淘宝抢购商品时，大量用户同时点击，后台如何处理请求，避免冲突

### 回答1：
淘宝抢购商品时，后台会采用一些技术手段来处理请求，避免冲突。主要有以下几种方式：

1. 限流：后台设置一个阈值，超过这个阈值的请求会被拒绝或者延迟处理，从而避免服务器过载。限流的方式有很多种，比如固定时间窗口限流、滑动时间窗口限流等。

2. 分流：后台将请求分流到不同的服务器上进行处理，避免单个服务器过载。分流的方式有很多种，比如按照用户的 IP 地址进行分流、按照商品 ID 进行分流等。

3. 缓存：后台将一些经常访问的数据缓存在内存中，避免每次请求都需要从数据库中读取数据。缓存的方式有很多种，比如本地缓存、分布式缓存等。

4. 消息队列：后台将请求放入消息队列中，异步处理请求，避免请求过多导致服务器过载。消息队列的方式有很多种，比如 RabbitMQ、Kafka 等。

以上这些方式可以单独使用，也可以结合使用，根据具体情况选择合适的方式来避免冲突。

### 回答2：
在淘宝抢购商品时，大量用户同时点击会导致后台服务器面临大量请求同时到达的问题，如果不进行处理很容易造成服务器崩溃或请求冲突，使用户无法正常完成购买。为了解决这个问题，淘宝采取了以下几种方式进行后台请求的处理，避免冲突：

1. 负载均衡：淘宝通过在后台服务器集群中配置负载均衡器，将用户的请求分散到不同的服务器上，实现请求的平均分担，提高服务器处理能力和并发处理能力。

2. 排队机制：当大量用户同时点击购买时，后台服务器会将用户的请求放入一个队列中按顺序处理，避免出现请求冲突。服务器会按照请求的先后顺序进行处理。

3. 限制请求频率：淘宝会对用户的请求频率进行限制，每个用户在一段时间内只能发起限定数量的请求，避免某个用户发起过多的请求，导致其他用户无法正常操作。

4. 分布式缓存：淘宝利用分布式缓存技术，将一些常用的商品信息、库存信息等缓存到离用户较近的缓存节点上，减少了数据库的读取压力，提高了并发处理能力。

综上所述，淘宝通过负载均衡、排队机制、限制请求频率以及分布式缓存等方式进行后台请求处理，有效避免了冲突问题的发生，提高了系统的并发处理能力和用户购买体验。