場景：假設現在是一個電商網站，今天要舉辦活動，有10個商品低價銷售，但是會來搶購的人會特別多，最后只有十個人可以成功的買到商品
明確2個問題
1.訪問量：搶票時間斷用戶訪問量
2.並發：1秒內請求量
技術點:
1、前台頁面
1.1、gzip壓縮文件 （參考網址：http://www.cnblogs.com/KevinYang/archive/2010/06/02/1749675.html）
1.2、請求搶票提交增加驗證碼
2、消息隊列：RabbitMq（用戶的請求到達了搶單接口，我們只向隊列中丟一條數據后就立即返回）
3、緩存層 :
3.1、首先我們需要針對
IO密集型做
異步化操作,搶單的頁面不只是有搶單按鈕，還有商品的介紹，圖片，文字描述等。對於這些數據我們要進行
緩存(建立對應的機制:增刪改)，一萬個用戶一萬次請求都從數據庫中取數據與只取一次剩下9999次從緩存中取效率自然是不一樣的
3.2、會有同一個用戶多次進行請求的情況，如果像之前的邏輯，前10條信息有二條是屬於一個人的呢，（這里假設每個人只可以購買一次）我們就需要進行判斷了，同一個賬戶發送的多次請求，我們只認為第一次請求是有效的，剩下的都請都直接返回。因為是並發，我們又怎么做到第一次請求有效呢？這時我們可以使用
Redis incr存儲用戶的標識，Redis是單線程的，不存在並發的問題。incr返回為1那么是第一次請求，為N則是第N請求那么它就是無效的
4、代碼層
- 服務層（webapi\wcf等技術）
5、數據庫層
- 分布數據（未知）
- 讀寫分離（數據庫復制技術發布訂閱方式：主數據庫寫操作從數據庫查詢)-未解決
- 表數據拆分
水平拆分（表分區-已解決）
垂直拆分（單表按照業務功能拆分字段為多表按，比如A表有a、b、c、d、e、f字段 a、b、c是業務A常用的操作字段d、e、f是業務B常用的操作字段）-未解決
- 數據庫緩存（Redis）-未解決
參考文章：Net高並發解決思路（附源碼）