秒杀架构设计的 7 个锦囊

今天我们从 7 个不同的维度,讲讲秒杀系统的架构设计,主要知识点如下:

  • Nginx + 前后端分离 + CDN 缓存 + 网关(限流+熔断)
  • 集群的路由层 + Redis(缓存热点数据、分布式锁)
  • MQ 集群
  • 业务处理层
  • 数据库层(读写分离、热点隔离)

1. 秒杀业务的特点

秒杀架构设计的 7 个锦囊
  • 瞬间大量的刷新页面的操作
  • 瞬间大量的抢宝的操作
  • 可能有秒杀器的恶性竞争

2. 总体思路

2.1 削峰限流

  • 前端+Redis拦截,只有redis扣减成功的请求才能进入到下游
  • MQ堆积订单,保护订单处理层的负载,Consumer根据自己的消费能力来取Task,实际上下游的压力就可控了。重点做好路由层和MQ的安全
  • 引入答题验证码、请求的随机休眠等措施,削峰填谷

安全保护

  • 页面和前端要做判断,防止活动未开始就抢单,防止重复点击按钮连续抢单
  • 防止秒杀器恶意抢单,IP限流、UserId限流限购、引入答题干扰答题器,并且对答题器答题时间做常理推断
  • IP黑名单、UserId黑名单功能
  • 过载丢弃:QPS或者CPU等核心指标超过一定限额时,丢弃请求,避免服务器挂掉,保证大部分用户可用

页面优化,动静分离

  • 秒杀商品的网页内容尽可能做的简单:图片小、js css 体积小数量少,内容尽可能的做到动静分离
  • 秒杀的抢宝过程中做成异步刷新抢宝,而不需要用户刷新页面来抢,降低服务器交互的压力
  • 可以使用Nginx的动静分离,不通过传统web浏览器获取静态资源
  • nginx开启gzip压缩,压缩静态资源,减少传输带宽,提升传输速度
  • 或者使用Varnish,把静态资源缓存到内存当中,避免静态资源的获取给服务器造成的压力

异步处理

  • redis抢单成功后,把后续的业务丢到线程池中异步的处理,提高抢单的响应速度
  • 线程池处理时,把任务丢到MQ中,异步的等待各个子系统处理(订单系统、库存系统、支付系统、优惠券系统)
    异步操作有事务问题,本地事务和分布式事务,但是为了提升并发度,最好牺牲一致性。通过定时扫描统计日志,来发现有问题的订单,并且及时处理

热点分离

尽量的避免秒杀功能给正常功能带来的影响,比如秒杀把服务器某个功能拖垮了。

分离可以提升系统的容灾性,但是完全的隔离的改造成本太高了,尽量借助中间件的配置,来实现冷热分离。

  • 集群节点的分离:nginx配置让秒杀业务走的集群节点和普通业务走的集群不一样。
  • MQ的分离:避免秒杀业务把消息队列堆满了,普通业务的交易延迟也特别厉害。
  • 数据库的分离:根据实际的秒杀的QPS来选择,热点数据分库以后,增加了分布式事务的问题,以及查询的时候跨库查询性能要差一些(ShardingJDBC有这种功能),所以要权衡以后再决定是否需要分库
  • 避免单点:各个环节都要尽力避免
  • 降级:临时关闭一些没那么重要的功能,比如秒杀商品的转赠功能、红包的提现功能,待秒杀峰值过了,设置开关,再动态开放这些次要的功能

2.2 Nginx的设计细节

  • 动静分离,不走tomcat获取静态资源
 server {
        listen       8088;
    location ~ .(gif|jpg|jpeg|png|bmp|swf)$ {  
        root    C:/Users/502764158/Desktop/test;  
    } 

    location ~ .(jsp|do)$ {
            proxy_pass http://localhost:8082;
        }
    }
 }

  • gzip压缩,减少静态文件传输的体积,节省带宽,提高渲染速度
    gzip on;
    gzip_min_length 1k;
    gzip_buffers 4 16k;
    gzip_comp_level 3;
    gzip_disable "MSIE [1-6].";
    gzip_types   text/plain application/x-Javascript text/css application/xml text/JavaScript image/jpeg image/gif image/png;

配置集群负载和容灾,设置失效重连的时间,失效后,定期不会再重试挂掉的节点,参数:

  • fail_timeout默认为10s
  • max_fails默认为1。就是说,只要某个server失效一次,则在接下来的10s内,就不会分发请求到该server上
  • proxy_connect_timeout 后端服务器连接的超时时间_发起握手等候响应超时时间
    upstream  netitcast.com {  #服务器集群名字   
    server    127.0.0.1:8080;
    server    127.0.0.1:38083;
    server    127.0.0.1:8083;
    } 

 server {
        listen       88;
        server_name  localhost;
    location / {  
            proxy_pass http://netitcast.com;  
            proxy_connect_timeout       1;
            fail_timeout 5;
        } 
    }

  1. 集成Varnish做静态资源的缓存
  2. 集成tengine做过载的保护

2.3 页面优化细节

降低交互的压力

  • 尽量把js、css文件放在少数几个里面,减少浏览器和后端交互获取静态资源的次数
  • 尽量避免在秒杀商品页面使用大的图片,或者使用过多的图片

安全控制

  • 时间有效性验证:未到秒杀时间不能进行抢单,并且同时程序后端也要做时间有效性验证,因为网页的时间和各自的系统时间决定,而且秒杀器可以通过绕开校验直接调用抢单
  • 异步抢单:通过点击按钮刷新抢宝,而不是刷新页面的方式抢宝(答题验证码等等也是ajax交互)
  • redis做IP限流
  • redis做UserId限流

2.4 Redis集群的应用

  1. 分布式锁(悲观锁)
  2. 缓存热点数据(库存):如果QPS太高的话,另一种方案是通过localcache,分布式状态一致性通过数据库来控制

分布式悲观锁(参考redis悲观锁的代码)

  • 悲观锁(因为肯定争抢严重)
  • Expire时间(抢到锁后,立刻设置过期时间,防止某个线程的异常停摆,导致整个业务的停摆)
  • 定时循环和快速反馈(for缓存有超时设置,每次超时后,重新读取一次库存,还有货再进行第二轮的for循环争夺,实现快速反馈,避免没有货了还在持续抢锁)

异步处理订单

  • redis抢锁成功后,记录抢到锁的用户信息后,就可以直接释放锁,并反馈用户,通过异步的方式来处理订单,提升秒杀的效率,降低无意义的线程等待
  • 为了避免异步的数据不同步,需要抢到锁的时候,在redis里面缓存用户信息列表,缓存结束后,触发抢单成功用户信息持久化,并且定时的比对一致性

2.5 消息队列限流

消息队列削峰限流(RocketMQ自带的Consumer自带线程池和限流措施),集群。一般都是微服务,订单中心、库存中心、积分中心、用户的商品中心

2.6 数据库设计

  • 拆分事务提高并发度
  • 根据业务需求考虑分库:读写分离、热点隔离拆分,但是会引入分布式事务问题,以及跨库操作的难度

要执行的操作:扣减库存、生成新订单、生成待支付订单、扣减优惠券、积分变动

库存表是数据库并发的瓶颈所在,需要在事务控制上做权衡:可以把扣减库存设置成一个独立的事务,其它操作成一个大的事务(订单、优惠券、积分操作),提高并发度,但是要做好额外的check

update 库存表 set 库存=库存-1 where id=** and 库存>1

2.7 答题验证码的设计

  • 可以防止秒杀器的干扰,让更多用户有机会抢到
  • 延缓请求,每个人的反应时间不同,把瞬间流量分散开来了

验证码的设计可以分为2种:

  • 验证失败重新刷新答题(12306):服务器交互量大,每错一次交互一次,但是可以大大降低秒杀器答题的可能性,因为没有试错这个功能,答题一直在变
  • 验证失败提示失败,但是不刷新答题的算法:要么答题成功,进入下单界面,要么提示打错,继续答题(不刷新答题,无须交互,用js验证结果)。
    这种方案,可以在加载题目的时候一起加载MD5加密的答案,然后后台再校验一遍,实现类似的防止作弊的效果。好处是不需要额外的服务器交互。
    MD加密答案的算法里面要引入 userId PK这些因素进来来确保每次答案都不一样而且没有规律,避免秒杀器统计结果集

答题的验证:除了验证答案的正确性意外,还要统计反应时间,例如12306的难题,正常人类的答题速度最快是1.5s,那么,小于1s的验证可以判定为机器验证

3. 注意事项

为了提升并发,需要在事务上做妥协:

  • 单机上拆分事务:比如扣减库存表+(生成待支付订单+优惠券扣减+积分变动)是一个大的事务,为了提高并发,可以拆分为2个事务
  • 分库以后引入分布式事务问题,为了保证用户体验,最好还是通过日志分析来人工维护,否则阻塞太严重,并发差。

精彩推荐

最全的java面试题库

开源版的高仿 “ 微信 ”,吊炸天!

后端技术内卷群,一起学习!

秒杀架构设计的 7 个锦囊

原文始发于微信公众号(Java面试题精选):秒杀架构设计的 7 个锦囊

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

文章由半码博客整理,本文链接:https://www.bmabk.com/index.php/post/131938.html

(0)

及时掌握行业动态,欢迎加入几百人的后端技术交流群:


相关推荐

发表回复

登录后才能评论