深圳网站制作网站建设,工程外包平台,免费进销存软件免费版,网站seo其应用秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销#xff0c;推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量#xff0c;还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统#xff0c;可以提高平台系统的稳定性和公平性#xff0c;获得更好的用户体验#xff0c;提升平台的口碑#xff0c;从而提…秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统可以提高平台系统的稳定性和公平性获得更好的用户体验提升平台的口碑从而提升秒杀活动的最大价值。
本次主要讨论阿里云云数据库Redis缓存设计高并发的秒杀系统。
秒杀的特征
秒杀活动对稀缺或者特价的商品进行定时定量售卖吸引成大量的消费者进行抢购但又只有少部分消费者可以下单成功。因此秒杀活动将在较短时间内产生比平时大数十倍上百倍的页面访问流量和下单请求流量。
秒杀活动可以分为3个阶段 秒杀前用户不断刷新商品详情页页面请求达到瞬时峰值。 秒杀开始用户点击秒杀按钮下单请求达到瞬时峰值。 秒杀后一部分成功下单的用户不断刷新订单或者产生退单操作大部分用户继续刷新商品详情页等待退单机会。
消费者提交订单一般做法是利用数据库的行级锁。只有抢到锁的请求可以进行库存查询和下单操作。但是在高并发的情况下数据库无法承担如此大的请求往往会使整个服务blocked在消费者看来就是服务器宕机。
秒杀系统
系统架构图 秒杀系统的流量虽然很高但是实际有效流量是十分有限的。利用系统的层次结构在每个阶段提前校验拦截无效流量可以减少大量无效的流量涌入数据库。
利用浏览器缓存和CDN抗压静态页面流量
秒杀前用户不断刷新商品详情页造成大量的页面请求。所以我们需要把秒杀商品详情页与普通的商品详情页分开。对于秒杀商品详情页尽量将能静态化的元素尽量静态化处理除了秒杀按钮需要服务端进行动态判断其他的静态数据可以缓存在浏览器和CDN上。这样秒杀前刷新页面导致的流量进入服务段的流量只有很小的一部分
利用阿里云读写分离Redis缓存拦截流量
CDN是第一级流量拦截第二级流量拦截我们使用支持读写分离的阿里云Redis。在这一阶段我们主要读取数据读写分离Redis能支持高大60万以上qps的完全可以支持需求。
首先通过数据控制模块提前将秒杀商品的缓存到阿里云读写分离Redis并设置秒杀开始标记
goodsId_count: 100 //总数goodsId_start: 0 //开始标记goodsId_access: 0 //接受下单数
秒杀开始前服务集群读取goodsId_Start为0直接返回未开始。
数据控制模块将goodsId_start改为1标志秒杀开始。
服务集群缓存开始标记位并开始接受请求并记录到redis中goodsId_access商品剩余数量为(goodsId_count - goodsId_access)。
当接受下单数达到goodsId_count后继续拦截所有请求商品剩余数量为0
可以看出最后成功参与下单的请求只有少部分可以被接受。在高并发的情况下允许稍微多的流量进入。因此可以控制接受下单数的比例。
利用阿里云主从版Redis缓存加速库存扣量
成功参与下单进入下层服务开始进行订单信息校验库存扣量。为了避免直接访问数据库我们使用阿里云主从版Redis来进行库存扣量阿里云主从版Redis提供10万级别的QPS。我们使用Redis来优化库存查询提前拦截秒杀失败的请求将大大提高系统的整体吞吐量。我们也是通过数据控制模块提前将库存存入Redis:
//我们将每个秒杀商品在redis中用一个hash结构表示
goodsId : { Total: 100 Booked: 100}
扣量时服务器通过请求Redis获取下单资格我们通过lua脚本实现由于Redis时单线程模型lua可以保证多个命令的原子性
lua脚本
local n tonumber(ARGV[1])if not n or n 0 then return 0 end local vals redis.call(HMGET, KEYS[1], Total, Booked);local total tonumber(vals[1])local blocked tonumber(vals[2])if not total or not blocked then return 0 end if blocked n total then redis.call(HINCRBY, KEYS[1], Booked, n) return n; end return 0
先使用SCRIPT LOAD将lua脚本提前缓存在Redis然后调用EVALSHA调用脚本比直接调用EVAL节省网络带宽
redis 127.0.0.1:6379SCRIPT LOAD lua code438dd755f3fe0d32771753eb57f075b18fed7716 redis 127.0.0.1:6379EVAL 438dd755f3fe0d32771753eb57f075b18fed7716 1 goodsId 1
秒杀服务通过判断Redis是否返回抢购个数n即可知道此次请求是否扣量成功。
使用阿里云主从版Redis实现简单的消息队列异步下单入库
扣量完成后需要进行订单入库。如果商品数量较少的时候直接操作数据库即可。如果秒杀的商品是1万甚至10万级别那数据库锁冲突将带来很大的性能瓶颈。因此利用消息队列组件当秒杀服务将订单信息写入消息队列后即可认为下单完成避免直接操作数据库。
消息队列组件依然可以使用Redis实现在R2中用list数据结构表示
orderList { [0] {订单内容} [1] {订单内容} [2] {订单内容} ...}
将订单内容写入Redis:
LPUSH orderList {订单内容}
异步下单模块从Redis中顺序获取订单信息并将订单写入数据库
BRPOP orderList 0
我们通过使用Redis作为消息队列异步处理订单入库有效的提高了用户的下单完成速度。
数据控制模块管理秒杀数据同步
最开始我们利用阿里云读写分离Redis进行流量限制只让部分流量进入下单。对于下单检验失败和退单等情况我们需要让更多的流量进来。因此数据控制模块需要定时将数据库中的数据进行一定的计算同步到主从版Redis同时再同步到读写分离的Redis让更多的流量进来。
