就是我们应用程序内部的缓存，可以是JVM（堆内）缓存，也可以是堆外缓存。比如我们可用用一个HashMap缓存商品id与商品详情信息的映射关系。

	Map<Long, ProducetDetailInfo> localCache = new HashMap<>();

这样当服务接收到一个商品详情的查询请求时，假如本地缓存命中，就可以直接返回；如果本地缓存不命中，再去分布式缓存中获取并回写本地缓存；如果分布式缓存也不命中，才去查询DB，然后回写分布式缓存和本地缓存。

但是，直接用HashMap做本地缓存有一个缺点，就是对于一些冷数据的删除是不方便的，如果不做删除的话该HashMap占用的空间会越来越大，因此我们还要自己维护数据的访问频率或者最近的访问时间，以便于冷数据的删除。

因此，直接使用HashMap做本地缓存是不太推荐的，更推荐的是使用Guava Cache。使用了Guava Cache，只要通过CacheBuilder.maximumSize(long)设置容量大小即可，当超出容量时会使用LRU算法进行回收。

分布式缓存

分布式缓存是独立部署的缓存服务，是运行在应用程序之外的，需要经过网络通信进行缓存的读写。常用的分布式缓存就是Redis。当本地缓存不命中时，就尝试访问分布式缓存，如果分布式缓存命中了，就回写本地缓存。

一般而言，我们会把本地缓存的过期时间设置的短一点，而分布式缓存的过期时间设置的较长一点。

分层过滤

分层过滤是秒杀系统中高效处理高并发请求的策略，分层过滤采用“漏斗”式设计，通过在不同层次上逐步过滤无效请求，确保只有有效请求能够到达系统后端，从而减轻系统压力，提高系统的处理能力和响应速度。

秒杀系统分层过滤中的分层大致可分为以下几层：

浏览器缓存和CDN作为静态资源的缓存，可以过滤掉大多数静态资源请求，减轻服务器压力，这个在前面的文章已经说过。

反向代理服务器同样也起到静态资源缓存的效果，如果使用OpenResty，还可以通过lua_shared_dict缓存后端返回的商品详情数据，然后通过lua-resty-template进行模板渲染得到商品详情页返回给客户端。这样后续对商品详情页的请求都直接在这一层就可以处理掉，进一步减轻了服务器压力。

网关作为所有流量的统一入口，负责管理和控制进出网络的流量。它可以提供路由、安全、协议转换等多种功能，确保网络之间的有效通信和数据安全。

在网关这一层，我们可以加入以下过滤功能：

• 限流：比如限制每秒只放进来1000个请求，多的就抛弃，前端显示“系统繁忙、请稍后再试”。
• Token校验：在网关层添加秒杀的Token检验，只有携带了Token并检验通过的才可以下单，否则请认定为无效请求。
• 黑名单防刷：在一段时间内请求超过一定次数的用户，我们就认定它为刷子并记录进黑名单，下次再次请求时则直接拒绝。

经过了网关之后，请求就会到达我们的服务，此时我们还可以在这里添加一层限流，比如使用Hystrix或者Sentinel之类的流控组件进行限流。

我们在前面的文章提到过，可以添加验证码或者答题机制进行削峰。那么我们的服务检验到验证码不通过，或者答题错误的，就可以拒绝处理该请求，这样就进一步的过滤掉一些无效请求。

再往下就是我们上面说过的多级缓存：

• 我们可以在一二级缓存中缓存商品详情数据。
• 我们可以在缓存中添加一个售罄标志，当该标志位true时，表示秒杀商品已经售空，请求不再往下走。
• 除此以外，秒杀常常伴随着限购，比如限制每个用户只能买一件或两件。我们可用通过缓存记录用户购买的数量，当超过限购规则限制时，就拒绝用户再下单。

经过层层过滤，最终剩下的就是有效请求，此时落到数据库的请求数已经很少了。