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秒杀设计

架构设计 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

秒杀设计

前言
  • 源自慕课网皮奇 秒杀设计课程 所做的笔记
课程目标
  • 掌握秒杀系统的核心实现
  • 系统高可用的方法论学习
  • 高并发场景的通用解决思路学习
原理知识介绍
  • 减而治之(CDN原理/nginx限流/异步队形)
  • 分而治之(nginx负载均衡)
特征与难点分析
  • 特征
    1 写强一致性(eg:商品超卖)
    2 读弱一致性(eg: 12306抢票 显示有抢不到)
  • 难点
    1 极致性能的实现(并发量高提高单服务)
    2 高可用的保证
秒杀系统核心实现
  • 极致性能的读服务实现
  • 极致性能的写服务器(eg 扣库存 创建订单)
  • 极致性能的派对进度查询(eg:12306 抢票后查询排队)
  • 链路流量优化如何做
兜底-高可用
  • 高可用的标准(4个9/3个9)
  • 请求链路中每层高可用的实现原理
  • 限流,一键降级,自动降级的实现
正文 压测工具的使用
  • ab
    1 安装
yum -y install httpd-tools # 安装
ab -V 查看是否安装成功

2 使用
检测接口最大的qps

ab -n100 -c 10 http://xxx #  其中-c  几个并发   -n 是访问多少次   反馈为
Requests per second:101.15[#/sec](mean)

eg

nginx 限流配置
  • 按连接数限速,即并发数(ngx_http+limit_conn_module )
  • 按请求速率限速,按照 ip 限制单位时间内的请求数(ngx_http_limit_req_module)

  • 具体配置
  • 创建规则 : limit_req_zone $binary_remote_addr zone=mylimit:10m rate=1r/s (10M 是内存 1r/s 是一个请求每秒)
  • 应用规则: limit_req zone=mylimit burst=1 nodelay (burst 请求突发流量 保存缓存 nodelay 瞬间处理 减少排队)
  • eg

限流算法与cdn原理 限流算法


  • 两个算法不同之处 是令牌桶算法可以应对突发流量
  • 限流算法介绍-计数器
    1 单位时间计数器计数即可 一般在应用城区中写的较多
CDN介绍
  • CDN 内容分发网络(Content Delivery Network)
  • 缩短访问路径,减少源站压力,提高内容相应速度
  • 为源站提供安全保护
  • 原理 eg:






大型网站架构

nginx 负载均衡算法介绍
  • Round-robin(轮循)

  • Weight-round-robin(推荐:带权轮循):(根据服务器性能的不同转发到不用服务器)

  • Ip-hash(Ip 哈希)

消息队列-介绍
  • 消息队列实际为链表,头插尾出,高并发下容易堵塞,为避免消息丢失,可通过写入实时消息队列进行延时处理
  • 现实生活中的应用:海底捞排队
    1 实时队列
    2 延时队列
    eg:
消息队列的作用
  • 提高请求相应速度,如:创建订单后的流程,发push ,短信提醒等
  • 瞬间高并发下,可以起到削峰,如 双十一0点并发创建订单
  • 延时队列 时间维度任务触发 如 发货提醒
秒杀系统的分析 使用场景
  • 商城活动抢购,优惠券,定时抢购 (有效写 100+ 并发抢 1W+)
  • 小米商城手机抢购 (有效写1W+ 并发抢100W+)
  • 12306的抢票(有效写1w+ 并发抢100w+)
  • 天猫双十一凌晨促销(有效写10W+ 并发抢 1000W+ )
秒杀系统-特点
  • 抢购人数远多于库存,读写并发巨大
  • 库存少,有效写少
  • 写需强一致性,商品部能超卖
  • 读一致性要求并不高
  • eg:
秒杀系统的重难点
  • 稳定性难
    1 高并发下,某个小依赖可能造成雪崩
    2 流量预期难精确,过高也造成雪崩
    3 分布式集群,机器多,出故障的概率高
  • 准确性难
    1 库存,抢购成功数,创建订单之前的一致性
  • 高性能难
    1 有限成本下需要做到极致的性能
秒杀系统的架构原则
  • 稳定性
    1 减少第三方依赖,同时自身部署也需要做到隔离
    2 压测,降级,限流方案,确保核心服务可用
    3 需健康读检查机制,整个链路避免单点(剔除故障机器 分布式集群中)
  • 高性能
    1 缩短单请求访问路径,减少IO
    2 减少接口数,降低吞吐数据量,请求册数较少
  • 目标
    1 满足高并发且高可用的系统

秒杀系统的核心实现
  • 秒杀服务核心怎么设计
    1 满足基本需求(扣库存。查库存、排队进度。查询订单、创建订单、支付订单),单服务的极致性能
    2 请求链路流量优化,从客户端到服务端每层优化
    3 稳定性建设
秒杀系统基本需求分析
  • 扣库存方案
  • 预扣库存方案实现
    1 先扣除库存,然后再创建订单支付
    2 10分钟内不支付则取消订单,避免不支付库存买不去的问题
极致性能的扣库存服务如何实现

扣库存分布式实现方案




  • 如何实现
    1 初始化库存到本地库存
    2 本地减库存,成功则进行统一减库存,失败则返回
    3 统一减库存成功则写入Mysql,异步创建订单
    4 告知用户抢购成功
扣库存代码演示(api.php、base.php)
  • base.php

    static $redisObj;

    static function conRedis($config = array())
    {
        if (self::$redisObj) return self::$redisObj;
        self::$redisObj = new Redis();
        self::$redisObj->connect("127.0.0.1", 6379);
        return self::$redisObj;
    }

    static function output($data = array(), $errNo = 0, $errMsg = 'ok')
    {
        $res['errno'] = $errNo;
        $res['errmsg'] = $errMsg;
        $res['data'] = $data;
        echo json_encode($res);exit();
    }
}

?>
  • api.php

    //共享信息,存储在redis中,以hash表的形式存储,%s变量代表的是商品id
    static $userId;
    static $productId;

    static $REDIS_REMOTE_HT_KEY         = "product_%s";     //共享信息key
    static $REDIS_REMOTE_TOTAL_COUNT    = "total_count";    //商品总库存
    static $REDIS_REMOTE_USE_COUNT      = "used_count";     //已售库存
    static $REDIS_REMOTE_QUEUE          = "c_order_queue";  //创建订单队列

    static $APCU_LOCAL_STOCK    = "apcu_stock_%s";       //总共剩余库存

    static $APCU_LOCAL_USE      = "apcu_stock_use_%s";   //本地已售多少
    static $APCU_LOCAL_COUNT    = "apcu_total_count_%s"; //本地分库存分摊总数

    public function __construct($productId, $userId)
    {
        self::$REDIS_REMOTE_HT_KEY  = sprintf(self::$REDIS_REMOTE_HT_KEY, $productId);
        self::$APCU_LOCAL_STOCK     = sprintf(self::$APCU_LOCAL_STOCK, $productId);
        self::$APCU_LOCAL_USE       = sprintf(self::$APCU_LOCAL_USE, $productId);
        self::$APCU_LOCAL_COUNT     = sprintf(self::$APCU_LOCAL_COUNT, $productId);
        self::$APCU_LOCAL_COUNT     = sprintf(self::$APCU_LOCAL_COUNT, $productId);
        self::$userId               = $userId;
        self::$productId            = $productId;
    }
    static  function clear(){
	apcu_delete(self::$APCU_LOCAL_STOCK);
	apcu_delete(self::$APCU_LOCAL_USE);
	apcu_delete(self::$APCU_LOCAL_COUNT);
		
	}
    
    static function getStock()
    {
	$stockNum = apcu_fetch(self::$APCU_LOCAL_STOCK);
        if ($stockNum === false) {
            $stockNum = self::initStock();
        }
        self::output(['stock_num' => $stockNum]);
    }

    
    static function buy()
    {
        $localStockNum = apcu_fetch(self::$APCU_LOCAL_COUNT);
        if ($localStockNum === false) {
            $localStockNum = self::init();
        }

        $localUse = apcu_inc(self::$APCU_LOCAL_USE);//本已卖 + 1
        if ($localUse > $localStockNum) {//抢购失败 大部分流量在此被拦截
		echo 1;
            self::output([], -1, '该商品已售完');
        }

        //同步已售库存 + 1;
        if (!self::incUseCount()) {//改失败,返回商品已售完
            self::output([], -1, '该商品已售完');
        }

        //写入创建订单队列
        self::conRedis()->lPush(self::$REDIS_REMOTE_QUEUE, json_encode(['user_id' => self::$userId, 'product_id' => self::$productId]));
        //返回抢购成功
        self::output([], 0, '抢购成功,请从订单中心查看订单');
    }

    
    
    
    static function sync()
    {
	$data = self::conRedis()->hMGet(self::$REDIS_REMOTE_HT_KEY, [self::$REDIS_REMOTE_TOTAL_COUNT, self::$REDIS_REMOTE_USE_COUNT]);
        $num = $data['total_count'] - $data["used_count"];
        apcu_add(self::$APCU_LOCAL_STOCK, $num);
        self::output([], 0, '同步库存成功');
    }
    
    //库存同步
    private static function incUseCount()
    {
        //同步远端库存时,需要经过lua脚本,保证不会出现超卖现象
        $script = <<field2_val) then
                return redis.call('HINCRBY', key, field2,1)
            end
            return 0
eof;
        return self::conRedis()->eval($script,[self::$REDIS_REMOTE_HT_KEY,  self::$REDIS_REMOTE_TOTAL_COUNT, self::$REDIS_REMOTE_USE_COUNT] , 3);
    }
    
    private static function init()
    {
        apcu_add(self::$APCU_LOCAL_COUNT, 150);
        apcu_add(self::$APCU_LOCAL_USE, 0);
    }
    static  function initStock(){
        $data = self::conRedis()->hMGet(self::$REDIS_REMOTE_HT_KEY, [self::$REDIS_REMOTE_TOTAL_COUNT, self::$REDIS_REMOTE_USE_COUNT]);
        $num = $data['total_count']- $data["used_count"];
        apcu_add(self::$APCU_LOCAL_STOCK, $num);
        return $num;
    }

}

try{
$act = $_GET['act'];
$product_id = $_GET['product_id'];
$user_id = $_GET['user_id'];

$obj = new Api($product_id, $user_id);
if (method_exists($obj, $act)) {
    $obj::$act();
    die;
}
echo 'method_error!';
} catch (Exception $e) {
    echo 'exception_error!';
    var_dump($e);
}
商品信息页及抢购进度查询实现
  • 创建、支付订单服务
    1 与扣库存服务隔离

    2 用户收到抢购成功,页面跳转到订单中心去支付订单
  • 读商品信息页
    1 与库存服务隔离
    2 商品库一主多从提高读能力
    3 页面静态化+缓存+db实现即可
  • 排队进度查看
高性能的查库存服务实现
基本需求实现总结

何实现漏斗式流量




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