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秒殺系統(tǒng)相信很多人見過，比如京東或者淘寶的秒殺，小米手機(jī)的秒殺，那么秒殺系統(tǒng)的后臺(tái)是如何實(shí)現(xiàn)的呢？我們?nèi)绾卧O(shè)計(jì)一個(gè)秒殺系統(tǒng)呢？對(duì)于秒殺系統(tǒng)應(yīng)該考慮哪些問題？如何設(shè)計(jì)出健壯的秒殺系統(tǒng)？本文我們就來探討一下這個(gè)問題。

超詳細(xì)的秒殺架構(gòu)設(shè)計(jì)，運(yùn)維，了解一下

秒殺應(yīng)該考慮哪些問題

超賣問題

分析秒殺的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,最重要的有一點(diǎn)就是超賣問題，假如備貨只有100個(gè)，但是最終超賣了200，一般來講秒殺系統(tǒng)的價(jià)格都比較低，如果超賣將嚴(yán)重影響公司的財(cái)產(chǎn)利益，因此首當(dāng)其沖的就是解決商品的超賣問題。

高并發(fā)

秒殺具有時(shí)間短、并發(fā)量大的特點(diǎn)，秒殺持續(xù)時(shí)間只有幾分鐘，而一般公司都為了制造轟動(dòng)效應(yīng)，會(huì)以極低的價(jià)格來吸引用戶，因此參與搶購的用戶會(huì)非常的多。短時(shí)間內(nèi)會(huì)有大量請(qǐng)求涌進(jìn)來，后端如何防止并發(fā)過高造成緩存擊穿或者失效，擊垮數(shù)據(jù)庫都是需要考慮的問題。

接口防刷

現(xiàn)在的秒殺大多都會(huì)出來針對(duì)秒殺對(duì)應(yīng)的軟件，這類軟件會(huì)模擬不斷向后臺(tái)服務(wù)器發(fā)起請(qǐng)求，一秒幾百次都是很常見的，如何防止這類軟件的重復(fù)無效請(qǐng)求，防止不斷發(fā)起的請(qǐng)求也是需要我們針對(duì)性考慮的。

秒殺 URL

對(duì)于普通用戶來講，看到的只是一個(gè)比較簡(jiǎn)單的秒殺頁面，在未達(dá)到規(guī)定時(shí)間，秒殺按鈕是灰色的，一旦到達(dá)規(guī)定時(shí)間，灰色按鈕變成可點(diǎn)擊狀態(tài)。這部分是針對(duì)小白用戶的，如果是稍微有點(diǎn)電腦功底的用戶，會(huì)通過F12看瀏覽器的network看到秒殺的url，通過特定軟件去請(qǐng)求也可以實(shí)現(xiàn)秒殺。或者提前知道秒殺url的人，一請(qǐng)求就直接實(shí)現(xiàn)秒殺了。這個(gè)問題我們需要考慮解決。

數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

秒殺有把我們服務(wù)器擊垮的風(fēng)險(xiǎn)，如果讓它與我們的其他業(yè)務(wù)使用在同一個(gè)數(shù)據(jù)庫中，耦合在一起，就很有可能牽連和影響其他的業(yè)務(wù)。如何防止這類問題發(fā)生，就算秒殺發(fā)生了宕機(jī)、服務(wù)器卡死問題，也應(yīng)該讓他盡量不影響線上正常進(jìn)行的業(yè)務(wù)。

大量請(qǐng)求問題

按照「高并發(fā)」的考慮，就算使用緩存還是不足以應(yīng)對(duì)短時(shí)間的高并發(fā)的流量的沖擊。如何承載這樣巨大的訪問量，同時(shí)提供穩(wěn)定低時(shí)延的服務(wù)保證，是需要面對(duì)的一大挑戰(zhàn)。我們來算一筆賬，假如使用的是 Redis 緩存，單臺(tái) Redis 服務(wù)器可承受的 QPS 大概是 4W 左右，如果一個(gè)秒殺吸引的用戶量足夠多的話，單 QPS 可能達(dá)到幾十萬，單體 Redis 還是不足以支撐如此巨大的請(qǐng)求量。緩存會(huì)被擊穿，直接滲透到 DB，從而擊垮MySQL，后臺(tái)會(huì)將會(huì)大量報(bào)錯(cuò)。

秒殺系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和技術(shù)方案

秒殺系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

針對(duì)「數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)」提出的秒殺數(shù)據(jù)庫的問題，因此應(yīng)該單獨(dú)設(shè)計(jì)一個(gè)秒殺數(shù)據(jù)庫，防止因?yàn)槊霘⒒顒?dòng)的高并發(fā)訪問拖垮整個(gè)網(wǎng)站。這里只需要兩張表，一張是秒殺訂單表，一張是秒殺貨品表。

其實(shí)應(yīng)該還有幾張表，商品表：可以關(guān)聯(lián)goods_id查到具體的商品信息，商品圖像、名稱、平時(shí)價(jià)格、秒殺價(jià)格等，還有用戶表：根據(jù)用戶user_id可以查詢到用戶昵稱、用戶手機(jī)號(hào)，收貨地址等其他額外信息，這個(gè)具體就不給出實(shí)例了。

秒殺 URL 的設(shè)計(jì)

為了避免有程序訪問經(jīng)驗(yàn)的人通過下單頁面url直接訪問后臺(tái)接口來秒殺貨品，我們需要將秒殺的 URL 實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)化，即使是開發(fā)整個(gè)系統(tǒng)的人都無法在秒殺開始前知道秒殺的URL 。具體的做法就是通過 md5 加密一串隨機(jī)字符作為秒殺的 URL，然后前端訪問后臺(tái)獲取具體的 URL，后臺(tái)校驗(yàn)通過之后才可以繼續(xù)秒殺。

秒殺頁面靜態(tài)化

將商品的描述、參數(shù)、成交記錄、圖像、評(píng)價(jià)等全部寫入到一個(gè)靜態(tài)頁面，用戶請(qǐng)求不需要通過訪問后端服務(wù)器，不需要經(jīng)過數(shù)據(jù)庫，直接在前臺(tái)客戶端生成，這樣可以最大可能的減少服務(wù)器的壓力。具體的方法可以使用freemarker模板技術(shù)，建立網(wǎng)頁模板，填充數(shù)據(jù)，然后渲染網(wǎng)頁。

單體 Redis 升級(jí)為集群 Redis

秒殺是一個(gè)讀多寫少的場(chǎng)景，使用 Redis 做緩存再合適不過。不過考慮到緩存擊穿問題，我們應(yīng)該構(gòu)建 Redis 集群，采用哨兵模式，可以提升Redis的性能和可用性。

使用 Nginx

Nginx 是一個(gè)高性能 Web 服務(wù)器，它的并發(fā)能力可以達(dá)到幾萬，而 Tomcat 只有幾百。通過 Nginx 映射客戶端請(qǐng)求，再分發(fā)到后臺(tái) Tomcat 服務(wù)器集群中可以大大提升并發(fā)能力。

精簡(jiǎn) SQL

典型的一個(gè)場(chǎng)景是在進(jìn)行扣減庫存的時(shí)候，傳統(tǒng)的做法是先查詢庫存，再去update。這樣的話需要兩個(gè)SQL，而實(shí)際上一個(gè)SQL我們就可以完成的。可以用這樣的做法：update miaosha_goods set stock =stock-1 where goods_id ={#goods_id} and version = #{version} and stock>0;這樣的話，就可以保證庫存不會(huì)超賣并且一次更新庫存，還有注意一點(diǎn)這里使用了版本號(hào)的樂觀鎖，相比較悲觀鎖，它的性能較好。

Redis 預(yù)減庫存

很多請(qǐng)求進(jìn)來，都需要后臺(tái)查詢庫存,這是一個(gè)頻繁讀的場(chǎng)景。可以使用Redis來預(yù)減庫存，在秒殺開始前可以在 Redis 設(shè)值，比如 redis.set(goodsId,100)，這里預(yù)放的庫存為100可以設(shè)值為常量，每次下單成功之后，Integer stock = (Integer)redis.get(goosId); 然后判斷 sock 的值，如果小于常量值就減去1；不過注意當(dāng)取消的時(shí)候，需要增加庫存，增加庫存的時(shí)候也得注意不能大于之間設(shè)定的總庫存數(shù)（查詢庫存和扣減庫存需要原子操作，此時(shí)可以借助 lua 腳本）下次下單再獲取庫存的時(shí)候，直接從Redis里面查就可以了。

接口限流

秒殺最終的本質(zhì)是數(shù)據(jù)庫的更新，但是有很多大量無效的請(qǐng)求，我們最終要做的就是如何把這些無效的請(qǐng)求過濾掉，防止?jié)B透到數(shù)據(jù)庫。限流的話，需要入手的方面很多：

前端限流

首先第一步就是通過前端限流，用戶在秒殺按鈕點(diǎn)擊以后發(fā)起請(qǐng)求，那么在接下來的5秒是無法點(diǎn)擊（通過設(shè)置按鈕為disable）。這一小舉措開發(fā)起來成本很小，但是很有效。

同一個(gè)用戶xx秒內(nèi)重復(fù)請(qǐng)求直接拒絕

具體多少秒需要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)和秒殺的人數(shù)而定，一般限定為10秒。具體的做法就是通過Redis的鍵過期策略，首先對(duì)每個(gè)請(qǐng)求都從 String value = redis.get(userId)；如果獲取到這個(gè) value 為空或者為 null，表示它是有效的請(qǐng)求，然后放行這個(gè)請(qǐng)求。如果不為空表示它是重復(fù)性請(qǐng)求，直接丟掉這個(gè)請(qǐng)求。如果有效，采用redis.setexpire(userId,value,10).value 可以是任意值，一般放業(yè)務(wù)屬性比較好，這個(gè)是設(shè)置以 userId 為 key，10秒的過期時(shí)間（10秒后，key對(duì)應(yīng)的值自動(dòng)為null）。

令牌桶算法限流

接口限流的策略有很多，我們這里采用令牌桶算法。令牌桶算法的基本思路是每個(gè)請(qǐng)求嘗試獲取一個(gè)令牌，后端只處理持有令牌的請(qǐng)求，生產(chǎn)令牌的速度和效率我們都可以自己限定，Guava 提供了 RateLimter 的 API 供我們使用。以下做一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，注意需要引入Guava：

上面代碼的思路就是通過RateLimiter來限定我們的令牌桶每秒產(chǎn)生1個(gè)令牌（生產(chǎn)的效率比較低），循環(huán)10次去執(zhí)行任務(wù)。acquire會(huì)阻塞當(dāng)前線程直到獲取到令牌，也就是如果任務(wù)沒有獲取到令牌，會(huì)一直等待。那么請(qǐng)求就會(huì)卡在我們限定的時(shí)間內(nèi)才可以繼續(xù)往下走，這個(gè)方法返回的是線程具體等待的時(shí)間。執(zhí)行如下：

可以看到任務(wù)執(zhí)行的過程中，第1個(gè)是無需等待的，因?yàn)橐呀?jīng)在開始的第1秒生產(chǎn)出了令牌。接下來的任務(wù)請(qǐng)求就必須等到令牌桶產(chǎn)生了令牌才可以繼續(xù)往下執(zhí)行。如果沒有獲取到就會(huì)阻塞（有一個(gè)停頓的過程）。不過這個(gè)方式不太好，因?yàn)橛脩羧绻诳蛻舳苏?qǐng)求，如果較多的話，直接后臺(tái)在生產(chǎn)token就會(huì)卡頓（用戶體驗(yàn)較差），它是不會(huì)拋棄任務(wù)的，我們需要一個(gè)更優(yōu)秀的策略：如果超過某個(gè)時(shí)間沒有獲取到，直接拒絕該任務(wù)。接下來再來個(gè)案例：

其中用到了tryAcquire方法，這個(gè)方法的主要作用是設(shè)定一個(gè)超時(shí)的時(shí)間，如果在指定的時(shí)間內(nèi)預(yù)估（注意是預(yù)估并不會(huì)真實(shí)的等待），如果能拿到令牌就返回true，如果拿不到就返回false。然后我們讓無效的直接跳過，這里設(shè)定每秒生產(chǎn)1個(gè)令牌，讓每個(gè)任務(wù)嘗試在0.5秒獲取令牌，如果獲取不到，就直接跳過這個(gè)任務(wù)（放在秒殺環(huán)境里就是直接拋棄這個(gè)請(qǐng)求）。程序?qū)嶋H運(yùn)行如下：

只有第1個(gè)獲取到了令牌，順利執(zhí)行了，下面的基本都直接拋棄了，因?yàn)?.5秒內(nèi)，令牌桶（1秒1個(gè)）來不及生產(chǎn)就肯定獲取不到返回false了。

這個(gè)限流策略的效率有多高呢？假如我們的并發(fā)請(qǐng)求是400萬瞬間的請(qǐng)求，將令牌產(chǎn)生的效率設(shè)為每秒20個(gè)，每次嘗試獲取令牌的時(shí)間是0.05秒，那么最終測(cè)試下來的結(jié)果是，每次只會(huì)放行4個(gè)左右的請(qǐng)求，大量的請(qǐng)求會(huì)被拒絕，這就是令牌桶算法的優(yōu)秀之處。

異步下單

為了提升下單的效率，并且防止下單服務(wù)的失敗。需要將下單這一操作進(jìn)行異步處理。最常采用的辦法是使用隊(duì)列，隊(duì)列最顯著的三個(gè)優(yōu)點(diǎn)：異步、削峰、解耦。這里可以采用 RabbitMQ，在后臺(tái)經(jīng)過了限流、庫存校驗(yàn)之后，流入到這一步驟的就是有效請(qǐng)求。然后發(fā)送到隊(duì)列里，隊(duì)列接受消息，異步下單。下完單，入庫沒有問題可以用短信通知用戶秒殺成功。假如失敗的話，可以采用補(bǔ)償機(jī)制，重試。

服務(wù)降級(jí)

假如在秒殺過程中出現(xiàn)了某個(gè)服務(wù)器宕機(jī)，或者服務(wù)不可用，應(yīng)該做好后備工作。之前的博客里有介紹通過Hystrix進(jìn)行服務(wù)熔斷和降級(jí)，可以開發(fā)一個(gè)備用服務(wù)，假如服務(wù)器真的宕機(jī)了，直接給用戶一個(gè)友好的提示返回，而不是直接卡死，服務(wù)器錯(cuò)誤等生硬的反饋。

總結(jié)

秒殺流程圖：

這就是我設(shè)計(jì)出來的秒殺流程圖，當(dāng)然不同的秒殺體量針對(duì)的技術(shù)選型都不一樣，這個(gè)流程可以支撐起幾十萬的流量，如果是成千萬破億那就得重新設(shè)計(jì)了。比如數(shù)據(jù)庫的分庫分表、隊(duì)列改成用Kafka、Redis增加集群數(shù)量等手段。通過本次設(shè)計(jì)主要是要表明的是我們?nèi)绾螒?yīng)對(duì)高并發(fā)的處理，并開始嘗試解決它，在工作中多思考、多動(dòng)手能提升我們的能力水平，加油！如果本篇博客有任何錯(cuò)誤，請(qǐng)麻煩指出來，不勝感激。

來源：https://www.cnblogs.com/wyq178/p/11261711.html
文章轉(zhuǎn)載：高效運(yùn)維
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