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

2022-10-11 20:41:13 165 0
魁首哥

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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