商品秒杀架构设计的思路

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业务上适当规避

  1. 根据某些规则对部分用户直接返回没抢到。比如有些用户曾经被系统识别为恶意用户、垃圾用户、僵尸用户,直接告诉用户已经抢完
  2. 分散不同客户端打开活动入口的时间。比如将1秒内的流量分散到10秒

技术上硬核抗压

  1. 限流策略。比如在压力测试中我们测到系统QPS达到了极限,那么超过的部分直接返回已经抢完,通过Nginx的lua脚本可以查redis看到QPS数据从而可以动态调节
  2. 异步削峰。对Redis中的红包预减数量,立即返回抢红包成功请用户等待,然后把发送消息发给消息队列,进行流量的第二次削峰,让后台服务慢慢处理
  3. 服务逻辑。比如业务逻辑是使用事务控制对数据库的创建订单记录,减库存的操作,那么创建操作要放到减库存操作之前,从而避免减数量update的行锁持有时间
  4. 机器配置。当然是服务器机器配置约高越好,数据库配置越猛越好,高并发抢红包主要是CPU与网络IO的负载较高,要选择偏向CPU与网络IO性能的机器

架构和实现细节

  • 前端模块(页面静态化、CDN、客户端缓存)
  • 排队模块(Redis、队列实现异步下单)
  • 服务模块(事务处理业务逻辑、避免并发问题)
  • 防刷模块(验证码、限制用户频繁访问)

模块解析

前端模块

  1. 页面静态化,将后台渲染模板的方式改成使用HTML文件与AJAX异步请求的方式,减少服务端渲染开销,同时将秒杀页面提前放到CDN
  2. 客户端缓存,配置Cache-Control来让客户端缓存一定时间页面,提升用户体验
  3. 静态资源优化,CSS/JS/图片压缩,提升用户体验

排队模块

  1. 对Redis中的抢购对象预减库存,然后立即返回抢购成功请用户等待,这里利用了Redis将大部分请求拦截住,少部分流量进入下一阶段
  2. 如果参与秒杀的商品太多,进入下一阶段的流量依然比较大,则需要使用消息队列,Redis过滤之后的请求直接放入到消息队列,让消息队列进行流量的第二次削峰

服务模块

  1. 消息队列的消费者,业务逻辑是使用事务控制对数据库的下订单,减库存操作,且下订单操作要放到减库存操作之前,可以避免减库存update的行锁持有时间

防刷模块

  1. 针对恶意用户写脚本去刷,在Redis中保存用户IP与商品ID进行限制
  2. 针对普通用户疯狂的点击,使用JS控制抢购按钮,每几秒才能点击一次
  3. 在后台生成数学计算型的验证码,使用Graphics、BufferedImage实现图片,ScriptEngineManager计算表达式

异常流程的处理

  1. 如果在秒杀的过程中由于服务崩溃导致秒杀活动中断,那么没有好的办法,只能立即尝试恢复崩溃服务或者申请另寻时间重新进行秒杀活动
  2. 如果在下订单的过程中由于用户的某些限制导致下单失败,那么应该回滚事务,立即告诉用户失败原因

总结

原则

业务优化思路:业务上适当规避
技术优化思路:尽量将请求拦截在数据库的上游,因为一旦大量请求进入数据库,性能会急剧下降
架构原则:合适、简单、演化(以上内容是最终版本,初版可以说没有用到队列,直接使用缓存-数据库这样的架构)

难点

  1. 如何将高并发大流量一步步从业务和技术方面有条不紊地应对过来
  2. 如何在代码中处理好异常情况以及应急预案的准备

  1. 以上的解决方案能通过利用Redis与消息队列集群来承载非常高的并发量,但是运维成本高。比如Redis与消息队列都必须用到集群才能保证稳定性,会导致运维成本太高。所以需要有专业的运维团队维护。
  2. 避免同一用户同时下多个订单,需要写好业务逻辑或在订单表中加上用户ID与商品ID的唯一索引;避免卖超问题,在更新数量的sql上需要加上>0条件

优化

  1. 将7层负载均衡Nginx与4层负载均衡LVS一起使用进一步提高并发量
  2. 以上是应用架构上的优化,在部署的Redis、消息队列、数据库、虚拟机偏向选择带宽与硬盘读写速度高的
  3. 提前预热,将最新的静态资源同步更新到CDN的所有节点上,在Redis中提前加载好需要售卖的产品信息
  4. 使用分布式限流减少Redis访问压力,在Nginx中配置并发连接数与速度限制

标题:商品秒杀架构设计的思路
作者:gao1feng
地址:http://gao1feng.top/articles/2021/07/06/1625537690071.html