方圆的秒杀系统优化方案实战，（十）Kafka实现异步削峰_kafka削峰案例

1. 写在前头

大家好，我是方圆。这篇到了异步实现削峰，对应代码分支是increae_mq，借助的MQ我选择的是Kafka，没什么道理，只是想学习、应用一下，当然大家自己也可以嵌入自己喜欢的MQ。

它的流程图如下

用户下单时会先对下单许可进行扣减，扣减成功后，Kafka提交下单任务，之后异步执行下单操作，至于秒杀结果则由用户去订单中查看。

下单许可是对异步下单的一次优化，许可生成的数量是在库存数量的基础上乘以一个比例系数，比如我们的库存量是100，系数为1.5，那么将生成150个下单许可，最多将有150个用户的请求真正的能在异步下单中被处理，它能避免将过多的无效请求全部丢进消息队列中，减少了计算资源浪费。

另外为什么要异步实现削峰，为了应对瞬时的压力，将部分请求写入消息队列，再由具体的下单操作进行处理，整体的处理时间被拉长，异步处理不需要等待消费端的响应，直接返回结果，吞吐量提高，而且也实现了消费者和生产者的解耦。消费端对消息进行消费时，完全以自身的能力为准，避免了应用被压垮。

2. 代码实现

2.1 下单许可的初始化、扣减和恢复

秒杀下单许可的实现与库存缓存的实现十分相