如何设计一套让用户不卡顿的活动处理系统？

上个月帮超市做会员日系统，3万人同时抢100张优惠券，结果服务器直接宕机。这件事让我明白，设计多用户活动流程就像春运期间管理高铁站，既要保证通行效率，又要避免。

真实场景里的三大难题

去年双十一期间，某电商平台的技术负责人告诉我，他们遇到过这些糟心状况：

• 凌晨抢购时，结算页面加载需要23秒
• 同一件商品被5个用户同时下单
• 优惠券发放系统把5000元满减券错发成50元

流量洪峰怎么应对？

参考12306的放票机制，分段式放量是个好办法。把活动参与时间切割成15分钟/段的批次，就像把洪水引入分洪区。

传统做法	分段放量	数据来源
瞬时并发10万+	每批次5000人	阿里云技术白皮书
服务器负载90%	负载稳定在40%	AWS架构案例库

关键技术选型指南

最近在技术社区看到个有意思的比喻：选消息队列就像选高速公路，要兼顾车道数量和应急通道。

• Redis Streams：适合秒杀类场景，但需要自己造轮子
• Kafka：吞吐量大，但配置复杂得像拼乐高
• RabbitMQ：有可视化管理界面，但性能天花板明显

分布式锁的实战技巧

某社交APP的技术团队分享过教训：他们曾因锁失效导致用户重复签到。现在他们的方案是：

• 采用Redlock算法实现分布式锁
• 设置动态过期时间，根据业务压力自动调整
• 增加异步心跳检测机制

锁类型	适用场景	性能损耗
数据库乐观锁	低频次操作	15-20ms
Redis分布式锁	高并发场景	3-5ms

容灾方案设计要点

去年某银行系统升级事故给我的启示：备用方案不能只是摆设。现在我们会做：

• 在代码里埋5级熔断开关
• 准备三套相互独立的数据源
• 设计流量染色机制进行演练

窗外的快递车正在分拣包裹，这个场景提醒我：好的系统设计就像物流网络，既要主干道畅通，也要有备用路线。下次设计活动系统时，不妨想想怎么把用户请求当成包裹来路由。