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这一次,彻底弄懂“秒杀系统”
来源:51CTO  作者:崔皓  时间:2019/10/9 12:33:27  对本文有异议

说到“秒杀”,恐怕大多数人想到的就是“双 11”,“促销”,“买买买”等火爆的场面吧。

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图片来自 Pexels

大家为了打折商品蜂拥而至,造成电商网站一片繁华的景象。但作为程序员的我们,看到的却是背后的高并发和可靠性。无论你处在软件开发的哪个阶段,都希望能够设计一套属于自己的秒杀系统。

今天我们一起来看看,一套秒杀系统在架构设计上需要有哪些考量:

  • 秒杀场景的特点

  • 系统隔离的设计思路

  • 客户端设计

  • 代理层设计

  • 应用层设计

  • 数据库设计

  • 压力测试

  • 总结

秒杀场景的特点

秒杀场景是电商网站定期举办的活动,这个活动有明确的开始和结束时间,而且参与互动的商品是事先定义好了,参与秒杀商品的个数也是有限制的。同时会提供一个秒杀的入口,让用户通过这个入口进行抢购。

总结一下秒杀场景的特点:

  • 定时开始,秒杀时大量用户会在同一时间,抢购同一商品,网站瞬时流量激增。

  • 库存有限,秒杀下单数量远远大于库存数量,只有少部分用户能够秒杀成功。

  • 操作可靠,秒杀业务流程比较简单,一般就是下订单减库存。库存就是用户争夺的“资源”,实际被消费的“资源”不能超过计划要售出的“资源”,也就是不能被“超卖”。

系统隔离的设计思路

在分析秒杀的特点后,我们发现秒杀活动是有计划的,并且在短时间内会爆发大量的请求。为了不影响现有的业务系统的正常运行,我们需要把它和现有的系统做隔离。

即使秒杀活动出现问题也不会影响现有的系统。隔离的设计思路可以从三个维度来思考。

  • 业务隔离

  • 技术隔离

  • 数据库隔离

业务隔离

既然秒杀是一场活动,那它一定和常规的业务不同,我们可以把它当成一个单独的项目来看。在活动开始之前,最好设计一个“热场”。

“热场”的形式多种多样,例如:分享活动领优惠券,领秒杀名额等等。“热场”的形式不重要,重要的是通过它获取一些准备信息。

例如:有可能参与的用户数,他们的地域分布,他们感兴趣的商品。为后面的技术架构提供数据支持。

技术隔离

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技术隔离架构图

前面有了准备工作,那么从技术上需要有以下几个方面的考虑:

  • 客户端,前端秒杀页面使用专门的页面,这些页面包括静态的 HTML 和动态的 JS,他们都需要在 CDN 上缓存。

  • 接入层,加入过滤器专门处理秒杀请求,即使我们扩展再多的应用,使用再多的应用服务器,部署再多的负载均衡器,都会遇到支撑不住海量请求的时候。

所以,在这一层我们要考虑的是如何做好限流,当超过系统承受范围的时候,需要果断阻止请求的涌入。

  • 应用层,瞬时的海量请求好比请求的“高峰”,我们架构系统的目的就是“削峰”。

需要使用服务集群和水平扩展,让“高峰”请求分流到不同的服务器进行处理。同时,还会利用缓存和队列技术减轻应用处理的压力,通过异步请求的方式做到最终一致性。

由于是多线程操作,而且商品的额度有限,为了解决超卖的问题,需要考虑进程锁的问题。

数据库隔离

秒杀活动持续时间短,瞬时数据量大。为了不影响现有数据库的正常业务,可以建立新的库或者表来处理。

在秒杀结束以后,需要把这部分数据同步到主业务系统中,或者查询表中。如果数据量特别巨大,到千万级别甚至上亿,建议使用分表或者分库。

客户端设计

上面提到的三个隔离维度中,我们对技术维度是最为关心的。如果说浏览器/客户端是用户接触“秒杀系统”的入口,那么在这一层提供缓存数据就是非常必要的。

在设计之初,我们会为秒杀的商品生成专门的商品页面和订单页面。这些页面以静态的 HTML 为主,包括的动态信息尽量少。

从业务的角度来说,这些商品的信息早就被用户熟识了,在秒杀的时候,他们关心的是如何快速下单。

既然商品的详情页面和订单页面都是静态生成的,那么就需要定义一个 URL,当要开始秒杀之前,开放这个 URL 给用户访问。

为了防止“程序员或者内部人员”作弊,这里的地址可以通过时间戳和 Hash 算法来生成,也就是说这个地址只有系统知道,到了快秒杀之前才由系统发放出去。

有人说浏览器/客户端如果存放的都是静态页面,那么“控制开始下单”的按钮,以及发送“下单请求”的按钮,也是静态的吗?

答案是否定的,其实静态页面是方便客户端好缓存,下单的动作以及下单时间的控制还是在服务器端。

只不过是通过 JS 文件的方式发送给客户端,在快要秒杀之前,会把这部分 JS 下载到客户端。

因为,其业务逻辑很少,基本只包括时间,用户信息,商品信息等等。所以,其对网络的要求不高。

同时,在网络设计上,我们也会将 JS 和 HTML 同时缓存在 CDN 上面,让用户从离自己最近的 CDN 服务器上获取这些信息。

为了避免秒杀程序参与秒杀,在客户端也会设计一些问答或者滑块的功能,减少此类机器人对服务器的压力。

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秒杀系统前端设计简图

代理层设计

说完了秒杀系统的前端设计,请求自然地来到了代理层。由于用户的请求量大,我们需要用负载均衡加上服务器集群,来面对如此空前的压力。

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代理层三大功能简图

在这一层是可以做缓存,过滤和限流的:

  • 缓存,以 Nginx 为例,它可以缓存用户的信息。假设用户信息的修改没有那么频繁,即使有类似的修改也可以通过更新服务来刷新。总比从服务器上获取效率要高得多。

  • 过滤,既然缓存了用户信息,这里就可以过滤掉一些不满足条件的用户。注意,这里的用户信息的过滤和缓存只是一个例子。

主要想表达的意思是,可以将一些变化不频繁的数据,提到代理层来缓存,提高响应的效率。

同时,还可以根据风控系统返回的信息,过滤一些疑似机器人或者恶意请求。例如:从固定 IP 过来的,频率过高的请求。最重要的就是在这一层,可以识别来自秒杀系统的请求。

如果是带有秒杀系统的参数,就要把请求路由到秒杀系统的服务器集群。这样才能和正常的业务系统分割开来。

  • 限流,每个服务器集群能够承受的压力都是有限的。代理层可以根据服务器集群能够承受的最大压力,设置流量的阀值。

阀值的设置可以是动态调整的。例如:集群服务器中有 10 个服务器,其中一台由于压力过大挂掉了。

此时就需要调整代理层的流量阀值,将能够处理的请求流量减少,保护后端的应用服务器。

当服务器恢复以后,又可以将阀值调回原位。可以通过 Nginx+Lua 合作完成,Lua 从服务注册中心读取服务健康状态,动态调整流量。

应用层设计

“秒杀系统”秒杀的是什么?无非是商品。对于系统来说就是商品的库存,购买的商品一旦超过了库存就不能再卖了。

防止超卖

超过了库存还可以卖给用户,这就是“超卖”,也是系统设计需要避免的。为了承受大流量的访问,我们用了水平扩展的服务,但是对于他们消费的资源“库存”来说,却只有一个。

为了提高效率,会将这个库存信息放到缓存中。以流行的 Redis 为例,用它存放库存信息,由多个线程来访问就会出现资源争夺的情况。也就是分布式程序争夺唯一资源,为了解决这个问题我们需要实现分布式锁。

假设这里有多个应用响应用户的订单请求,他们同时会去访问 Redis 中存放的库存信息,每接受用户一次请求,都会从 Redis 的库存中减去 1 个商品库存量。

当任何一个进程访问 Redis 中的库存资源时,其他进程是不能访问的,所以这里需要考虑锁的情况(乐观,悲观)。

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Redis 缓存承载库存变量

如果锁长期没有释放,需要考虑锁的过期时间,需要设置两个超时时间:

  • 资源本身的超时时间,一旦资源被使用一段时间还没有被释放,Redis 会自动释放掉该资源给其他服务使用。

  • 服务获取资源的超时时间,一旦一个服务获取资源一段时间后,不管该服务是否处理完这个资源,都需要释放该资源给其他服务使用。

订单处理流程

这里的“扣减服务”完成了最简单的扣减库存工作,并没有和其他项目服务打交道,更没有访问数据库。

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订单流程示意图

后面的流程相对比较复杂,我们先看图,根据图示来讲解:

  • 首先,扣减服务作为下单流程的入口,会先对商品的库存做扣减。同样它会检查商品是否还有库存?

  • 由于订单对应的操作步骤比较多,为了让流量变得平滑,这里使用队列存放每个订单请求,等待订单处理服务完成具体业务。

  • 订单处理服务实现多线程,或者水平扩展的服务阵列,它们不断监听队列中的消息。一旦发现有新订单请求,就取出订单进行后续处理。

注意,这里可以加入类似 ZooKeeper 这样的服务调度来帮助,协调服务调度和任务分配。

  • 订单处理服务,处理完订单以后会把结果写到数据库。写数据库是 IO 操作,耗时长。

  • 所以,在写数据库的同时,会把结果先写入缓存中,这样用户是可以第一时间查询自己是否下单成功了。

  • 结果写入数据库,这个操作有可能成功也有可能失败。

  • 为了保证数据的最终一致性,我们用订单结果同步的服务不断的对比,缓存和数据库中的订单结果信息。

一旦发现不一致,会去做重试操作。如果重试依旧不成功,会重写信息到缓存,让用户知道失败原因。

  • 用户下单以后,焦虑地刷新页面查看下单的结果,实际上是读到的缓存上的下单结果信息。

虽然,这个信息和最终结果有偏差,但是在秒杀的场景,要求高性能是前提,结果的一致性,可以后期补偿。

数据库设计

讲完了秒杀的处理流程,来谈谈数据库设计要注意的点。

数据估算

前面说了秒杀场景需要注意隔离,这里的隔离包括“业务隔离”。就是说我们在秒杀之前,需要通过业务的手段,例如:热场活动,问卷调查,历史数据分析。通过他们去估算这次秒杀可能需要存储的数据量。

这里有两部分的数据需要考虑:

  • 业务数据

  • 日志数据

前者不言而喻是给业务系统用的。后者,是用来分析和后续处理问题订单用的,秒杀完毕以后还可以用来复盘。

分表分库

对于这些数据的存放,需要分情况讨论,例如,MySQL 单表推荐的存储量是 500W 条记录(经验数字)。

如果估算的时候超过了这个数据,建议做分表。如果服务的连接数较多,建议进行分库的操作。

数据隔离

由于大量的数据操作是插入,有少部分的修改操作。如果使用关系型数据来存储,建议用专门的表来存放,不建议使用业务系统正在使用的表。

这个开头提到了,数据隔离是必须的,一旦秒杀系统挂了,不会影响到正常业务系统,这个风险意识要有。表的设计除了 ID 以外,最好不要设置其他主键,保证能够快速地插入。

数据合并

由于是用的专用表存储,在秒杀活动完毕以后,需要将其和现有的数据做合并。其实,交易已经完成,合并的目的也就是查询。

这个合并需要根据具体情况来分析,如果对于那些“只读”的数据,对于做了读写分离的公司,可以导入到专门负责读的数据库或者 NoSQL 数据库中。

压力测试

构建了秒杀系统,一定会面临上线,那么在上线之前压力测试是必不可少的。

我们做压力测试的目的是检验系统崩溃的边缘在哪里?系统的极限在哪里?

这样才能合理地设置流量的上限,为了保证系统的稳定性,多余的流量需要被抛弃。

压力测试的方法

合理的测试方法可以帮助我们对系统有深入的了解,这里介绍两种压力测试的方法:

  • 正压力测试

  • 负压力测试

正压力测试。每次秒杀活动都会计划,使用多少服务器资源,承受多少的请求量。

可以在这个请求量上面不断加压,直到系统接近崩溃或者真正崩溃。简单的说就是做加法。

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正压力测试示意图

负压力测试。在系统正常运行的情况下,逐步减少支撑系统的资源(服务器),看什么时候系统无法支撑正常的业务请求。

例如:在系统正常运行的情况下,逐步减少服务器或者微服务的数量,观察业务请求的情况。说白了就是做减法。

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负压力测试示意图

压力测试的步骤

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测试步骤

有了测试方法的加持,我们来看看需要遵循哪些测试步骤。下面的操作偏套路化,大家在其他系统的压力测试也可以这么做,给大家做个参考。

第一,确定测试目标。与性能测试不同的是,压力测试的目标是,什么时候系统会接近崩溃。比如:需要支撑 500W 访问量。

第二,确定关键功能。压力测试其实是有重点的,根据 2/8 原则,系统中 20% 的功能被使用的是最多的,我们可以针对这些核心功能进行压力测试。例如:下单,库存扣减。

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关注核心服务

第三,确定负载。这个和关键服务的思路一致,不是每个服务都有高负载的,我们的测试其实是要关注那些负载量大的服务,或者是一段时间内系统中某些服务的负载有波动。这些都是测试目标。

第四,选择环境,建议搭建和生产环境一模一样的环境进行测试。

第五,确定监视点,实际上就是对关注的参数进行监视,例如 CPU 负载,内存使用率,系统吞吐量等等。

第六,产生负载,这里需要从生产环境去获取一些真实的数据作为负载数据源,这部分数据源根据目标系统的承受要求由脚本驱动,对系统进行冲击。

建议使用往期秒杀系统的数据,或者实际生产系统的数据进行测试。

第七,执行测试,这里主要是根据目标系统,关键组件,用负载进行测试,返回监视点的数据。

建议团队可以对测试定一个计划,模拟不同的网络环境,硬件条件进行有规律的测试。

第八,分析数据,针对测试的目的,对关键服务的压力测试数据进行分析得知该服务的承受上限在哪里。

对一段时间内有负载波动或者大负载的服务进行数据分析,得出服务改造的方向。

总结

秒杀系统的特点,并发量大,资源有限,操作相对简单,访问的都是热点数据。因此,我们需要把它从业务,技术,数据上做隔离,保证不影响到现有的系统。

因此,架构设计需要分几层来考虑,从客户请求到数据库存储,到最后上线前的压力测试。

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简易的思维导图送给大家

思考顺序如下,客户端→代理层→应用层→数据库→压力测试:

客户端 90% 静态 HTML+10% 动态 JS;配合 CDN 做好缓存工作。

接入层专注于过滤和限流。

应用层利用缓存+队列+分布式处理好订单。

做好数据的预估,隔离,合并。

上线之前记得进行压力测试。