每秒100萬請(qǐng)求，“12306”的架構(gòu)到底有多牛？

2021-02-22 分類：網(wǎng)站建設(shè)

前段時(shí)間，媒體公布“12306”成為全球大票務(wù)交易系統(tǒng)。

那些年熬夜刷的12306經(jīng)過多年迭代，承受著這個(gè)世界上任何秒殺系統(tǒng)都無法超越的 QPS，上百萬的并發(fā)再正常不過。那么，系統(tǒng)如何在 100 萬人同時(shí)搶 1 萬張火車票時(shí)，提供穩(wěn)定的服務(wù)？

高并發(fā)的系統(tǒng)架構(gòu)都會(huì)采用分布式集群部署，服務(wù)上層有著層層負(fù)載均衡，并提供各種容災(zāi)手段（雙火機(jī)房、節(jié)點(diǎn)容錯(cuò)、服務(wù)器災(zāi)備等）保證系統(tǒng)的高可用，流量也會(huì)根據(jù)不同的負(fù)載能力和配置策略均衡到不同的服務(wù)器上。

用戶秒殺流量通過層層的負(fù)載均衡，均勻到了不同的服務(wù)器上，即使如此，集群中的單機(jī)所承受的 QPS 也是非常高的。如何將單機(jī)性能優(yōu)化到極致呢？

通常訂票系統(tǒng)要處理生成訂單、減扣庫存、用戶支付這三個(gè)基本的階段。

系統(tǒng)要做的事情是要保證火車票訂單不超賣、不少賣，每張售賣的車票都必須支付才有效，還要保證系統(tǒng)承受極高的并發(fā)。

這三個(gè)階段的先后順序如何分配才合理？

下單減庫存

每秒100萬請(qǐng)求，“12306”的架構(gòu)到底有多牛？

當(dāng)用戶并發(fā)請(qǐng)求到達(dá)服務(wù)端時(shí)，首先創(chuàng)建訂單，然后扣除庫存，等待用戶支付。

這種順序是一般人首先會(huì)想到的解決方案，這種情況下也能保證訂單不會(huì)超賣，因?yàn)閯?chuàng)建訂單之后就會(huì)減庫存，這是一個(gè)原子操作。

會(huì)產(chǎn)生一些問題：

支付減庫存

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如果等待用戶支付了訂單在減庫存，第一感覺就是不會(huì)少賣。但是這是并發(fā)架構(gòu)的大忌，因?yàn)樵跇O限并發(fā)情況下，用戶可能會(huì)創(chuàng)建很多訂單。

當(dāng)庫存減為零的時(shí)候很多用戶發(fā)現(xiàn)搶到的訂單支付不了了，這也就是所謂的“超賣”。也不能避免并發(fā)操作數(shù)據(jù)庫磁盤 IO。

每秒100萬請(qǐng)求，“12306”的架構(gòu)到底有多牛？

從上邊兩種方案的考慮，我們可以得出結(jié)論：只要?jiǎng)?chuàng)建訂單，就要頻繁操作數(shù)據(jù)庫 IO。

那么有沒有一種不需要直接操作數(shù)據(jù)庫 IO 的方案呢，這就是預(yù)扣庫存。先扣除了庫存，保證不超賣，然后異步生成用戶訂單，這樣響應(yīng)給用戶的速度就會(huì)快很多；那么怎么保證不少賣呢？用戶拿到了訂單，不支付怎么辦？

我們都知道現(xiàn)在訂單都有有效期，比如說用戶五分鐘內(nèi)不支付，訂單就失效了，訂單一旦失效，就會(huì)加入新的庫存，這也是現(xiàn)在很多網(wǎng)上零售企業(yè)保證商品不少賣采用的方案。

訂單的生成是異步的，一般都會(huì)放到 MQ、Kafka 這樣的即時(shí)消費(fèi)隊(duì)列中處理，訂單量比較少的情況下，生成訂單非常快，用戶幾乎不用排隊(duì)。

從上面的分析可知，顯然預(yù)扣庫存的方案最合理。我們進(jìn)一步分析扣庫存的細(xì)節(jié)，這里還有很大的優(yōu)化空間，庫存存在哪里？怎樣保證高并發(fā)下，正確的扣庫存，還能快速的響應(yīng)用戶請(qǐng)求？

在單機(jī)低并發(fā)情況下實(shí)現(xiàn)扣庫存通常：

每秒100萬請(qǐng)求，“12306”的架構(gòu)到底有多牛？

為了保證扣庫存和生成訂單的原子性，需要采用事務(wù)處理，然后取庫存判斷、減庫存，最后提交事務(wù)，整個(gè)流程有很多 IO，對(duì)數(shù)據(jù)庫的操作又是阻塞的。

這種方式根本不適合高并發(fā)的秒殺系統(tǒng)。接下來我們對(duì)單機(jī)扣庫存的方案做優(yōu)化：本地扣庫存。

我們把一定的庫存量分配到本地機(jī)器，直接在內(nèi)存中減庫存，然后按照之前的邏輯異步創(chuàng)建訂單。

改進(jìn)過之后的單機(jī)系統(tǒng)是這樣的：

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這樣就避免了對(duì)數(shù)據(jù)庫頻繁的 IO 操作，只在內(nèi)存中做運(yùn)算，極大的提高了單機(jī)抗并發(fā)的能力。

但是百萬的用戶請(qǐng)求量單機(jī)是無論如何也抗不住的，雖然 Nginx 處理網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求使用 Epoll 模型，c10k 的問題在業(yè)界早已得到了解決。

但是 Linux 系統(tǒng)下，一切資源皆文件，網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求也是這樣，大量的文件描述符會(huì)使操作系統(tǒng)瞬間失去響應(yīng)。

上面我們提到了 Nginx 的加權(quán)均衡策略，不妨假設(shè)將 100W 的用戶請(qǐng)求量平均均衡到 100 臺(tái)服務(wù)器上，這樣單機(jī)所承受的并發(fā)量就小了很多。

然后我們每臺(tái)機(jī)器本地庫存 100 張火車票，100 臺(tái)服務(wù)器上的總庫存還是 1 萬，這樣保證了庫存訂單不超賣，以下是集群架構(gòu)：

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問題接踵而至，在高并發(fā)情況下，現(xiàn)在還無法保證系統(tǒng)的高可用，假如這 100 臺(tái)服務(wù)器上有兩三臺(tái)機(jī)器因?yàn)榭覆蛔〔l(fā)的流量或者其他的原因宕機(jī)了。那么這些服務(wù)器上的訂單就賣不出去了，這就造成了訂單的少賣。

要解決這個(gè)問題，我們需要對(duì)總訂單量做統(tǒng)一的管理，這就是接下來的容錯(cuò)方案。服務(wù)器不僅要在本地減庫存，另外要遠(yuǎn)程統(tǒng)一減庫存。

有了遠(yuǎn)程統(tǒng)一減庫存的操作，我們就可以根據(jù)機(jī)器負(fù)載情況，為每臺(tái)機(jī)器分配一些多余的“Buffer 庫存”用來防止機(jī)器中有機(jī)器宕機(jī)的情況。

結(jié)合下面架構(gòu)圖具體分析：

每秒100萬請(qǐng)求，“12306”的架構(gòu)到底有多牛？

采用 Redis 存儲(chǔ)統(tǒng)一庫存，因?yàn)?Redis 的性能非常高，號(hào)稱單機(jī) QPS 能抗 10W 的并發(fā)。

在本地減庫存以后，如果本地有訂單，我們?cè)偃フ?qǐng)求 Redis 遠(yuǎn)程減庫存，本地減庫存和遠(yuǎn)程減庫存都成功了，才返回給用戶搶票成功的提示，這樣也能有效的保證訂單不會(huì)超賣。

當(dāng)機(jī)器中有機(jī)器宕機(jī)時(shí)，因?yàn)槊總€(gè)機(jī)器上有預(yù)留的 Buffer 余票，所以宕機(jī)機(jī)器上的余票依然能夠在其他機(jī)器上得到彌補(bǔ)，保證了不少賣。

Buffer 余票設(shè)置多少合適呢，理論上 Buffer 設(shè)置的越多，系統(tǒng)容忍宕機(jī)的機(jī)器數(shù)量就越多，但是 Buffer 設(shè)置的太大也會(huì)對(duì) Redis 造成一定的影響。

雖然 Redis 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫抗并發(fā)能力非常高，請(qǐng)求依然會(huì)走一次網(wǎng)絡(luò) IO，其實(shí)搶票過程中對(duì) Redis 的請(qǐng)求次數(shù)是本地庫存和 Buffer 庫存的總量。

因?yàn)楫?dāng)本地庫存不足時(shí)，系統(tǒng)直接返回用戶“已售罄”的信息提示，就不會(huì)再走統(tǒng)一扣庫存的邏輯。

這在一定程度上也避免了巨大的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求量把 Redis 壓跨，所以 Buffer 值設(shè)置多少，需要架構(gòu)師對(duì)系統(tǒng)的負(fù)載能力做認(rèn)真的考量。

Go 語言原生為并發(fā)設(shè)計(jì)，我采用 Go 語言給大家演示一下單機(jī)搶票的具體流程。

初始化工作

Go 包中的 Init 函數(shù)先于 Main 函數(shù)執(zhí)行，在這個(gè)階段主要做一些準(zhǔn)備性工作。

我們系統(tǒng)需要做的準(zhǔn)備工作有：初始化本地庫存、初始化遠(yuǎn)程 Redis 存儲(chǔ)統(tǒng)一庫存的 Hash 鍵值、初始化 Redis 連接池。

另外還需要初始化一個(gè)大小為 1 的 Int 類型 Chan，目的是實(shí)現(xiàn)分布式鎖的功能。

也可以直接使用讀寫鎖或者使用 Redis 等其他的方式避免資源競爭，但使用 Channel 更加高效，這就是 Go 語言的哲學(xué)：不要通過共享內(nèi)存來通信，而要通過通信來共享內(nèi)存。

Redis 庫使用的是 Redigo，代碼實(shí)現(xiàn)：

本地扣庫存和統(tǒng)一扣庫存

本地扣庫存邏輯非常簡單，用戶請(qǐng)求過來，添加銷量，然后對(duì)比銷量是否大于本地庫存，返回 Bool 值：

注意這里對(duì)共享數(shù)據(jù) LocalSalesVolume 的操作是要使用鎖來實(shí)現(xiàn)的，但是因?yàn)楸镜乜蹘齑婧徒y(tǒng)一扣庫存是一個(gè)原子性操作，所以在最上層使用 Channel 來實(shí)現(xiàn)，這塊后邊會(huì)講。

統(tǒng)一扣庫存操作 Redis，因?yàn)?Redis 是單線程的，而我們要實(shí)現(xiàn)從中取數(shù)據(jù)，寫數(shù)據(jù)并計(jì)算一些列步驟，我們要配合 Lua 腳本打包命令，保證操作的原子性：

使用 Hash 結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)總庫存和總銷量的信息，用戶請(qǐng)求過來時(shí)，判斷總銷量是否大于庫存，然后返回相關(guān)的 Bool 值。

在啟動(dòng)服務(wù)之前，需要初始化 Redis 的初始庫存信息：

響應(yīng)用戶信息

我們開啟一個(gè) HTTP 服務(wù)，監(jiān)聽在一個(gè)端口上：

做完了所有的初始化工作，接下來 handleReq 的邏輯非常清晰，判斷是否搶票成功，返回給用戶信息就可以了。

前面提到扣庫存時(shí)要考慮競態(tài)條件，這里使用 Channel 避免并發(fā)的讀寫，保證了請(qǐng)求的高效順序執(zhí)行。我們將接口的返回信息寫入到了 ./stat.log 文件方便做壓測統(tǒng)計(jì)。

單機(jī)服務(wù)測壓

開啟服務(wù)，我們使用 AB 壓測工具進(jìn)行測試：

本地低配 Mac 的壓測信息：

根據(jù)指標(biāo)顯示，單機(jī)每秒就能處理 4000+ 的請(qǐng)求，正常服務(wù)器都是多核配置，處理 1W+ 的請(qǐng)求根本沒有問題。

而且查看日志發(fā)現(xiàn)整個(gè)服務(wù)過程中，請(qǐng)求都很正常，流量均勻，Redis 也很正常：

秒殺系統(tǒng)是非常復(fù)雜的，本文僅簡單介紹模擬了一下單機(jī)如何優(yōu)化到高性能，集群如何避免單點(diǎn)故障，保證訂單不超賣、不少賣的一些策略。

還涉及完整的訂單系統(tǒng)還有訂單進(jìn)度的查看，定時(shí)的從總庫存同步余票和庫存信息展示給用戶，以及用戶在訂單有效期內(nèi)不支付，釋放訂單，補(bǔ)充到庫存等等。

總之，負(fù)載均衡，分而治之，每臺(tái)機(jī)器處理好自己的請(qǐng)求，將自己的性能發(fā)揮到極致。合理的使用并發(fā)和異步，合理的壓榨 CPU，讓其發(fā)揮出應(yīng)有的價(jià)值。

當(dāng)前標(biāo)題：每秒100萬請(qǐng)求，“12306”的架構(gòu)到底有多牛？
文章地址：http://www.rwnh.cn/news23/102273.html

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