针对电商秒杀活动面临的挑战，以下是一些有效的解决方案：
请求接口设计
设计一个能够支持高并发请求的后端接口，使用内存级别的操作来提高响应速度，例如采用Redis等缓存技术。
高并发挑战
通过提高系统的QPS（每秒处理请求数）来解决高并发场景，例如使用分布式缓存、异步处理和消息队列等技术来提高系统的吞吐量和并发能力。
缓存策略
将热门商品的数据缓存在内存中，减少数据库访问的频率，从而提高系统的响应速度。同时，采用分布式缓存可以有效减少单点故障的风险，提高系统的可用性。
异步处理
将订单处理过程异步化，通过消息队列或异步任务队列将订单处理分解成多个小步骤，并进行并发处理，从而提高系统的稳定性和吞吐量。
限流措施
设置合理的访问频率限制，防止网络拥堵和性能下降。可以基于IP地址、用户账号等信息进行限流，避免恶意用户通过频繁访问来损害正常用户的利益。
预热机制
提前加载秒杀活动所需的资源，如商品详情页面、库存数据等，以减少系统在高并发下的动态生成开销。通过预热机制，可以预先生成并缓存页面，提高页面访问速度和用户的购买体验。
防止重复购买
用户下单后，向Redis中存放一个预支付信息。当用户再次进入下单方法时，先判断Redis中是否存在该用户的预支付信息，从而避免同一个人重复购买同一商品。
弹性扩展
根据实际需求，对系统进行弹性扩展，能够随时增加或减少服务器资源。通过云计算技术，可以根据实际流量自动进行资源调整，提高系统的可扩展性和弹性。
容灾备份
建立完备的容灾备份机制，确保系统在意外故障或灾难发生时能够快速恢复。通过数据冗余、自动备份和灾备切换等措施，提高系统的可靠性和稳定性。
页面优化
优化秒杀页面设计，使页面简洁明了，产品展示清晰，价格优惠突出，从而提高用户的购买体验。
通过以上措施，可以有效地应对电商秒杀活动中的高并发、库存不足、重复购买等问题，提升系统的稳定性和用户体验。