秒杀系统架构优化思路

来源:http://t.cn/REaQAax

一、为什么秒杀这么难

秒杀系统难做的原因:库存只有一份,所有人会在集中的时间读和写这些数据。例如小米手机每周二的秒杀,可能手机只有1万部,但瞬时进入的流量可能是几百几千万。又例如12306抢票,亦与秒杀类似,瞬时流量更甚。

1.1主要需要解决的问题有两个

1、高并发对数据库产生的压力 2、竞争状态下如何解决库存的正确减少( 超卖问题)

对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis。重点在于第二个问题,常规写法:

查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数

二、常见架构

浏览器--->站点--->服务--->数据

流量到了亿级别,常见站点架构如上:

1、浏览器端,最上层,会执行到一些JS代码 2、站点层,这一层会访问后端数据,拼html页面返回给浏览器 3、服务层,向上游屏蔽底层数据细节 4、数据层,最终的库存是存在这里的,mysql是一个典型

三、优化方向

1、将请求尽量拦截在系统上游:传统秒杀系统之所以挂,请求都压倒了后端数据层,数据读写锁冲突严重,并发高响应慢,几乎所有请求都超时,流量虽大,下单成功的有效流量甚小【一趟火车其实只有2000张票,200w个人来买,基本没有人能买成功,请求有效率为0】

2、充分利用缓存:这是一个典型的 读多写少的应用场景【一趟火车其实只有2000张票,200w个人来买,最多2000个人下单成功,其他人都是查询库存,写比例只有0.1%,读比例占99.9%】,非常适合使用缓存。

四、优化细节

4.1 浏览器层请求拦截

点击了“查询”按钮之后,系统那个卡呀,进度条涨的慢呀,作为用户,我会不自觉的再去点击“查询”,继续点,继续点,点点点。。。有用么?平白无故的增加了系统负载(一个用户点5次,80%的请求是这么多出来的),怎么整?

a 产品层面,用户点击“查询”或者“购票”后,按钮置灰,禁止用户重复提交请求 b JS层面,限制用户在x秒之内只能提交一次请求

如此限流,80%流量已拦

4.2 站点层请求拦截与页面缓存

浏览器层的请求拦截,只能拦住小白用户(不过这是99%的用户哟),高端的程序员根本不吃这一套,写个for循环,直接调用你后端的http请求,怎么整?

a 同一个uid,限制访问频度,做页面缓存,x秒内到达站点层的请求,均返回同一页面 b 同一个item的查询,例如手机车次,做页面缓存,x秒内到达站点层的请求,均返回同一页面

如此限流,又有99%的流量会被拦截在站点层

4.3 服务层请求拦截与数据缓存

站点层的请求拦截,只能拦住普通程序员,高级黑客,假设他控制了10w台肉鸡(并且假设买票不需要实名认证),这下uid的限制不行了吧?怎么整?

a 大哥,我是服务层,我清楚的知道小米只有1万部手机,我清楚的知道一列火车只有2000张车票,我透10w个请求去数据库有什么意义呢? 对于写请求,做请求队列,每次只透有限的写请求去数据层,如果均成功再放下一批,如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完”

b 对于读请求,还要我说么?cache抗,不管是memcached还是redis,单机抗个每秒10w应该都是没什么问题的

如此限流,只有非常少的写请求,和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去,又有99.9%的请求被拦住了

4.4 数据层闲庭信步

到了数据这一层,几乎就没有什么请求了,单机也能扛得住,还是那句话,库存是有限的,小米的产能有限,透这么多请求来数据库没有意义。

五、总结

没什么总结了,上文应该描述的非常清楚了,对于秒杀系统,再次重复下两个架构优化思路:

1、尽量将请求拦截在系统上游 2、读多写少经量多使用缓存 3、Redis队列缓存 + mysql 批量入库

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原文发布于微信公众号 - 搜云库技术团队(souyunku)

原文发表时间:2019-02-22

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