一般来说，用一个gateway或者一个nginx应该够用，但是加上去好像也无妨
针对秒杀场景，有几种常见的解决方案：
- 基于Redis的缓存方案：
- 预热缓存：在秒杀开始前，将商品库存等信息提前加载到Redis缓存中，减少对数据库的访问压力。
- 缓存击穿防护：使用互斥锁（如Redis的
SETNX命令）来确保只有一个请求能够穿透缓存去查询数据库，其他请求则等待该请求完成后再从缓存中获取数据。 - 设置合理的缓存过期时间：避免缓存雪崩问题，可以通过设置不同的过期时间来分散缓存失效的时间。
- 消息队列削峰填谷：
- 利用RabbitMQ等消息队列将用户的秒杀请求异步处理，将请求消息放入队列中，后端服务按照自身的处理能力从队列中逐个取出请求进行处理。
- 通过消息队列的限流功能，控制进入系统的请求速率，防止系统过载。
- 限流与降级：
- 使用Sentinel等流量控制组件对进入系统的流量进行限制，保护核心资源不被过载。
- 负载均衡：
- 使用Nacos等服务注册与发现中心，结合负载均衡算法（如轮询、随机、加权轮询等）将请求分发到不同的服务实例上，实现请求的均匀分布。
欢迎大家指正和交流！提出更多系统的组件构成
