導(dǎo)論

曾經(jīng)被問過好多次怎樣實現(xiàn)秒殺系統(tǒng)的問題。昨天又在CSDN架構(gòu)師微信群被問到了。因此這里把我設(shè)想的實現(xiàn)秒殺系統(tǒng)的價格設(shè)計分享出來。供大家參考。

秒殺系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計：

秒殺系統(tǒng)，是典型的短時大量突發(fā)訪問類問題。對這類問題，有三種優(yōu)化性能的思路：

寫入內(nèi)存而不是寫入硬盤

異步處理而不是同步處理

分布式處理

用上這三招，不論秒殺時負(fù)載多大，都能輕松應(yīng)對。更好的是，Redis能夠滿足上述三點。因此，用Redis就能輕松實現(xiàn)秒殺系統(tǒng)。

用我這個方案，無論是電商商城平臺特價秒殺，12306火車票秒殺，都不是事:)

下面介紹一下為什么上述三種性能優(yōu)化思路能夠解決秒殺系統(tǒng)的性能問題：

寫入內(nèi)存而不是寫入硬盤

傳統(tǒng)硬盤的讀寫性能是相當(dāng)差的。SSD硬盤比傳統(tǒng)硬盤快100倍。而內(nèi)存又比SSD硬盤快10倍以上。因此，寫入內(nèi)存而不是寫入硬盤，就能使系統(tǒng)的能力提升上千倍。也就是說，原來你的秒殺系統(tǒng)可能需要1000臺服務(wù)器支撐，現(xiàn)在1臺服務(wù)器就可以扛住了。

你可能會有這樣的疑問：寫入內(nèi)存而不是持久化，那么如果此時計算機宕機了，那么寫入的數(shù)據(jù)不就全部丟失了嗎？如果你就這么倒霉碰到服務(wù)器宕機，那你就沒秒到了，有什么大不了？

最后，后面真正處理秒殺訂單時，我們會把信息持久化到硬盤中。因此不會丟失關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

Redis是一個緩存系統(tǒng)，數(shù)據(jù)寫入內(nèi)存后就返回給客戶端了，能夠支持這個特性。

異步處理而不是同步處理

像秒殺這樣短時大并發(fā)的系統(tǒng)，在性能負(fù)載上有一個明顯的波峰和長期的波谷。為了應(yīng)對相當(dāng)短時間的大并發(fā)而準(zhǔn)備大量服務(wù)器來應(yīng)對，在經(jīng)濟上是相當(dāng)不合算的。

因此，對付秒殺類需求，就應(yīng)該化同步為異步。用戶請求寫入內(nèi)存后立刻返回。后臺啟動多個線程從內(nèi)存池中異步讀取數(shù)據(jù)，進行處理。如用戶請求可能是1秒鐘內(nèi)進入的，系統(tǒng)實際處理完成可能花30分鐘。那么一臺服務(wù)器在異步情況下其處理能力大于同步情況下1800多倍！

異步處理，通常用MQ(消息隊列)來實現(xiàn)。Redis可以看作是一個高性能的MQ。因為它的數(shù)據(jù)讀寫都發(fā)生在內(nèi)存中。

分布式處理

好吧。也許你的客戶很多，秒殺系統(tǒng)即使用了上面兩招，還是捉襟見肘。沒關(guān)系，我們還有大招：分布式處理。如果一臺服務(wù)器撐不住秒殺系統(tǒng)，那么就多用幾臺服務(wù)器。10臺不行，就上100臺。分布式處理，就是把海量用戶的請求分散到多個服務(wù)器上。一般使用hash實現(xiàn)均勻分布。

這類系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)云計算時代的今天已經(jīng)有很多了。無非是用Paxos算法和Hash Ring實現(xiàn)的。

Redis Cluster正是這樣一個分布式的產(chǎn)品。

使用Redis實現(xiàn)描述系統(tǒng)：

Redis和Redis Cluster（分布式版本），是一個分布式緩存系統(tǒng)。其支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也支持MQ。Redis在性能上做了大量優(yōu)化。因此使用Redis或者Redis Cluster就可以輕松實現(xiàn)一個強大的秒殺系統(tǒng)。

基本上，你用Redis的這些命令就可以了。

RPUSH key value

插入秒殺請求

當(dāng)插入的秒殺請求數(shù)達到上限時，停止所有后續(xù)插入。

后臺啟動多個工作線程，使用

LPOP key

讀取秒殺成功者的用戶id，進行后續(xù)處理。

或者使用LRANGE key start end命令讀取秒殺成功者的用戶id，進行后續(xù)處理。

每完成一條秒殺記錄的處理，就執(zhí)行INCR key_num。一旦所有庫存處理完畢，就結(jié)束該商品的本次秒殺，關(guān)閉工作線程，也不再接收秒殺請求。

要是還撐不住，該怎么辦？

也許你會說，我們的客戶很多。即使部署了Redis Cluster，仍然撐不住。那該怎么辦呢？

記得某個偉人曾經(jīng)說過：辦法總比困難多！

下面，我們具體分析下，還有哪些情況會壓垮我們架構(gòu)在Redis（Cluster）上的秒殺系統(tǒng)。

腳本攻擊：

如現(xiàn)在有很多搶火車票的軟件。它們會自動發(fā)起http請求。一個客戶端一秒會發(fā)起很多次請求。如果有很多用戶使用了這樣的軟件，就可能會直接把我們的交換機給壓垮了。

這個問題其實屬于網(wǎng)絡(luò)問題的范疇，和我們的秒殺系統(tǒng)不在一個層面上。因此不應(yīng)該由我們來解決。很多交換機都有防止一個源IP發(fā)起過多請求的功能。開源軟件也有不少能實現(xiàn)這點。如linux上的TC可以控制。流行的Web服務(wù)器Nginx（它也可以看做是一個七層軟交換機）也可以通過配置做到這一點。一個IP，一秒鐘我就允許你訪問我2次，其他軟件包直接給你丟了，你還能壓垮我嗎？

交換機撐不住了：

可能你們的客戶并發(fā)訪問量實在太大了，交換機都撐不住了。

這也有辦法。我們可以用多個交換機為我們的秒殺系統(tǒng)服務(wù)。

原理就是DNS可以對一個域名返回多個IP，并且對不同的源IP，同一個域名返回不同的IP。如網(wǎng)通用戶訪問，就返回一個網(wǎng)通機房的IP；電信用戶訪問，就返回一個電信機房的IP。也就是用CDN了！

我們可以部署多臺交換機為不同的用戶服務(wù)。 用戶通過這些交換機訪問后面數(shù)據(jù)中心的Redis Cluster進行秒殺作業(yè)。

總結(jié)：

有了Redis Cluster的幫助，做個支持海量用戶的秒殺系統(tǒng)其實So Easy！

這里介紹的方案雖然是針對秒殺系統(tǒng)的，但其背后的原理對其他高并發(fā)系統(tǒng)一樣有效。

最后，我們再重溫一下高性能系統(tǒng)的優(yōu)化原則：

寫入內(nèi)存而不是寫入硬盤

異步處理而不是同步處理

分布式處理

分享題目：用Redis輕松實現(xiàn)秒殺系統(tǒng)
文章源于：http://www.rwnh.cn/news/102174.html

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