采用短轮询查询秒杀结果时，在页面上我们同样可以提示用户排队处理中，但是此时客户端会每隔几秒轮询服务器查询秒杀资格的状态，相比于同步下单流程来说，无需长时间占用请求连接。
此时，可能会有网友会问：采用短轮询查询的方式，会不会存在直到超时也查询不到是否具有秒杀资格的状态呢？答案是：有可能！ 这里我们试想一下秒杀的真实场景，商家参加秒杀活动本质上不是为了赚钱，而是提升商品的销量和商家的知名度，吸引更多的用户来买自己的商品。所以，我们不必保证用户能够100%的查询到是否具有秒杀资格的状态。
4.秒杀结算（1）验证下单Token
客户端提交秒杀结算时，会将秒杀Token一同提交到服务器，商城服务会验证当前的秒杀Token是否有效。
（2）加入秒杀购物车
商城服务在验证秒杀Token合法并有效后，会将用户秒杀的商品添加到秒杀购物车。
5.提交订单（1）订单入库
将用户提交的订单信息保存到数据库中。
（2）删除Token
秒杀商品订单入库成功后，删除秒杀Token。
这里大家可以思考一个问题：我们为什么只在异步下单流程的粉色部分采用异步处理，而没有在其他部分采取异步削峰和填谷的措施呢？
这是因为在异步下单流程的设计中，无论是在产品设计上还是在接口设计上，我们在用户发起秒杀请求阶段对用户的请求进行了限流操作，可以说，系统的限流操作是非常前置的。在用户发起秒杀请求时进行了限流，系统的高峰流量已经被平滑解决了，再往后走，其实系统的并发量和系统流量并不是非常高了。
所以，网上很多的文章和帖子中在介绍秒杀系统时，说是在下单时使用异步削峰来进行一些限流操作，那都是在扯淡！ 因为下单操作在整个秒杀系统的流程中属于比较靠后的操作了，限流操作一定要前置处理，在秒杀业务后面的流程中做限流操作是没啥卵用的。
高并发“黑科技”与致胜奇招假设，在秒杀系统中我们使用Redis实现缓存，假设Redis的读写并发量在5万左右。我们的商城秒杀业务需要支持的并发量在100万左右。如果这100万的并发全部打入Redis中，Redis很可能就会挂掉，那么，我们如何解决这个问题呢？接下来，我们就一起来探讨这个问题。
在高并发的秒杀系统中，如果采用Redis缓存数据，则Redis缓存的并发处理能力是关键，因为很多的前缀操作都需要访问Redis。而异步削峰只是基本的操作，关键还是要保证Redis的并发处理能力。
解决这个问题的关键思想就是：分而治之，将商品库存分开放。
暗度陈仓我们在Redis中存储秒杀商品的库存数量时，可以将秒杀商品的库存进行“分割”存储来提升Redis的读写并发量。
例如，原来的秒杀商品的id为10001，库存为1000件，在Redis中的存储为(10001, 1000)，我们将原有的库存分割为5份，则每份的库存为200件，此时，我们在Redia中存储的信息为(10001_0, 200)，(10001_1, 200)，(10001_2, 200)，(10001_3, 200)，(10001_4, 200)。
此时，我们将库存进行分割后，每个分割后的库存使用商品id加上一个数字标识来存储，这样，在对存储商品库存的每个Key进行Hash运算时，得出的Hash结果是不同的，这就说明，存储商品库存的Key有很大概率不在Redis的同一个槽位中，这就能够提升Redis处理请求的性能和并发量。
分割库存后，我们还需要在Redis中存储一份商品id和分割库存后的Key的映射关系，此时映射关系的Key为商品的id，也就是10001，Value为分割库存后存储库存信息的Key，也就是10001_0，10001_1，10001_2，10001_3，10001_4。在Redis中我们可以使用List来存储这些值。
在真正处理库存信息时，我们可以先从Redis中查询出秒杀商品对应的分割库存后的所有Key，同时使用AtomicLong来记录当前的请求数量，使用请求数量对从Redia中查询出的秒杀商品对应的分割库存后的所有Key的长度进行求模运算，得出的结果为0，1，2，3，4。再在前面拼接上商品id就可以得出真正的库存缓存的Key。此时，就可以根据这个Key直接到Redis中获取相应的库存信息。
移花接木在高并发业务场景中，我们可以直接使用Lua脚本库（OpenResty）从负载均衡层直接访问缓存。