每年小长假跟春运，都要为网站捏把汗，就怕它宕机。后台有位粉丝问了个很典型的问题，同样是架设在阿里云上的服务器，为什么经常会宕机，而双11阿里每秒钟50多万笔订单，都没有宕机，这究竟是为什么？
这其中有一方面的原因是因为和普通的电商有本质的区别，因为除了线上订单以外，还要兼顾线下订单所形成的数据，包括一条线路各个站之间的最优售票计算，各个站点的余票量计算，业务非常复杂，而且其日常活跃用户较大，每天都极不稳定，不像双11一样有一个稳定的目标，可以针对性的进行扩容，或者说增加资源来平衡流量，达到稳定提供服务的效果。
而火车票售卖系统就没有这样稳定的客户需求，每天的客户流量也无法确定，自然无法制定针对性的扩容方案，而且一些用户在买火车票时会进行多次查询，这无形中也会增加其网站的承受能力，高并发再加上复杂的业务，难度已经远远超过电商购物场景，宕机也是难免的。
另一方面也是因为购买火车票会有很多*牛*，他们会使用一些性能极高的计算机进行毫秒级的刷票，这些请求基本已经超过了正常人类的请求次数，这些非正常用户的刷票请求也会占满服务器的资源，同时导致宕机，尤其是在节假日高峰期表现最为明显。
想要从根本上解决这种情况，首先要从技术角度出发，研究出能够承受更多并发的框架，其次也要从制度上面去限制一些*牛*的刷票行为，只有这两架马车齐头并进，才能够为有正常购票需求的旅客提供更好的售票服务。
在承受并发能力这块，不得不说最流行的缓存框架Redis了，最近收集了一些关于Redis大厂面试题，基本都跟Redis如何抗住高并发以及底层架构原理相关，来看看你会几道？
#大厂面试题#1、如何用Redis高效实现的复杂售票业务
2、新浪微博突发事件如何做好Redis缓存的高可用3、高并发场景缓存穿透失效雪崩如何解决4、Redis高并发场景热点缓存如何重建5、Redis集群架构如何抗住与双11的洪峰流量
6、Redis缓存与数据库双写不一致如何解决7、双十一亿级用户日活统计如何用Redis快速计算8、双十一电商推荐系统如何用Redis实现9、类似