在以往的项目中，遇到过秒杀，大量用户同时下单时，系统奔溃的场景。所以在设计秒杀系统时，我们需要考虑到如何应对高并发，避免超卖，同时确保系统的稳定和响应速度。以下是一些有效的解决方案：

1. 预热缓存：在秒杀开始前，将秒杀商品的库存数量预先加载到缓存（例如Redis）中。这样，大部分的请求可以直接在缓存中处理，而不需要访问数据库。

2. 流量削峰：使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）来缓冲大量的请求，避免在短时间内对后端系统造成过大压力。用户的请求首先发送到消息队列中，然后由后端系统从队列中按顺序取出并处理。

3. 数据库优化：使用数据库的乐观锁来处理并发请求，避免超卖。在更新库存时，检查当前库存是否大于0，并且是否等于预期的值。如果不是，说明已经有其他请求修改了库存，此次请求应当失败并重试。

4. 分布式锁：对于同一件商品的请求，可以使用分布式锁（例如Redis的SETNX命令）来保证同一时间只有一个请求可以操作。这可以避免并发请求同时修改库存，导致超卖的问题。

5. 系统水平扩展：通过增加服务器的数量来分散请求，降低单个服务器的压力。可以使用负载均衡器（如Nginx）或者服务网格（如Istio）来分配请求。

6. 限流：设置每个用户在单位时间内的最大请求次数，避免恶意用户或者爬虫对系统造成过大压力。

7. 异步处理：用户的请求只需要做一个秒杀预约，然后立即返回。真正的扣减库存操作由后台异步处理。

8. 前端静态化：前端页面静态化，减少数据库操作。在秒杀开始前，页面数据已经生成，用户请求直接返回静态页面即可。

以上方案可以根据你的实际需求和系统情况进行选择和调整。在实际使用时，需要进行充分的测试，确保在高并发下系统的稳定性和正确性。