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這一次,徹底弄懂“秒殺系統(tǒng)”

2021-02-02    分類: 網(wǎng)站建設

說到“秒殺”,恐怕大多數(shù)人想到的就是“雙 11”,“促銷”,“買買買”等火爆的場面吧。


圖片來自 Pexels

大家為了打折商品蜂擁而至,造成

技術隔離架構圖

前面有了準備工作,那么從技術上需要有以下幾個方面的考慮:

  • 客戶端,前端秒殺頁面使用專門的頁面,這些頁面包括靜態(tài)的 HTML 和動態(tài)的 JS,他們都需要在
  • 秒殺系統(tǒng)前端設計簡圖

    代理層設計

    說完了秒殺系統(tǒng)的前端設計,請求自然地來到了代理層。由于用戶的請求量大,我們需要用負載均衡加上服務器集群,來面對如此空前的壓力。

    代理層三大功能簡圖

    在這一層是可以做緩存,過濾和限流的:

    • 緩存,以 Nginx 為例,它可以緩存用戶的信息。假設用戶信息的修改沒有那么頻繁,即使有類似的修改也可以通過更新服務來刷新。總比從服務器上獲取效率要高得多。
    • 過濾,既然緩存了用戶信息,這里就可以過濾掉一些不滿足條件的用戶。注意,這里的用戶信息的過濾和緩存只是一個例子。

    主要想表達的意思是,可以將一些變化不頻繁的數(shù)據(jù),提到代理層來緩存,提高響應的效率。

    同時,還可以根據(jù)風控系統(tǒng)返回的信息,過濾一些疑似機器人或者惡意請求。例如:從固定 IP 過來的,頻率過高的請求。最重要的就是在這一層,可以識別來自秒殺系統(tǒng)的請求。

    如果是帶有秒殺系統(tǒng)的參數(shù),就要把請求路由到秒殺系統(tǒng)的服務器集群。這樣才能和正常的業(yè)務系統(tǒng)分割開來。

    • 限流,每個服務器集群能夠承受的壓力都是有限的。代理層可以根據(jù)服務器集群能夠承受的大壓力,設置流量的閥值。

    閥值的設置可以是動態(tài)調整的。例如:集群服務器中有 10 個服務器,其中一臺由于壓力過大掛掉了。

    此時就需要調整代理層的流量閥值,將能夠處理的請求流量減少,保護后端的應用服務器。

    當服務器恢復以后,又可以將閥值調回原位。可以通過 Nginx+Lua 合作完成,Lua 從服務注冊中心讀取服務健康狀態(tài),動態(tài)調整流量。

    應用層設計

    “秒殺系統(tǒng)”秒殺的是什么?無非是商品。對于系統(tǒng)來說就是商品的庫存,購買的商品一旦超過了庫存就不能再賣了。

    防止超賣

    超過了庫存還可以賣給用戶,這就是“超賣”,也是系統(tǒng)設計需要避免的。為了承受大流量的訪問,我們用了水平擴展的服務,但是對于他們消費的資源“庫存”來說,卻只有一個。

    為了提高效率,會將這個庫存信息放到緩存中。以流行的 Redis 為例,用它存放庫存信息,由多個線程來訪問就會出現(xiàn)資源爭奪的情況。也就是分布式程序爭奪唯一資源,為了解決這個問題我們需要實現(xiàn)分布式鎖。

    假設這里有多個應用響應用戶的訂單請求,他們同時會去訪問 Redis 中存放的庫存信息,每接受用戶一次請求,都會從 Redis 的庫存中減去 1 個商品庫存量。

    當任何一個進程訪問 Redis 中的庫存資源時,其他進程是不能訪問的,所以這里需要考慮鎖的情況(樂觀,悲觀)。

    Redis 緩存承載庫存變量

    如果鎖長期沒有釋放,需要考慮鎖的過期時間,需要設置兩個超時時間:

    • 資源本身的超時時間,一旦資源被使用一段時間還沒有被釋放,Redis 會自動釋放掉該資源給其他服務使用。
    • 服務獲取資源的超時時間,一旦一個服務獲取資源一段時間后,不管該服務是否處理完這個資源,都需要釋放該資源給其他服務使用。

    訂單處理流程

    這里的“扣減服務”完成了最簡單的扣減庫存工作,并沒有和其他項目服務打交道,更沒有訪問數(shù)據(jù)庫。

    訂單流程示意圖

    后面的流程相對比較復雜,我們先看圖,根據(jù)圖示來講解:

    • 首先,扣減服務作為下單流程的入口,會先對商品的庫存做扣減。同樣它會檢查商品是否還有庫存?
    • 由于訂單對應的操作步驟比較多,為了讓流量變得平滑,這里使用隊列存放每個訂單請求,等待訂單處理服務完成具體業(yè)務。
    • 訂單處理服務實現(xiàn)多線程,或者水平擴展的服務陣列,它們不斷監(jiān)聽隊列中的消息。一旦發(fā)現(xiàn)有新訂單請求,就取出訂單進行后續(xù)處理。

    注意,這里可以加入類似 ZooKeeper 這樣的服務調度來幫助,協(xié)調服務調度和任務分配。

    • 訂單處理服務,處理完訂單以后會把結果寫到數(shù)據(jù)庫。寫數(shù)據(jù)庫是 IO 操作,耗時長。
    • 所以,在寫數(shù)據(jù)庫的同時,會把結果先寫入緩存中,這樣用戶是可以第一時間查詢自己是否下單成功了。
    • 結果寫入數(shù)據(jù)庫,這個操作有可能成功也有可能失敗。
    • 為了保證數(shù)據(jù)的最終一致性,我們用訂單結果同步的服務不斷的對比,緩存和數(shù)據(jù)庫中的訂單結果信息。

    一旦發(fā)現(xiàn)不一致,會去做重試操作。如果重試依舊不成功,會重寫信息到緩存,讓用戶知道失敗原因。

    • 用戶下單以后,焦慮地刷新頁面查看下單的結果,實際上是讀到的緩存上的下單結果信息。

    雖然,這個信息和最終結果有偏差,但是在秒殺的場景,要求高性能是前提,結果的一致性,可以后期補償。

    數(shù)據(jù)庫設計

    講完了秒殺的處理流程,來談談數(shù)據(jù)庫設計要注意的點。

    數(shù)據(jù)估算

    前面說了秒殺場景需要注意隔離,這里的隔離包括“業(yè)務隔離”。就是說我們在秒殺之前,需要通過業(yè)務的手段,例如:熱場活動,問卷調查,歷史數(shù)據(jù)分析。通過他們去估算這次秒殺可能需要存儲的數(shù)據(jù)量。

    這里有兩部分的數(shù)據(jù)需要考慮:

    • 業(yè)務數(shù)據(jù)
    • 日志數(shù)據(jù)

    前者不言而喻是給業(yè)務系統(tǒng)用的。后者,是用來分析和后續(xù)處理問題訂單用的,秒殺完畢以后還可以用來復盤。

    分表分庫

    對于這些數(shù)據(jù)的存放,需要分情況討論,例如,MySQL 單表推薦的存儲量是 500W 條記錄(經驗數(shù)字)。

    如果估算的時候超過了這個數(shù)據(jù),建議做分表。如果服務的連接數(shù)較多,建議進行分庫的操作。

    數(shù)據(jù)隔離

    由于大量的數(shù)據(jù)操作是插入,有少部分的修改操作。如果使用關系型數(shù)據(jù)來存儲,建議用專門的表來存放,不建議使用業(yè)務系統(tǒng)正在使用的表。

    這個開頭提到了,數(shù)據(jù)隔離是必須的,一旦秒殺系統(tǒng)掛了,不會影響到正常業(yè)務系統(tǒng),這個風險意識要有。表的設計除了 ID 以外,最好不要設置其他主鍵,保證能夠快速地插入。

    數(shù)據(jù)合并

    由于是用的專用表存儲,在秒殺活動完畢以后,需要將其和現(xiàn)有的數(shù)據(jù)做合并。其實,交易已經完成,合并的目的也就是查詢。

    這個合并需要根據(jù)具體情況來分析,如果對于那些“只讀”的數(shù)據(jù),對于做了讀寫分離的公司,可以導入到專門負責讀的數(shù)據(jù)庫或者 NoSQL 數(shù)據(jù)庫中。

    壓力測試

    構建了秒殺系統(tǒng),一定會面臨上線,那么在上線之前壓力測試是必不可少的。

    我們做壓力測試的目的是檢驗系統(tǒng)崩潰的邊緣在哪里?系統(tǒng)的極限在哪里?

    這樣才能合理地設置流量的上限,為了保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,多余的流量需要被拋棄。

    壓力測試的方法

    合理的測試方法可以幫助我們對系統(tǒng)有深入的了解,這里介紹兩種壓力測試的方法:

    • 正壓力測試
    • 負壓力測試

    正壓力測試。每次秒殺活動都會計劃,使用多少服務器資源,承受多少的請求量。

    可以在這個請求量上面不斷加壓,直到系統(tǒng)接近崩潰或者真正崩潰。簡單的說就是做加法。

    正壓力測試示意圖

    負壓力測試。在系統(tǒng)正常運行的情況下,逐步減少支撐系統(tǒng)的資源(服務器),看什么時候系統(tǒng)無法支撐正常的業(yè)務請求。

    例如:在系統(tǒng)正常運行的情況下,逐步減少服務器或者微服務的數(shù)量,觀察業(yè)務請求的情況。說白了就是做減法。

    負壓力測試示意圖

    壓力測試的步驟

    測試步驟

    有了測試方法的加持,我們來看看需要遵循哪些測試步驟。下面的操作偏套路化,大家在其他系統(tǒng)的壓力測試也可以這么做,給大家做個參考。

    第一,確定測試目標。與性能測試不同的是,壓力測試的目標是,什么時候系統(tǒng)會接近崩潰。比如:需要支撐 500W 訪問量。

    第二,確定關鍵功能。壓力測試其實是有重點的,根據(jù) 2/8 原則,系統(tǒng)中 20% 的功能被使用的是最多的,我們可以針對這些核心功能進行壓力測試。例如:下單,庫存扣減。

    關注核心服務

    第三,確定負載。這個和關鍵服務的思路一致,不是每個服務都有高負載的,我們的測試其實是要關注那些負載量大的服務,或者是一段時間內系統(tǒng)中某些服務的負載有波動。這些都是測試目標。

    第四,選擇環(huán)境,建議搭建和生產環(huán)境一模一樣的環(huán)境進行測試。

    第五,確定監(jiān)視點,實際上就是對關注的參數(shù)進行監(jiān)視,例如 CPU 負載,內存使用率,系統(tǒng)吞吐量等等。

    第六,產生負載,這里需要從生產環(huán)境去獲取一些真實的數(shù)據(jù)作為負載數(shù)據(jù)源,這部分數(shù)據(jù)源根據(jù)目標系統(tǒng)的承受要求由腳本驅動,對系統(tǒng)進行沖擊。

    建議使用往期秒殺系統(tǒng)的數(shù)據(jù),或者實際生產系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行測試。

    第七,執(zhí)行測試,這里主要是根據(jù)目標系統(tǒng),關鍵組件,用負載進行測試,返回監(jiān)視點的數(shù)據(jù)。

    建議團隊可以對測試定一個計劃,模擬不同的網(wǎng)絡環(huán)境,硬件條件進行有規(guī)律的測試。

    第八,分析數(shù)據(jù),針對測試的目的,對關鍵服務的壓力測試數(shù)據(jù)進行分析得知該服務的承受上限在哪里。

    對一段時間內有負載波動或者大負載的服務進行數(shù)據(jù)分析,得出服務改造的方向。

    總結

    秒殺系統(tǒng)的特點,并發(fā)量大,資源有限,操作相對簡單,訪問的都是熱點數(shù)據(jù)。因此,我們需要把它從業(yè)務,技術,數(shù)據(jù)上做隔離,保證不影響到現(xiàn)有的系統(tǒng)。

    因此,架構設計需要分幾層來考慮,從客戶請求到數(shù)據(jù)庫存儲,到最后上線前的壓力測試。

    簡易的思維導圖送給大家

    思考順序如下,客戶端→代理層→應用層→數(shù)據(jù)庫→壓力測試:

    客戶端 90% 靜態(tài) HTML+10% 動態(tài) JS;配合 CDN 做好緩存工作。

    接入層專注于過濾和限流。

    應用層利用緩存+隊列+分布式處理好訂單。

    做好數(shù)據(jù)的預估,隔離,合并。

    上線之前記得進行壓力測試。

    新聞名稱:這一次,徹底弄懂“秒殺系統(tǒng)”
    本文來源:http://vcdvsql.cn/news/98718.html

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