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秒殺系統優化方案之緩存、隊列、鎖設計思路

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摘要:一為什么難秒殺系統難做的原因庫存只有一份,所有人會在集中的時間讀和寫這些數據。又例如搶票,亦與秒殺類似,瞬時流量更甚。

一、為什么難

????秒殺系統難做的原因:庫存只有一份,所有人會在集中的時間讀和寫這些數據。例如小米手機每周二的秒殺,可能手機只有1萬部,但瞬時進入的流量可能是幾百幾千萬。又例如12306搶票,亦與秒殺類似,瞬時流量更甚。

主要需要解決的問題有兩個:

高并發對數據庫產生的壓力

競爭狀態下如何解決庫存的正確減少(超賣問題)

????對于第一個問題,已經很容易想到用緩存來處理搶購,避免直接操作數據庫,例如使用Redis。重點在于第二個問題,常規寫法:
????查詢出對應商品的庫存,看是否大于0,然后執行生成訂單等操作,但是在判斷庫存是否大于0處,如果在高并發下就會有問題,導致庫存量出現負數

二、常見架構

流量到了億級別,常見站點架構如上:

瀏覽器端,最上層,會執行到一些JS代碼

站點層,這一層會訪問后端數據,拼html頁面返回給瀏覽器

服務層,向上游屏蔽底層數據細節

數據層,最終的庫存是存在這里的,mysql是一個典型

三、優化方向

1)將請求盡量攔截在系統上游:傳統秒殺系統之所以掛,請求都壓倒了后端數據層,數據讀寫鎖沖突嚴重,并發高響應慢,幾乎所有請求都超時,流量雖大,下單成功的有效流量甚小【一趟火車其實只有2000張票,200w個人來買,基本沒有人能買成功,請求有效率為0】
2)充分利用緩存:這是一個典型的讀多寫少的應用場景【一趟火車其實只有2000張票,200w個人來買,最多2000個人下單成功,其他人都是查詢庫存,寫比例只有0.1%,讀比例占99.9%】,非常適合使用緩存。

四、優化細節

4.1)瀏覽器層請求攔截

點擊了“查詢”按鈕之后,系統那個卡呀,進度條漲的慢呀,作為用戶,我會不自覺的再去點擊“查詢”,繼續點,繼續點,點點點。。。有用么?平白無故的增加了系統負載(一個用戶點5次,80%的請求是這么多出來的),怎么整?

a 產品層面,用戶點擊“查詢”或者“購票”后,按鈕置灰,禁止用戶重復提交請求
b JS層面,限制用戶在x秒之內只能提交一次請求

如此限流,80%流量已攔。

4.2)站點層請求攔截與頁面緩存

瀏覽器層的請求攔截,只能攔住小白用戶(不過這是99%的用戶喲),高端的程序員根本不吃這一套,寫個for循環,直接調用你后端的http請求,怎么整?

a 同一個uid,限制訪問頻度,做頁面緩存,x秒內到達站點層的請求,均返回同一頁面
b 同一個item的查詢,例如手機車次,做頁面緩存,x秒內到達站點層的請求,均返回同一頁面

如此限流,又有99%的流量會被攔截在站點層

4.3)服務層請求攔截與數據緩存
站點層的請求攔截,只能攔住普通程序員,高級黑客,假設他控制了10w臺肉雞(并且假設買票不需要實名認證),這下uid的限制不行了吧?怎么整?

a 大哥,我是服務層,我清楚的知道小米只有1萬部手機,我清楚的知道一列火車只有2000張車票,我透10w個請求去數據庫有什么意義呢?對于寫請求,做請求隊列,每次只透有限的寫請求去數據層,如果均成功再放下一批,如果庫存不夠則隊列里的寫請求全部返回“已售完”

b 對于讀請求,還要我說么?cache抗,不管是memcached還是redis,單機抗個每秒10w應該都是沒什么問題的

如此限流,只有非常少的寫請求,和非常少的讀緩存mis的請求會透到數據層去,又有99.9%的請求被攔住了

4.4)數據層閑庭信步
到了數據這一層,幾乎就沒有什么請求了,單機也能扛得住,還是那句話,庫存是有限的,小米的產能有限,透這么多請求來數據庫沒有意義。

4.5)mysql批量入庫提高INSERT效率

五、Redis

????使用redis隊列(list),pushpop操作保證了原子性的實現。即使有很多用戶同時到達,也是依次執行。(mysql事務在高并發下性能下降很厲害)

先將商品庫存存入隊列:

connect("127.0.0.1",6379);  
$res=$redis->llen("goods_store");   

for($i=0; $i<$store; $i++){  
    $redis->lpush("goods_store",1);  
}  
echo $redis->llen("goods_store");  
?> 

客戶執行下單操作:

$redis=new Redis();  
$result=$redis->connect("127.0.0.1",6379);
$count = $redis->lpop("goods_store");
if(!$count){
    echo "搶購失敗!";
    return;
}    

????緩存也是可以應對寫請求的,比如我們就可以把數據庫中的庫存數據轉移到Redis緩存中,所有減庫存操作都在Redis中進行,然后再通過后臺進程把Redis中的用戶秒殺請求同步到數據庫中

六、總結

沒什么總結了,上文應該描述的非常清楚了,對于秒殺系統,再次重復下兩個架構優化思路:
1)盡量將請求攔截在系統上游
2)讀多寫少經量多使用緩存
3) redis隊列緩存 + mysql 批量入庫

參考文檔1:秒殺系統架構優化思路
參考文檔2:【高并發簡單解決方案】redis隊列緩存 + mysql 批量入庫 + php離線整合
參考文檔3:PHP+Mysql高并發解決
參考文檔4:php結合redis實現高并發下的搶購、秒殺功能

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