高性能实现方案

1号店秒杀系统的高性能实现方案

背景与挑战

网上超市类电商如1号店经常举办大促活动，例如进口牛奶促销，商品数量达几十万盒，价格优惠且为刚需。短时间内大量用户涌入，流量可达平时的几十倍，导致系统超时或瘫痪。传统解决方案依赖机器扩容，但存在预估不准确、资源浪费和库存数据库瓶颈等问题。

总体架构设计

采用异步处理思路，在前端与后台下单系统之间引入排队系统，分为排队区和处理区：

• 用户提交订单后生成预订单进入排队区，返回排队编号。
• 用户进入等待页，定时查询处理进度（如队列位置、预计等待时间）。
• 处理区的消费者从队列获取预订单，调用后台生成正式订单。
• 订单完成后，等待页跳转至支付页。

技术选型：使用Redis而非MQ，因其轻量、高性能且支持队列长度和位置查询。每个秒杀商品分配独立队列以分散压力。

关键优化措施

• 队列调度：结合下单时间和队列长度动态调整处理优先级，避免用户等待过久。
• 队列长度控制：根据商品数量按1:1设置初始队列长度，确保进入队列的请求均能成交。队列满时拒绝新请求，异常或取消订单时重新开放。
• 活动库存分离：将秒杀商品库存与常规商品隔离，提升数据库读写性能。

用户体验与系统兼容性

• 等待页实时反馈处理进度，用户可选择等待或稍后支付。
• 系统同时支持秒杀流程和常规购物流程，通过商品配置自动分流，并支持快速回滚。

适用场景与限制

• 适用：瞬时高并发（如1-2分钟峰值）。
• 不适用：持续高峰（如外卖午高峰）且用户对时效要求高的场景，需通过水平扩展解决。

解决问题

• 放弃支付问题：
  1. 预扣库存+超时释放机制：用户下单后预扣库存，设置支付超时时间（如15分钟），超时未支付则自动释放库存回池。例如电商平台可结合订单状态机实现此逻辑。
  2. 限制用户放弃次数：针对恶意占库存行为，可设置用户维度限流（如1小时内最多取消3次订单），需注意区分正常用户与恶意用户。
• 库存库瓶颈：
  1. 分库分表：按商品ID哈希分片，例如将库存数据分散到16个库，每个库32张表，避免单表热点问题。
  2. 缓存库存：使用Redis集群存储实时库存，通过Lua脚本保证"查询+扣减"的原子性，例如DECR命令配合WATCH实现。
  3. 异步扣减：先快速响应请求，通过消息队列（如Kafka）异步持久化库存变更，需配合库存校对机制保证最终一致性。
• 详情页过载：
  1. 静态化页面：将商品详情生成HTML文件（如通过BigPipe技术），配合版本号解决缓存更新问题。
  2. CDN加速：将静态资源分发至全球CDN节点，例如使用阿里云DCDN实现跨国访问加速。
  3. 限流措施：
     • 令牌桶算法：网关层配置每秒1000个令牌的桶容量
     • 分级降级：优先保障核心商品页，非核心商品可返回精简版数据
• Redis队列长度控制：
  1. 初始化逻辑：服务启动时通过SCAN命令扫描匹配的key，调用LLEN获取初始长度并存入监控系统。
  2. 动态维护：
     • 生产者端：每次LPUSH后更新Prometheus的Gauge指标
     • 消费者端：基于BRPOP实现阻塞式消费，当队列长度超过阈值（如10万）触发告警
     • 自动扩容：结合K8s HPA实现Redis实例的弹性伸缩

该方案通过异步削峰平衡系统压力与用户体验，适用于类似秒杀场景的高性能设计。