高并发秒杀系统实践

高并发场景

最近在慕课网上发现了一个高并发秒杀系统课程，学习了一下，对最后一章节里的场景分析和优化学习过程做了一个记录，分享一下，感觉这个老师讲的挺好的。

以一个秒杀场景为例，秒杀功能包括：

秒杀接口暴露（不到秒杀时间不允许用户访问）

执行秒杀

相关查询

高并发具体业务（秒杀）场景流程

红色部分可能会发生并发操作，绿色部分不会有并发操作

下面具体分析并发场景各个节点的优化

1.详情页

解决方案

• 提供一个CDN节点，把静态资源（html ,JavaScript等）存储上去，实际上在并发操作过来的时候，用户访问的不再是服务器系统上的资源，而是CDN上的资源，这就避免了对服务器造成压力
• 拿系统时间还是需要去服务器秒杀系统上拿

什么是CDN？

• CDN 内容分发网络，加速用户获取数据的系统
• 部署在离用户最近的网络节点上（通过运营商接口访问城域网最近的节点）
• 命中CDN就不需要访问后端服务器了，大互联网公司都有自己的CDN集群，或者租用CDN集群

2.为什么访问内存时间不用优化？

访问一次内存只需要10ns，很快

3.秒杀地址接口优化

难点

• 无法使用CDN缓存（只在一定时间内有效）
• 适合存在服务器端中的redis中，可以抗很高的QPS（十万百万级）且一致性维护成本低

解决方案

这里要注意双写一致性问题

• 双写一致性问题

  • 先更新数据库，再更新缓存

    • 更新数据库的操作顺序到更新缓存时顺序不一定一致，会造成脏数据
    • 写请求很多，读请求很少，频繁更新缓存却没发挥缓存的效果

  • 先更新数据库，再删除缓存

    • 缓存删除失败时，其他用户读到的仍然是旧的缓存数据

  • 先删除缓存，再更新数据库

    • 删除缓存失败，但更新数据库成功，会造成脏数据

  • 都无法保证任何场景下数据库与缓存数据完全一致

• 主流方法基本上都采用第二或第三种，或者用以下解决方案

• 解决方案

  • 将数据库缓存更新和读取操作进行串行化
  • 项目里维护一组线程池和内存队列
  • 更新数据时，根据数据唯一标志将请求路由到一个jvm队列中，然后更新，请求结束
  • 读数据时，先查缓存，数据不存在，根据唯一标志路由，发送到同一jvm队列中，重新读取后更新缓存
  • 由于都在同一队列中，执行顺序具有先后性

4.秒杀操作优化

难点

• 无法使用CDN缓存
• 后端缓存困难：库存问题（不同用户访问redis同时命中，会产生不一致）
• 一行数据竞争：热点商品

解决方案

方案一

• 原子计数器：redis实现，记录商品的库存，减库存操作保证原子性
• 记录行为消息：谁减了库存？生产此条消息放入分布式消息队列中
• 消费消息并落地：消费消息记录到MySQL数据库中

痛点

运维成本太高，都依赖于分布式的NoSQL和MQ

开发成本太高，数据一致性不好保证，回滚方案设计复杂

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幂等性难保证，重复秒杀问题

为什么不能直接用MySQL？

因为低效率

一条update压力测试结果： 4W QPS，一秒种商品可以更新4W次，那为什么效率还低？

• update insert 等操作会有网络延迟和GC操作（由于Java的特性）
• 事务阻塞十分严重

优化方向：

减少行级锁持有时间

把客户端逻辑放到MySQL服务端，避免网络延迟和GC影响（比如判断是否更新成功）

总结

附上慕课网课程地址：
https://www.imooc.com/learn/632