这一次，彻底弄懂“秒杀系统”

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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大家为了打折商品蜂拥而至，造成

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：

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。

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)。

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。

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。

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。

负压力测试示意图

压力测试的步骤

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。

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。

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。

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