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詳解秒殺系統(tǒng)設(shè)計(jì)的5個(gè)要點(diǎn)

更新時(shí)間：2023年01月06日 10:26:21 作者：程序員大彬

這篇文章主要為大家介紹了秒殺系統(tǒng)設(shè)計(jì)的5個(gè)要點(diǎn)詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

秒殺系統(tǒng)涉及到的知識(shí)點(diǎn)

高并發(fā)，cache，鎖機(jī)制
基于緩存架構(gòu)redis,Memcached的先進(jìn)先出隊(duì)列。
稍微大一點(diǎn)的秒殺，肯定是分布式的集群的，并發(fā)來(lái)自于多個(gè)節(jié)點(diǎn)的JVM，synchronized所有在JVM上加鎖是不行了
數(shù)據(jù)庫(kù)壓力
秒殺超賣(mài)問(wèn)題
如何防止用戶(hù)來(lái)刷，黑名單？IP限制？
利用memcached的帶原子性特性的操作做并發(fā)控制

秒殺簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)方案

比如有10件商品要秒殺，可以放到緩存中，讀寫(xiě)時(shí)不要加鎖。當(dāng)并發(fā)量大的時(shí)候，可能有25個(gè)人秒殺成功，這樣后面的就可以直接拋秒殺結(jié)束的靜態(tài)頁(yè)面。進(jìn)去的25個(gè)人中有15個(gè)人是不可能獲得商品的。所以可以根據(jù)進(jìn)入的先后順序只能前10個(gè)人購(gòu)買(mǎi)成功。后面15個(gè)人就拋商品已秒殺完。

比如某商品10件物品待秒。假設(shè)有100臺(tái)web服務(wù)器(假設(shè)web服務(wù)器是Nginx + Tomcat),n臺(tái)app服務(wù)器,n個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)

第一步如果Java層做過(guò)濾，可以在每臺(tái)web服務(wù)器的業(yè)務(wù)處理模塊里做個(gè)計(jì)數(shù)器AtomicInteger(10)=待秒商品總數(shù),decreaseAndGet()>＝0的繼續(xù)做后續(xù)處理，<0的直接返回秒殺結(jié)束頁(yè)面，這樣經(jīng)過(guò)第一步的處理只剩下100臺(tái)*10個(gè)=1000個(gè)請(qǐng)求。

第二步，memcached 里以商品id作為key的value放個(gè)10，每個(gè)web服務(wù)器在接到每個(gè)請(qǐng)求的同時(shí)，向memcached服務(wù)器發(fā)起請(qǐng)求，利用memcached的decr(key,1)操作返回值>=0的繼續(xù)處理，其余的返回秒殺失敗頁(yè)面，這樣經(jīng)過(guò)第二步的處理只剩下100臺(tái)中最快速到達(dá)的10個(gè)請(qǐng)求。

第三步，向App服務(wù)器發(fā)起下單操作事務(wù)。

第四步，App服務(wù)器向商品所在的數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求減庫(kù)存操作(操作數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)可以 "update table set count=count-1 where id=商品id and count>0;" update 成功記錄數(shù)為1，再向訂單數(shù)據(jù)庫(kù)添加訂單記錄，都成功后提交整個(gè)事務(wù)，否則的話(huà)提示秒殺失敗，用戶(hù)進(jìn)入支付流程。

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一、前端

面對(duì)高并發(fā)的搶購(gòu)活動(dòng)，前端常用的三板斧是【擴(kuò)容】【靜態(tài)化】【限流】

擴(kuò)容：加機(jī)器，這是最簡(jiǎn)單的方法，通過(guò)增加前端池的整體承載量來(lái)抗峰值。

靜態(tài)化：將活動(dòng)頁(yè)面上的所有可以靜態(tài)的元素全部靜態(tài)化，并盡量減少動(dòng)態(tài)元素。通過(guò)CDN來(lái)抗峰值。

限流：一般都會(huì)采用IP級(jí)別的限流，即針對(duì)某一個(gè)IP，限制單位時(shí)間內(nèi)發(fā)起請(qǐng)求數(shù)量。或者活動(dòng)入口的時(shí)候增加游戲或者問(wèn)題環(huán)節(jié)進(jìn)行消峰操作。

有損服務(wù)：最后一招，在接近前端池承載能力的水位上限的時(shí)候，隨機(jī)拒絕部分請(qǐng)求來(lái)保護(hù)活動(dòng)整體的可用性。

二、那么后端的數(shù)據(jù)庫(kù)在高并發(fā)和超賣(mài)下會(huì)遇到什么問(wèn)題呢

首先MySQL自身對(duì)于高并發(fā)的處理性能就會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，一般來(lái)說(shuō)，MySQL的處理性能會(huì)隨著并發(fā)thread上升而上升，但是到了一定的并發(fā)度之后會(huì)出現(xiàn)明顯的拐點(diǎn)，之后一路下降，最終甚至?xí)葐蝨hread的性能還要差。
其次，超賣(mài)的根結(jié)在于減庫(kù)存操作是一個(gè)事務(wù)操作，需要先select，然后insert，最后update -1。最后這個(gè)-1操作是不能出現(xiàn)負(fù)數(shù)的，但是當(dāng)多用戶(hù)在有庫(kù)存的情況下并發(fā)操作，出現(xiàn)負(fù)數(shù)這是無(wú)法避免的。
最后，當(dāng)減庫(kù)存和高并發(fā)碰到一起的時(shí)候，由于操作的庫(kù)存數(shù)目在同一行，就會(huì)出現(xiàn)爭(zhēng)搶InnoDB行鎖的問(wèn)題，導(dǎo)致出現(xiàn)互相等待甚至死鎖，從而大大降低MySQL的處理性能，最終導(dǎo)致前端頁(yè)面出現(xiàn)超時(shí)異常。

針對(duì)上述問(wèn)題，如何解決呢？淘寶的高大上解決方案：

I：關(guān)閉死鎖檢測(cè)，提高并發(fā)處理性能。

II：修改源代碼，將排隊(duì)提到進(jìn)入引擎層前，降低引擎層面的并發(fā)度。

III：組提交，降低server和引擎的交互次數(shù)，降低IO消耗。

解決方案1： 將存庫(kù)從MySQL前移到Redis中，所有的寫(xiě)操作放到內(nèi)存中，由于Redis中不存在鎖故不會(huì)出現(xiàn)互相等待，并且由于Redis的寫(xiě)性能和讀性能都遠(yuǎn)高于MySQL，這就解決了高并發(fā)下的性能問(wèn)題。然后通過(guò)隊(duì)列等異步手段，將變化的數(shù)據(jù)異步寫(xiě)入到DB中。

優(yōu)點(diǎn)：解決性能問(wèn)題

缺點(diǎn)：沒(méi)有解決超賣(mài)問(wèn)題，同時(shí)由于異步寫(xiě)入DB，存在某一時(shí)刻DB和Redis中數(shù)據(jù)不一致的風(fēng)險(xiǎn)。

解決方案2： 引入隊(duì)列，然后將所有寫(xiě)DB操作在單隊(duì)列中排隊(duì)，完全串行處理。當(dāng)達(dá)到庫(kù)存閥值的時(shí)候就不在消費(fèi)隊(duì)列，并關(guān)閉購(gòu)買(mǎi)功能。這就解決了超賣(mài)問(wèn)題。

優(yōu)點(diǎn)：解決超賣(mài)問(wèn)題，略微提升性能。

缺點(diǎn)：性能受限于隊(duì)列處理機(jī)處理性能和DB的寫(xiě)入性能中最短的那個(gè)，另外多商品同時(shí)搶購(gòu)的時(shí)候需要準(zhǔn)備多條隊(duì)列。

解決方案3： 將寫(xiě)操作前移到MC中，同時(shí)利用MC的輕量級(jí)的鎖機(jī)制CAS來(lái)實(shí)現(xiàn)減庫(kù)存操作。

優(yōu)點(diǎn)：讀寫(xiě)在內(nèi)存中，操作性能快，引入輕量級(jí)鎖之后可以保證同一時(shí)刻只有一個(gè)寫(xiě)入成功，解決減庫(kù)存問(wèn)題。

缺點(diǎn)：沒(méi)有實(shí)測(cè)，基于CAS的特性不知道高并發(fā)下是否會(huì)出現(xiàn)大量更新失??？不過(guò)加鎖之后肯定對(duì)并發(fā)性能會(huì)有影響。

解決方案4： 將提交操作變成兩段式，先申請(qǐng)后確認(rèn)。然后利用Redis的原子自增操作，同時(shí)利用Redis的事務(wù)特性來(lái)發(fā)號(hào)，保證拿到小于等于庫(kù)存閥值的號(hào)的人都可以成功提交訂單。然后數(shù)據(jù)異步更新到DB中。

優(yōu)點(diǎn)：解決超賣(mài)問(wèn)題，庫(kù)存讀寫(xiě)都在內(nèi)存中，故同時(shí)解決性能問(wèn)題。

缺點(diǎn)：由于異步寫(xiě)入DB，可能存在數(shù)據(jù)不一致。另可能存在少買(mǎi)，也就是如果拿到號(hào)的人不真正下訂單，可能庫(kù)存減為0，但是訂單數(shù)并沒(méi)有達(dá)到庫(kù)存閥值。