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摘要: 原创出处 https://github.com/coderliguoqing/distributed-seckill/edit/master/README.md 「虎口脱险」欢迎转载,保留摘要,谢谢!


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分析,在做秒杀系统的设计之初,一直在思考如何去设计这个秒杀系统,使之在现有的技术基础和认知范围内,能够做到最好;同时也能充分的利用公司现有的中间件来完成系统的实现。

我们都知道,正常去实现一个WEB端的秒杀系统,前端的处理和后端的处理一样重要;前端一般会做CDN,后端一般会做分布式部署,限流,性能优化等等一系列的操作,并完成一些网络的优化,比如IDC多线路(电信、联通、移动)的接入,带宽的升级等等。而由于目前系统前端是基于微信小程序,所以关于前端部分的优化就尽可能都是在代码中完成,CDN这一步就可以免了;

关于秒杀的更多思考,在原有的秒杀架构的基础上新增了新的实现方案

原有方案:

通过分布式锁的方式控制最终库存不超卖,并控制最终能够进入到下单环节的订单,入到队列中慢慢去消费下单

新增方案“

请求进来之后,通过活动开始判断和重复秒杀判断之后,即进入到消息队列,然后在消息的消费端去做库存判断等操作,通过消息队列达到削峰的操作

其实,我觉得两种方案都是可以的,只是具体用在什么样的场景;原有方案更适合流量相对较小的平台,而且整个流程也会更加简单;而新增方案则是许多超大型平台采用的方案,通过消息队列达到削峰的目的;而这两种方案都加了真实能进入的请求限制,通过redis的原子自增来记录请求数,当请求量达到库存的n倍时,后面再进入的请求,则直接返回活动太火爆的提示;

1、架构介绍

后端项目是基于SpringCloud+SpringBoot搭建的微服务框架架构

前端在微信小程序商城上

核心支撑组件

  • 服务网关 Zuul
  • 服务注册发现 Eureka+Ribbon
  • 服务框架 Spring MVC/Boot
  • 服务容错 Hystrix
  • 分布式锁 Redis
  • 服务调用 Feign
  • 消息队列 Kafka
  • 文件服务 私有云盘
  • 富文本组件 UEditor
  • 定时任务 xxl-job
  • 配置中心 apollo

2、关于秒杀的场景特点分析

秒杀系统的场景特点

  • 秒杀时大量用户会在同一时间同时进行抢购,网站瞬时访问流量激增;
  • 秒杀一般是访问请求量远远大于库存数量,只有少部分用户能够秒杀成功;
  • 秒杀业务流程比较简单,一般就是下订单操作;

秒杀架构设计理念

  • 限流:鉴于只有少部分用户能够秒杀成功,所以要限制大部分流量,只允许少部分流量进入服务后端(暂未处理);
  • 削峰:对于秒杀系统瞬时的大量用户涌入,所以在抢购开始会有很高的瞬时峰值。实现削峰的常用方法有利用缓存或者消息中间件等技术;
  • 异步处理:对于高并发系统,采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量,异步处理就是削峰的一种实现方式;
  • 内存缓存:秒杀系统最大的瓶颈最终都可能会是数据库的读写,主要体现在的磁盘的I/O,性能会很低,如果能把大部分的业务逻辑都搬到缓存来处理,效率会有极大的提升;
  • 可拓展:如果需要支持更多的用户或者更大的并发,将系统设计为弹性可拓展的,如果流量来了,拓展机器就好;

秒杀设计思路

  • 由于前端是属于小程序端,所以不存在前端部分的访问压力,所以前端的访问压力就无从谈起;
  • 1、秒杀相关的活动页面相关的接口,所有查询能加缓存的,全部添加redis的缓存;
  • 2、活动相关真实库存、锁定库存、限购、下单处理状态等全放redis;
  • 3、当有请求进来时,首先通过redis原子自增的方式记录当前请求数,当请求超过一定量,比如说库存的10倍之后,后面进入的请求则直接返回活动太火爆的响应;而能进入抢购的请求,则首先进入活动ID为粒度的分布式锁,第一步进行用户购买的重复性校验,满足条件进入下一步,否则返回已下单的提示;
  • 4、第二步,判断当前可锁定的库存是否大于购买的数量,满足条件进入下一步,否则返回已售罄的提示;
  • 5、第三步,锁定当前请求的购买库存,从锁定库存中减除,并将下单的请求放入kafka消息队列;
  • 6、第四步,在redis中标记一个polling的key(用于轮询的请求接口判断用户是否下订单成功),在kafka消费端消费完成创建订单之后需要删除该key,并且维护一个活动id+用户id的key,防止重复购买;
  • 7、第五步,消息队列消费,创建订单,创建订单成功则扣减redis中的真实库存,并且删除polling的key。如果下单过程出现异常,则删除限购的key,返还锁定库存,提示用户下单失败;
  • 8、第六步,提供一个轮询接口,给前端在完成抢购动作后,检查最终下订单操作是否成功,主要判断依据是redis中的polling的key的状态;
  • 9、整个流程会将所有到后端的请求拦截的在redis的缓存层面,除了最终能下订单的库存限制订单会与数据库存在交互外,基本上无其他的交互,将数据库I/O压力降到了最低;

关于限流

SpringCloud zuul的层面有很好的限流策略,可以防止同一用户的恶意请求行为

 1 zuul:
2 ratelimit:
3 key-prefix: your-prefix #对应用来标识请求的key的前缀
4 enabled: true
5 repository: REDIS #对应存储类型(用来存储统计信息)
6 behind-proxy: true #代理之后
7 default-policy: #可选 - 针对所有的路由配置的策略,除非特别配置了policies
8 limit: 10 #可选 - 每个刷新时间窗口对应的请求数量限制
9 quota: 1000 #可选- 每个刷新时间窗口对应的请求时间限制(秒)
10 refresh-interval: 60 # 刷新时间窗口的时间,默认值 (秒)
11 type: #可选 限流方式
12 - user
13 - origin
14 - url
15 policies:
16 myServiceId: #特定的路由
17 limit: 10 #可选- 每个刷新时间窗口对应的请求数量限制
18 quota: 1000 #可选- 每个刷新时间窗口对应的请求时间限制(秒)
19 refresh-interval: 60 # 刷新时间窗口的时间,默认值 (秒)
20 type: #可选 限流方式
21 - user
22 - origin
23 - url

关于负载与分流

当一个活动的访问量级特别大的时候,可能从域名分发进来的nginx就算是做了高可用,但实际上最终还是单机在线,始终敌不过超大流量的压力时,我们可以考虑域名的多IP映射。也就是说同一个域名下面映射多个外网的IP,再映射到DMZ的多组高可用的nginx服务上,nginx再配置可用的应用服务集群来减缓压力;

这里也顺带介绍redis可以采用redis cluster的分布式实现方案,同时springcloud hystrix 也能有服务容错的效果;

而关于nginx、springboot的tomcat、zuul等一系列参数优化操作对于性能的访问提升也是至关重要;

补充说明一点,即使前端是基于小程序实现,但是活动相关的图片资源都放在自己的云盘服务上,所以活动前活动相关的图片资源上传CDN也是至关重要,否则哪怕是你IDC有1G的流量带宽,也会分分钟被吃完;

文章目录
  1. 1. 关于秒杀的更多思考,在原有的秒杀架构的基础上新增了新的实现方案
    1. 1.0.1. 原有方案:
    2. 1.0.2. 新增方案“
  • 2. 1、架构介绍
    1. 2.1. 核心支撑组件
  • 3. 2、关于秒杀的场景特点分析
    1. 3.0.1. 秒杀系统的场景特点
    2. 3.0.2. 秒杀架构设计理念
    3. 3.0.3. 秒杀设计思路
    4. 3.0.4. 关于限流
    5. 3.0.5. 关于负载与分流