假设你负责一个核心交易 API，日常峰值 1 万 QPS，大促峰值是日常的 20 倍（约 20 万 QPS），P99 要求 <200ms，可用性 99.95%。现有架构是单体应用 + MySQL 主从 + Redis 缓存，团队 8 人，大促预算只能覆盖当前机器成本的 1.5 倍。请你给出从大促前 3 个月到当天的完整方案：容量怎么估算、瓶颈怎么定位、哪些环节做异步/削峰、降级预案怎么定、成本怎么控制。
面试官在考什么
判断候选人能否在高并发场景下做容量规划、分层削峰、降级预案和成本取舍，而不是只会加机器。
回答框架 · 前两步
- 容量规划：基于峰值 QPS 和单机压测容量计算实例数，区分核心/非核心链路，预留 buffer。
- 分层削峰：入口限流、异步化、消息队列、多级缓存、DB 读写分离/分库分表，逐层消化流量。
还有 3 条答案要点、 3 层追问、 5 个常见坑， 以及针对你简历的追问路径，在定制报告里。
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- 一个下单接口要扛峰值 2 万 QPS，库存只有 1000 件且不能超卖，MySQL 单实例写入大约只能承受 3000 TPS，Redis 可用。你会按什么顺序做改造？每一步解决的是哪一段瓶颈，做完之后怎么验证它确实有效？
- 一个限时抢购活动：商品库存 500 件，预计开抢后 1 秒内涌入 10 万个下单请求。硬性要求是绝对不能超卖，成功下单的响应时间要在 200ms 内，没抢到的用户也要在 1 秒内收到明确的失败提示（不能一直转圈）。请给出你的整体链路设计，并说明每一层分别在挡什么、为什么放在那一层。
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- 商品详情页读 QPS 5 万，使用 Redis 集群 + MySQL。最近一次大促，某个爆款商品缓存过期瞬间，大量请求穿透到 DB，导致 DB CPU 100% 崩溃。同时，运营要求商品价格更新后 1 秒内必须生效，不能出现价格错误。请你设计缓存策略：包括 key 粒度、过期时间、更新方式、热点探测、防击穿/穿透、一致性兜底。