架构成长之路：秒杀系统优化方案之Redis缓存、队列、锁设计思路

写在前面

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一、为什么难

秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。例如 小米 手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。 又例如12306抢票，亦与秒杀类似，瞬时流量更甚。

主要需要解决的问题有两个：

1. 高并发对数据库产生的压力
2. 竞争状态下如何解决库存的正确减少（超卖问题）

对于第一个问题，已经很容易想到用 缓存 来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用 redis 。重点在于第二个问题，常规写法：

查询出对应商品的库存，看是否大于0，然后执行生成订单等操作，但是在判断库存是否大于0处，如果在高并发下就会有问题，导致库存量出现负数

二、常见架构

流量到了亿级别，常见站点架构如上：

1. 浏览器端，最上层，会执行到一些JS代码
2. 站点层，这一层会访问后端数据，拼html页面返回给浏览器
3. 服务层，向上游屏蔽底层数据细节
4. 数据层，最终的库存是存在这里的， mysql 是一个典型

三、优化方向

1.将请求尽量拦截在系统上游 ：传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小【一趟火车其实只有2000张票，200w个人来买，基本没有人能买成功，请求有效率为0】

2.充分利用缓存 ：这是一个典型的 读多写少 的应用场景【一趟火车其实只有2000张票，200w个人来买，最多2000个人下单成功，其他人都是查询库存，写比例只有0.1%，读比例占99.9%】，非常适合使用缓存。

四、优化细节

4.1.浏览器层请求拦截

点击了“查询”按钮之后，系统那个卡呀，进度条涨的慢呀，作为用户，我会不自觉的再去点击“查询”，继续点，继续点，点点点。。。有用么？ 平白无故的增加了系统负载（一个用户点5次，80%的请求是这么多出来的），怎么整？

• 产品层面，用户点击“查询”或者“购票”后，按钮置灰，禁止用户重复提交请求
• JS层面，限制用户在x秒之内只能提交一次请求

如此限流，80%流量已拦。

4.2.站点层请求拦截与页面缓存

浏览器层的请求拦截，只能拦住小白用户（不过这是99%的用户哟），高端的程序员根本不吃这一套，写个for循环，直接调用你后端的http请求，怎么整？

• 同一个uid，限制访问频度，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面
• 同一个item的查询，例如手机车次，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面

如此限流，又有99%的流量会被拦截在站点层

4.3.服务层请求拦截与数据缓存

站点层的请求拦截，只能拦住普通程序员，高级黑客，假设他控制了10w台肉鸡（并且假设买票不需要实名认证），这下uid的限制不行了吧？怎么整？

• 大哥，我是服务层，我清楚的知道 小米 只有1万部手机，我清楚的知道一列火车只有2000张车票，我透10w个请求去数据库有什么意义呢？ 对于写请求，做请求队列，每次只透有限的写请求去数据层，如果均成功再放下一批，如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完”
• 对于读请求 ，还要我说么？ cache抗，不管是memcached还是redis，单机抗个每秒10w应该都是没什么问题的

如此限流，只有非常少的写请求，和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去，又有99.9%的请求被拦住了

4.4.数据层闲庭信步

到了数据这一层，几乎就没有什么请求了，单机也能扛得住，还是那句话，库存是有限的， 小米 的产能有限，透这么多请求来数据库没有意义。

4.5.mysql批量入库提高INSERT效率

五、Redis

使用redis队列（list），push和pop操作保证了 原子性 的实现。即使有很多用户同时到达，也是依次执行。（mysql事务在高并发下性能下降很厉害）

先将商品库存存入队列：

connect('127.0.0.1',6379); 
$res=$redis->llen('goods_store'); 
for($i=0; $i<$store; $i++){ 
 $redis->lpush('goods_store',1); 
} 
echo $redis->llen('goods_store'); 
?> 
 

客户执行下单操作：

$redis=new Redis(); 
$result=$redis->connect('127.0.0.1',6379);
$count = $redis->lpop('goods_store');
if(!$count){
 echo '抢购失败！';
 return;
} 
 

缓存也是可以应对写请求的，比如我们就可以把数据库中的库存数据转移到 Redis缓存 中，所有减库存操作都在Redis中进行，然后再通过后台进程把Redis中的用户秒杀请求同步到数据库中

六、总结

没什么总结了，上文应该描述的非常清楚了，对于秒杀系统，再次重复下两个架构优化思路

1. 尽量将请求拦截在系统上游
2. 读多写少经量多使用缓存
3. redis队列缓存 + mysql 批量入库

最后

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