很多小夥伴反饋說,高並行專題學了那麼久,但是,在真正做專案時,仍然不知道如何下手處理高並行業務場景!甚至很多小夥伴仍然停留在只是簡單的提供介面(CRUD)階段,不知道學習的並行知識如何運用到實際專案中,就更別提如何構建高並行系統了!
究竟什麼樣的系統算是高並行系統?今天,我們就一起解密高並行業務場景下典型的秒殺系統的架構,結合高並行專題下的其他文章,學以致用。
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在電商領域,存在著典型的秒殺業務場景,那何謂秒殺場景呢。簡單的來說就是一件商品的購買人數遠遠大於這件商品的庫存,而且這件商品在很短的時間內就會被搶購一空。 比如每年的618、雙11大促,小米新品促銷等業務場景,就是典型的秒殺業務場景。
我們可以將電商系統的架構簡化成下圖所示。
由圖所示,我們可以簡單的將電商系統的核心層分為:負載均衡層、應用層和持久層。接下來,我們就預估下每一層的並行量。
假如負載均衡層使用的是高效能的Nginx,則我們可以預估Nginx最大的並行度為:10W+,這裡是以萬為單位。
假設應用層我們使用的是Tomcat,而Tomcat的最大並行度可以預估為800左右,這裡是以百為單位。
假設持久層的快取使用的是Redis,資料庫使用的是MySQL,MySQL的最大並行度可以預估為1000左右,以千為單位。Redis的最大並行度可以預估為5W左右,以萬為單位。
所以,負載均衡層、應用層和持久層各自的並行度是不同的,那麼,為了提升系統的總體並行度和快取,我們通常可以採取哪些方案呢?
系統擴容包括垂直擴容和水平擴容,增加裝置和機器設定,絕大多數的場景有效。
本地快取或者集中式快取,減少網路IO,基於記憶體讀取資料。大部分場景有效。
採用讀寫分離,分而治之,增加機器的並行處理能力。
秒殺系統的業務特點
秒殺系統的技術特點
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通常,從秒殺開始到結束,往往會經歷三個階段:
準備階段:這個階段也叫作系統預熱階段,此時會提前預熱秒殺系統的業務資料,往往這個時候,使用者會不斷重新整理秒殺頁面,來檢視秒殺活動是否已經開始。在一定程度上,通過使用者不斷重新整理頁面的操作,可以將一些資料儲存到Redis中進行預熱。
秒殺階段:這個階段主要是秒殺活動的過程,會產生瞬時的高並行流量,對系統資源會造成巨大的衝擊,所以,在秒殺階段一定要做好系統防護。
結算階段: 完成秒殺後的資料處理工作,比如資料的一致性問題處理,異常情況處理,商品的回倉處理等。
針對這種短時間內大流量的系統來說,就不太適合使用系統擴容了,因為即使系統擴容了,也就是在很短的時間內會使用到擴容後的系統,大部分時間內,系統無需擴容即可正常存取。 那麼,我們可以採取哪些方案來提升系統的秒殺效能呢?
針對秒殺系統的特點,我們可以採取如下的措施來提升系統的效能。
將整體流程進行拆解,核心流程通過佇列方式進行控制。
控制網站整體流量,提高請求的門檻,避免系統資源耗盡。
將整體流程中的資源排程進行控制,揚長避短。
由於應用層能夠承載的並行量比快取的並行量少很多。所以,在高並行系統中,我們可以直接使用OpenResty由負載均衡層存取快取,避免了呼叫應用層的效能損耗。 同時,由於秒殺系統中,商品數量比較少,我們也可以使用動態渲染技術,CDN技術來加速網站的存取效能。
如果在秒殺活動開始時,並行量太高時,我們可以將使用者的請求放入佇列中進行處理,併為使用者彈出排隊頁面。
網上很多的秒殺系統和對秒殺系統的解決方案,並不是真正的秒殺系統,他們採用的只是同步處理請求的方案,一旦並行量真的上來了,他們所謂的秒殺系統的效能會急劇下降。我們先來看一下秒殺系統在同步下單時的時序圖。
同步下單流程
在同步下單流程中,首先,使用者發起秒殺請求。商城服務需要依次執行如下流程來處理秒殺請求的業務。
(1)識別驗證碼是否正確
商城服務判斷使用者發起秒殺請求時提交的驗證碼是否正確。
(2)判斷活動是否已經結束
驗證當前秒殺活動是否已經結束。
(3)驗證存取請求是否處於黑名單
在電商領域中,存在著很多的惡意競爭,也就是說,其他商家可能會通過不正當手段來惡意請求秒殺系統,佔用系統大量的頻寬和其他系統資源。此時,就需要使用風控系統等實現黑名單機制。為了簡單,也可以使用攔截器統計存取頻次實現黑名單機制。
(4)驗證真實庫存是否足夠
系統需要驗證商品的真實庫存是否足夠,是否能夠支援本次秒殺活動的商品庫存量。
(5)扣減快取中的庫存
在秒殺業務中,往往會將商品庫存等資訊存放在快取中,此時,還需要驗證秒殺活動使用的商品庫存是否足夠,並且需要扣減秒殺活動的商品庫存數量。
(6)計算秒殺的價格
由於在秒殺活動中,商品的秒殺價格和商品的真實價格存在差異,所以,需要計算商品的秒殺價格。
注意:如果在秒殺場景中,系統涉及的業務更加複雜的話,會涉及更多的業務操作,這裡,我只是列舉出一些常見的業務操作。
(1)訂單入口
將使用者提交的訂單資訊儲存到資料庫中。
(2)扣減真實庫存
訂單入庫後,需要在商品的真實庫存中將本次成功下單的商品數量扣除。
如果我們使用上述流程開發了一個秒殺系統,當使用者發起秒殺請求時,由於系統每個業務流程都是序列執行的,整體上系統的效能不會太高,當並行量太高時,我們會為使用者彈出下面的排隊頁面,來提示使用者進行等待。
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假設,在秒殺系統中我們使用Redis實現快取,假設Redis的讀寫並行量在5萬左右。我們的商城秒殺業務需要支援的並行量在100萬左右。如果這100萬的並行全部打入Redis中,Redis很可能就會掛掉,那麼,我們如何解決這個問題呢?
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