這一次，徹底弄懂“秒殺系統(tǒng)”

說到“秒殺”，恐怕大多數(shù)人想到的就是“雙 11”，“促銷”，“買買買”等火爆的場面吧。

圖片來自 Pexels

大家為了打折商品蜂擁而至，造成

技術(shù)隔離架構(gòu)圖

前面有了準(zhǔn)備工作，那么從技術(shù)上需要有以下幾個方面的考慮：

客戶端，前端秒殺頁面使用專門的頁面，這些頁面包括靜態(tài)的 HTML 和動態(tài)的 JS，他們都需要在

秒殺系統(tǒng)前端設(shè)計簡圖

代理層設(shè)計

說完了秒殺系統(tǒng)的前端設(shè)計，請求自然地來到了代理層。由于用戶的請求量大，我們需要用負(fù)載均衡加上服務(wù)器集群，來面對如此空前的壓力。

代理層三大功能簡圖

在這一層是可以做緩存，過濾和限流的：

• 緩存，以 Nginx 為例，它可以緩存用戶的信息。假設(shè)用戶信息的修改沒有那么頻繁，即使有類似的修改也可以通過更新服務(wù)來刷新。總比從服務(wù)器上獲取效率要高得多。
• 過濾，既然緩存了用戶信息，這里就可以過濾掉一些不滿足條件的用戶。注意，這里的用戶信息的過濾和緩存只是一個例子。

主要想表達(dá)的意思是，可以將一些變化不頻繁的數(shù)據(jù)，提到代理層來緩存，提高響應(yīng)的效率。

同時，還可以根據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)返回的信息，過濾一些疑似機(jī)器人或者惡意請求。例如：從固定 IP 過來的，頻率過高的請求。最重要的就是在這一層，可以識別來自秒殺系統(tǒng)的請求。

如果是帶有秒殺系統(tǒng)的參數(shù)，就要把請求路由到秒殺系統(tǒng)的服務(wù)器集群。這樣才能和正常的業(yè)務(wù)系統(tǒng)分割開來。

• 限流，每個服務(wù)器集群能夠承受的壓力都是有限的。代理層可以根據(jù)服務(wù)器集群能夠承受的大壓力，設(shè)置流量的閥值。

閥值的設(shè)置可以是動態(tài)調(diào)整的。例如：集群服務(wù)器中有 10 個服務(wù)器，其中一臺由于壓力過大掛掉了。

此時就需要調(diào)整代理層的流量閥值，將能夠處理的請求流量減少，保護(hù)后端的應(yīng)用服務(wù)器。

當(dāng)服務(wù)器恢復(fù)以后，又可以將閥值調(diào)回原位?？梢酝ㄟ^ Nginx+Lua 合作完成，Lua 從服務(wù)注冊中心讀取服務(wù)健康狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整流量。

應(yīng)用層設(shè)計

“秒殺系統(tǒng)”秒殺的是什么?無非是商品。對于系統(tǒng)來說就是商品的庫存，購買的商品一旦超過了庫存就不能再賣了。

防止超賣

超過了庫存還可以賣給用戶，這就是“超賣”，也是系統(tǒng)設(shè)計需要避免的。為了承受大流量的訪問，我們用了水平擴(kuò)展的服務(wù)，但是對于他們消費的資源“庫存”來說，卻只有一個。

為了提高效率，會將這個庫存信息放到緩存中。以流行的 Redis 為例，用它存放庫存信息，由多個線程來訪問就會出現(xiàn)資源爭奪的情況。也就是分布式程序爭奪唯一資源，為了解決這個問題我們需要實現(xiàn)分布式鎖。

假設(shè)這里有多個應(yīng)用響應(yīng)用戶的訂單請求，他們同時會去訪問 Redis 中存放的庫存信息，每接受用戶一次請求，都會從 Redis 的庫存中減去 1 個商品庫存量。

當(dāng)任何一個進(jìn)程訪問 Redis 中的庫存資源時，其他進(jìn)程是不能訪問的，所以這里需要考慮鎖的情況(樂觀，悲觀)。

Redis 緩存承載庫存變量

如果鎖長期沒有釋放，需要考慮鎖的過期時間，需要設(shè)置兩個超時時間：

• 資源本身的超時時間，一旦資源被使用一段時間還沒有被釋放，Redis 會自動釋放掉該資源給其他服務(wù)使用。
• 服務(wù)獲取資源的超時時間，一旦一個服務(wù)獲取資源一段時間后，不管該服務(wù)是否處理完這個資源，都需要釋放該資源給其他服務(wù)使用。

訂單處理流程

這里的“扣減服務(wù)”完成了最簡單的扣減庫存工作，并沒有和其他項目服務(wù)打交道，更沒有訪問數(shù)據(jù)庫。

訂單流程示意圖

后面的流程相對比較復(fù)雜，我們先看圖，根據(jù)圖示來講解：

• 首先，扣減服務(wù)作為下單流程的入口，會先對商品的庫存做扣減。同樣它會檢查商品是否還有庫存?
• 由于訂單對應(yīng)的操作步驟比較多，為了讓流量變得平滑，這里使用隊列存放每個訂單請求，等待訂單處理服務(wù)完成具體業(yè)務(wù)。
• 訂單處理服務(wù)實現(xiàn)多線程，或者水平擴(kuò)展的服務(wù)陣列，它們不斷監(jiān)聽隊列中的消息。一旦發(fā)現(xiàn)有新訂單請求，就取出訂單進(jìn)行后續(xù)處理。

注意，這里可以加入類似 ZooKeeper 這樣的服務(wù)調(diào)度來幫助，協(xié)調(diào)服務(wù)調(diào)度和任務(wù)分配。

• 訂單處理服務(wù)，處理完訂單以后會把結(jié)果寫到數(shù)據(jù)庫。寫數(shù)據(jù)庫是 IO 操作，耗時長。
• 所以，在寫數(shù)據(jù)庫的同時，會把結(jié)果先寫入緩存中，這樣用戶是可以第一時間查詢自己是否下單成功了。
• 結(jié)果寫入數(shù)據(jù)庫，這個操作有可能成功也有可能失敗。
• 為了保證數(shù)據(jù)的最終一致性，我們用訂單結(jié)果同步的服務(wù)不斷的對比，緩存和數(shù)據(jù)庫中的訂單結(jié)果信息。

一旦發(fā)現(xiàn)不一致，會去做重試操作。如果重試依舊不成功，會重寫信息到緩存，讓用戶知道失敗原因。

• 用戶下單以后，焦慮地刷新頁面查看下單的結(jié)果，實際上是讀到的緩存上的下單結(jié)果信息。

雖然，這個信息和最終結(jié)果有偏差，但是在秒殺的場景，要求高性能是前提，結(jié)果的一致性，可以后期補(bǔ)償。

數(shù)據(jù)庫設(shè)計

講完了秒殺的處理流程，來談?wù)剶?shù)據(jù)庫設(shè)計要注意的點。

數(shù)據(jù)估算

前面說了秒殺場景需要注意隔離，這里的隔離包括“業(yè)務(wù)隔離”。就是說我們在秒殺之前，需要通過業(yè)務(wù)的手段，例如：熱場活動，問卷調(diào)查，歷史數(shù)據(jù)分析。通過他們?nèi)ス浪氵@次秒殺可能需要存儲的數(shù)據(jù)量。

這里有兩部分的數(shù)據(jù)需要考慮：

• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
• 日志數(shù)據(jù)

前者不言而喻是給業(yè)務(wù)系統(tǒng)用的。后者，是用來分析和后續(xù)處理問題訂單用的，秒殺完畢以后還可以用來復(fù)盤。

分表分庫

對于這些數(shù)據(jù)的存放，需要分情況討論，例如，MySQL 單表推薦的存儲量是 500W 條記錄(經(jīng)驗數(shù)字)。

如果估算的時候超過了這個數(shù)據(jù)，建議做分表。如果服務(wù)的連接數(shù)較多，建議進(jìn)行分庫的操作。

數(shù)據(jù)隔離

由于大量的數(shù)據(jù)操作是插入，有少部分的修改操作。如果使用關(guān)系型數(shù)據(jù)來存儲，建議用專門的表來存放，不建議使用業(yè)務(wù)系統(tǒng)正在使用的表。

這個開頭提到了，數(shù)據(jù)隔離是必須的，一旦秒殺系統(tǒng)掛了，不會影響到正常業(yè)務(wù)系統(tǒng)，這個風(fēng)險意識要有。表的設(shè)計除了 ID 以外，最好不要設(shè)置其他主鍵，保證能夠快速地插入。

數(shù)據(jù)合并

由于是用的專用表存儲，在秒殺活動完畢以后，需要將其和現(xiàn)有的數(shù)據(jù)做合并。其實，交易已經(jīng)完成，合并的目的也就是查詢。

這個合并需要根據(jù)具體情況來分析，如果對于那些“只讀”的數(shù)據(jù)，對于做了讀寫分離的公司，可以導(dǎo)入到專門負(fù)責(zé)讀的數(shù)據(jù)庫或者 NoSQL 數(shù)據(jù)庫中。

壓力測試

構(gòu)建了秒殺系統(tǒng)，一定會面臨上線，那么在上線之前壓力測試是必不可少的。

我們做壓力測試的目的是檢驗系統(tǒng)崩潰的邊緣在哪里?系統(tǒng)的極限在哪里?

這樣才能合理地設(shè)置流量的上限，為了保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，多余的流量需要被拋棄。

壓力測試的方法

合理的測試方法可以幫助我們對系統(tǒng)有深入的了解，這里介紹兩種壓力測試的方法：

• 正壓力測試
• 負(fù)壓力測試

正壓力測試。每次秒殺活動都會計劃，使用多少服務(wù)器資源，承受多少的請求量。

可以在這個請求量上面不斷加壓，直到系統(tǒng)接近崩潰或者真正崩潰。簡單的說就是做加法。

正壓力測試示意圖

負(fù)壓力測試。在系統(tǒng)正常運行的情況下，逐步減少支撐系統(tǒng)的資源(服務(wù)器)，看什么時候系統(tǒng)無法支撐正常的業(yè)務(wù)請求。

例如：在系統(tǒng)正常運行的情況下，逐步減少服務(wù)器或者微服務(wù)的數(shù)量，觀察業(yè)務(wù)請求的情況。說白了就是做減法。

負(fù)壓力測試示意圖

壓力測試的步驟

測試步驟

有了測試方法的加持，我們來看看需要遵循哪些測試步驟。下面的操作偏套路化，大家在其他系統(tǒng)的壓力測試也可以這么做，給大家做個參考。

第一，確定測試目標(biāo)。與性能測試不同的是，壓力測試的目標(biāo)是，什么時候系統(tǒng)會接近崩潰。比如：需要支撐 500W 訪問量。

第二，確定關(guān)鍵功能。壓力測試其實是有重點的，根據(jù) 2/8 原則，系統(tǒng)中 20% 的功能被使用的是最多的，我們可以針對這些核心功能進(jìn)行壓力測試。例如：下單，庫存扣減。

關(guān)注核心服務(wù)

第三，確定負(fù)載。這個和關(guān)鍵服務(wù)的思路一致，不是每個服務(wù)都有高負(fù)載的，我們的測試其實是要關(guān)注那些負(fù)載量大的服務(wù)，或者是一段時間內(nèi)系統(tǒng)中某些服務(wù)的負(fù)載有波動。這些都是測試目標(biāo)。

第四，選擇環(huán)境，建議搭建和生產(chǎn)環(huán)境一模一樣的環(huán)境進(jìn)行測試。

第五，確定監(jiān)視點，實際上就是對關(guān)注的參數(shù)進(jìn)行監(jiān)視，例如 CPU 負(fù)載，內(nèi)存使用率，系統(tǒng)吞吐量等等。

第六，產(chǎn)生負(fù)載，這里需要從生產(chǎn)環(huán)境去獲取一些真實的數(shù)據(jù)作為負(fù)載數(shù)據(jù)源，這部分?jǐn)?shù)據(jù)源根據(jù)目標(biāo)系統(tǒng)的承受要求由腳本驅(qū)動，對系統(tǒng)進(jìn)行沖擊。

建議使用往期秒殺系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，或者實際生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。

第七，執(zhí)行測試，這里主要是根據(jù)目標(biāo)系統(tǒng)，關(guān)鍵組件，用負(fù)載進(jìn)行測試，返回監(jiān)視點的數(shù)據(jù)。

建議團(tuán)隊可以對測試定一個計劃，模擬不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，硬件條件進(jìn)行有規(guī)律的測試。

第八，分析數(shù)據(jù)，針對測試的目的，對關(guān)鍵服務(wù)的壓力測試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得知該服務(wù)的承受上限在哪里。

對一段時間內(nèi)有負(fù)載波動或者大負(fù)載的服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出服務(wù)改造的方向。

總結(jié)

秒殺系統(tǒng)的特點，并發(fā)量大，資源有限，操作相對簡單，訪問的都是熱點數(shù)據(jù)。因此，我們需要把它從業(yè)務(wù)，技術(shù)，數(shù)據(jù)上做隔離，保證不影響到現(xiàn)有的系統(tǒng)。

因此，架構(gòu)設(shè)計需要分幾層來考慮，從客戶請求到數(shù)據(jù)庫存儲，到最后上線前的壓力測試。

簡易的思維導(dǎo)圖送給大家

思考順序如下，客戶端→代理層→應(yīng)用層→數(shù)據(jù)庫→壓力測試：

客戶端 90% 靜態(tài) HTML+10% 動態(tài) JS;配合 CDN 做好緩存工作。

接入層專注于過濾和限流。

應(yīng)用層利用緩存+隊列+分布式處理好訂單。

做好數(shù)據(jù)的預(yù)估，隔離，合并。

上線之前記得進(jìn)行壓力測試。

網(wǎng)站欄目：這一次，徹底弄懂“秒殺系統(tǒng)”
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