[转]关于秒杀的系统架构优化思路


一、问题的提出

秒杀或抢购活动一般会经过 预约,下单,支付 ,扛不住的地方在于下单,一般会带来2个问题:

1、高并发

比较火热的秒杀在线人数都是10w起的,如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。

2、超卖

任何商品都会有数量上限,如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限,这是每个抢购活动都要面临的难题。

秒杀系统难做的原因:库存只有一份,瞬间大量用户读和写这些数据。

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

二、架构

常见站点架构如下

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,返回数据给浏览器

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

三、优化思路

1、将请求尽量拦截在上游:传统秒杀系统之所以挂,请求都压倒了后端数据层,数据库读写锁冲突严重,导致响应慢,下单基本不能成功

2、利用缓存:这是一个典型的读多些少的应用场景,非常适合使用缓存

四、优化细节

1 、浏览器层请求拦截

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

可以拦截很多无效请求

2、站点层请求拦截与页面缓存

防止像服务器直接发送过多的恶意http请求

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,x秒内到达站点层的请求,均返回同一页面

可以拦截很多无效请求

3、服务层请求拦截与数据缓存

a)给过多的请求去数据库有什么意义呢?对于写请求,做请求队列,每次只透过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cache来抗,用memcached or redis(10wqps)

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

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,库存是有限的,透过过多请求来数据库没有意义

五、解决方案

关于超卖,首先设定一个前提,为了防止超卖现象,所有减库存操作都需要进行一次减后检查,保证减完不能等于负数。(由于MySQL事务的特性,这种方法只能降低超卖的数量,但是不可能完全避免超卖)

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update number set x=x-1 where (x -1 ) >= 0; 

解决方案1:

将存库从MySQL前移到Redis中,所有的写操作放到内存中,由于Redis中不存在锁故不会出现互相等待,并且由于Redis的写性能和读性能都远高于MySQL,这就解决了高并发下的性能问题。然后通过队列等异步手段,将变化的数据异步写入到DB中。

优点:解决性能问题

缺点:没有解决超卖问题,同时由于异步写入DB,存在某一时刻DB和Redis中数据不一致的风险。

 

解决方案2:

引入队列,然后将所有写DB操作在单队列中排队,完全串行处理。当达到库存阀值的时候就不在消费队列,并关闭购买功能。这就解决了超卖问题。

优点:解决超卖问题,略微提升性能。

缺点:性能受限于队列处理机处理性能和DB的写入性能中最短的那个,另外多商品同时抢购的时候需要准备多条队列。

 

解决方案3:

将写操作前移到MC中,同时利用MC的轻量级的锁机制CAS来实现减库存操作。

优点:读写在内存中,操作性能快,引入轻量级锁之后可以保证同一时刻只有一个写入成功,解决减库存问题。

缺点:没有实测,基于CAS的特性不知道高并发下是否会出现大量更新失败?不过加锁之后肯定对并发性能会有影响。

 

解决方案4:

将提交操作变成两段式,先申请后确认。然后利用Redis的原子自增操作(相比较MySQL的自增来说没有空洞),同时利用Redis的事务特性来发号,保证拿到小于等于库存阀值的号的人都可以成功提交订单。然后数据异步更新到DB中。

优点:解决超卖问题,库存读写都在内存中,故同时解决性能问题。

缺点:由于异步写入DB,可能存在数据不一致。另可能存在少买,也就是如果拿到号的人不真正下订单,可能库存减为0,但是订单数并没有达到库存阀值。

 

总结

扩容+限流+内存缓存+排队


常常是最后一把钥匙打开了门