前言 最近，被推送了不少秒殺架構的文章，忙裡偷閑自己也總結了一下互聯網平臺秒殺架構設計，當然也借鑒了不少同學的思路。俗話說，脫離案例講架構都是耍流氓，最終使用SpringBoot模擬實現了部分秒殺場景，同時跟大家分享交流一下。 秒殺場景 秒殺場景無非就是多個用戶在同時搶購一件或者多件商品，專用辭彙 ...
前言
最近，被推送了不少秒殺架構的文章，忙裡偷閑自己也總結了一下互聯網平臺秒殺架構設計，當然也借鑒了不少同學的思路。俗話說，脫離案例講架構都是耍流氓，最終使用SpringBoot模擬實現了部分秒殺場景，同時跟大家分享交流一下。
秒殺場景
秒殺場景無非就是多個用戶在同時搶購一件或者多件商品，專用辭彙就是所謂的高併發。現實中經常被大家喜聞樂見的場景，一群大媽搶購打折雞蛋的畫面一定不會陌生，如此場面讓服務員大姐很無奈，趕上不要錢了。
業務特點
- 瞬間高併發、電腦旁邊的小哥哥、小姐姐們如超市哄搶的大媽一般，瘋狂的點著滑鼠
- 庫存少、便宜、稀缺限量，值得大家去搶購，如蘋果腎，小米粉，錘子粉(理解萬歲)
用戶規模
用戶規模可大可小，幾百或者上千人的活動單體架構足以可以應付，簡單的加鎖、進程內隊列就可以輕鬆搞定。一旦上升到百萬、千萬級別的規模就要考慮分散式集群來應對瞬時高併發。
秒殺架構
架構層級
一般商家在做活動的時候，經常會遇到各種不懷好意的DDOS攻擊(利用無辜的吃瓜群眾奪取資源)，導致真正的我們無法獲得服務！所以說高防IP還是很有必要的。
搞活動就意味著人多，接入SLB，對多台雲伺服器進行流量分發，可以通過流量分發擴展應用系統對外的服務能力，通過消除單點故障提升應用系統的可用性。
基於SLB價格以及靈活性考慮後面我們接入Nginx做限流分發，來保障後端服務的正常運行。
後端秒殺業務邏輯，基於Redis 或者 Zookeeper 分散式鎖，Kafka 或者 Redis 做消息隊列，DRDS資料庫中間件實現數據的讀寫分離。
優化思路
分流、分流、分流，重要的事情說三遍，再牛逼的機器也抵擋不住高級別的併發。
限流、限流、限流，畢竟秒殺商品有限，防刷的前提下沒有絕對的公平，根據每個服務的負載能力，設定流量極限。
緩存、緩存、緩存、儘量不要讓大量請求穿透到DB層，活動開始前商品信息可以推送至分散式緩存。
非同步、非同步、非同步，分析並識別出可以非同步處理的邏輯，比如日誌，縮短系統響應時間。
主備、主備、主備，如果有條件做好主備容災方案也是非常有必要的(參考某年錘子的活動被攻擊)。
最後，為了支撐更高的併發，追求更好的性能，可以對伺服器的部署模型進行優化，部分請求走正常的秒殺流程，部分請求直接返回秒殺失敗，缺點是開發部署時需要維護兩套邏輯。
分層優化
- 前端優化：活動開始前生成靜態商品頁面推送緩存和CDN，靜態文件(JS/CSS)請求推送至文件伺服器和CDN。
- 網路優化：如果是全國用戶，最好是BGP多線機房，減少網路延遲。
- 應用服務優化：Nginx最佳配置、Tomcat連接池優化、資料庫配置優化、資料庫連接池優化。
全鏈路壓測
- 分析需壓測業務場景涉及系統
- 協調各個壓測系統資源並搭建壓測環境
- 壓測數據隔離以及監控(響應時間、吞吐量、錯誤率等數據以圖表形式實時顯示)
- 壓測結果統計(平均響應時間、平均吞吐量等數據以圖表形式在測試結束後顯示)
- 優化單個系統性能、關聯流程以及整個業務流程
整個壓測優化過程就是一個不斷優化不斷改進的過程，事先通過測試不斷發現問題，優化系統，避免問題，指定應急方案，才能讓系統的穩定性和性能都得到質的提升。
代碼案例
可能秒殺架構原理大家都懂，網上也有不少實現方式，但大多都是文字的描述，告訴你如何如何，什麼加鎖、緩存、隊列之類。但很少全面有的案例告訴你如何去做，既然是從0到1，希望以下代碼案例可以幫助到你。當然最終落實到生產，還有很長的路要走，要根據自己的業務進行編碼，實施並部署。
你將會在代碼案例中學到以下知識(不定期補充)：
- 如何大家SpringBoot微服務
- ThreadPoolExecutor線程池的使用
- ReentrantLock和Synchronized的使用場景
- 資料庫鎖機制(悲觀鎖、樂觀鎖)
- 分散式鎖(RedissLock、Zookeeper)
- 進程內消息隊列(LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue)
- 分散式消息隊列(Redis、Kafka)
代碼結構：
├─src
│ ├─main
│ │ ├─java
│ │ │ └─com
│ │ │ └─itstyle
│ │ │ └─seckill
│ │ │ │ Application.java
│ │ │ │
│ │ │ ├─common
│ │ │ │ ├─api
│ │ │ │ │ SwaggerConfig.java
│ │ │ │ │
│ │ │ │ ├─config
│ │ │ │ │ IndexController.java
│ │ │ │ │
│ │ │ │ ├─dynamicquery
│ │ │ │ │ DynamicQuery.java
│ │ │ │ │ DynamicQueryImpl.java
│ │ │ │ │ NativeQueryResultEntity.java
│ │ │ │ │
│ │ │ │ ├─entity
│ │ │ │ │ Result.java
│ │ │ │ │ Seckill.java
│ │ │ │ │ SuccessKilled.java
│ │ │ │ │
│ │ │ │ ├─enums
│ │ │ │ │ SeckillStatEnum.java
│ │ │ │ │
│ │ │ │ ├─interceptor
│ │ │ │ │ MyAdapter.java
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─redis
│ │ │ │ RedisConfig.java
│ │ │ │ RedisUtil.java
│ │ │ │
│ │ │ ├─distributedlock
│ │ │ │ ├─redis
│ │ │ │ │ RedissLockDemo.java
│ │ │ │ │ RedissLockUtil.java
│ │ │ │ │ RedissonAutoConfiguration.java
│ │ │ │ │ RedissonProperties.java
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─zookeeper
│ │ │ │ ZkLockUtil.java
│ │ │ │
│ │ │ ├─queue
│ │ │ │ ├─jvm
│ │ │ │ │ SeckillQueue.java
│ │ │ │ │ TaskRunner.java
│ │ │ │ │
│ │ │ │ ├─kafka
│ │ │ │ │ KafkaConsumer.java
│ │ │ │ │ KafkaSender.java
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─redis
│ │ │ │ RedisConsumer.java
│ │ │ │ RedisSender.java
│ │ │ │ RedisSubListenerConfig.java
│ │ │ │
│ │ │ ├─repository
│ │ │ │ SeckillRepository.java
│ │ │ │
│ │ │ ├─service
│ │ │ │ │ ISeckillDistributedService.java
│ │ │ │ │ ISeckillService.java
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─impl
│ │ │ │ SeckillDistributedServiceImpl.java
│ │ │ │ SeckillServiceImpl.java
│ │ │ │
│ │ │ └─web
│ │ │ SeckillController.java
│ │ │ SeckillDistributedController.java
│ │ │
│ │ ├─resources
│ │ │ │ application.properties
│ │ │ │ logback-spring.xml
│ │ │ │
│ │ │ ├─sql
│ │ │ │ seckill.sql
│ │ │ │
│ │ │ ├─static
│ │ │ └─templates
│ │ └─webapp
思考改進
- 如何防止單個用戶重覆秒殺下單？
- 如何防止惡意調用秒殺介面？
- 如果用戶秒殺成功，一直不支付該怎麼辦？
- 消息隊列處理完成後，如果非同步通知給用戶秒殺成功？
- 如何保障 Redis、Zookeeper 、Kafka 服務的正常運行(高可用)？
- 高併發下秒殺業務如何做到不影響其他業務(隔離性)？
碼雲下載：從0到1構建分散式秒殺系統，脫離案例講架構都是耍流氓
