流量削峰的由来
主要是还是来自于互联网的业务场景，例如，马上即将开始的春节火车票抢购，大量的用户需要同一时间去抢购；以及大家熟知的阿里双11秒杀， 短时间上亿的用户涌入，瞬间流量巨大（高并发），比如：200万人准备在凌晨12:00准备抢购一件商品，但是商品的数量缺是有限的100-500件左右。
这样真实能购买到该件商品的用户也只有几百人左右， 但是从业务上来说，秒杀活动是希望更多的人来参与，也就是抢购之前希望有越来越多的人来看购买商品。
但是，在抢购时间达到后，用户开始真正下单时，秒杀的服务器后端缺不希望同时有几百万人同时发起抢购请求。
我们都知道服务器的处理资源是有限的，所以出现峰值的时候，很容易导致服务器宕机，用户无法访问的情况出现。
这就好比出行的时候存在早高峰和晚高峰的问题，为了解决这个问题，出行就有了错峰限行的解决方案。
同理，在线上的秒杀等业务场景，也需要类似的解决方案，需要平安度过同时抢购带来的流量峰值的问题，这就是流量削峰的由来。
怎样来实现流量削峰方案
削峰从本质上来说就是更多地延缓用户请求，以及层层过滤用户的访问需求，遵从“最后落地到数据库的请求数要尽量少”的原则。
1.消息队列解决削峰
要对流量进行削峰，最容易想到的解决方案就是用消息队列来缓冲瞬时流量，把同步的直接调用转换成异步的间接推送，中间通过一个队列在一端承接瞬时的流量洪峰，在另一端平滑地将消息推送出去。
消息队列中间件主要解决应用耦合，异步消息， 流量削锋等问题。常用消息队列系统：目前在生产环境，使用较多的消息队列有 ActiveMQ、RabbitMQ、 ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ 等。
在这里，消息队列就像“水库”一样，拦蓄上游的洪水，削减进入下游河道的洪峰流量，从而达到减免洪水灾害的目的。
具体的消息队列MQ选型和应用场景可以参考我的往期文章：《高并发架构系列：详解分布式之消息队列的特点、选型、及应用场景》
2.流量削峰漏斗：层层削峰
针对秒杀场景还有一种方法，就是对请求进行分层过滤，从而过滤掉一些无效的请求。
分层过滤其实就是采用“漏斗”式设计来处理请求的，如下图所示：
这样就像漏斗一样，尽量把数据量和请求量一层一层地过滤和减少了。
1）分层过滤的核心思想
通过在不同的层次尽可能地过滤掉无效请求。
通过CDN过滤掉大量的图片，静态资源的请求。
再通过类似Redis这样的分布式缓存，过滤请求等就是典型的在上游拦截读请求。
2）分层过滤的基本原则
对写数据进行基于时间的合理分片，过滤掉过期的失效请求。
对写请求做限流保护，将超出系统承载能力的请求过滤掉。
涉及到的读数据不做强一致性校验，减少因为一致性校验产生瓶颈的问题。
对写数据进行强一致性校验，只保留最后有效的数据。
最终，让“漏斗”最末端(数据库)的才是有效请求。例如：当用户真实达到订单和支付的流程，这个是需要数据强一致性的。
总结
1.对于秒杀这样的高并发场景业务，最基本的原则就是将请求拦截在系统上游，降低下游压力。如果不在前端拦截很可能造成数据库(mysql、oracle等)读写锁冲突，甚至导致死锁，最终还有可能出现雪崩等场景。
2.划分好动静资源，静态资源使用CDN进行服务分发。
3.充分利用缓存(redis等)：增加QPS，从而加大整个集群的吞吐量。
4.高峰值流量是压垮系统很重要的原因，所以需要Kafka等消息队列在一端承接瞬时的流量洪峰，在另一端平滑地将消息推送出去。
以上是就是流量削峰的详解。
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