雙十一秒殺架構(gòu)模型設計

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秒殺系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設計

針對「數(shù)據(jù)庫設計」提出的秒殺數(shù)據(jù)庫的問題，因此應該單獨設計一個秒殺數(shù)據(jù)庫，防止因為秒殺活動的高并發(fā)訪問拖垮整個網(wǎng)站。這里只需要兩張表，一張是秒殺訂單表，一張是秒殺貨品表。

其實應該還有幾張表，商品表：可以關(guān)聯(lián)goods_id查到具體的商品信息，商品圖像、名稱、平時價格、秒殺價格等，還有用戶表：根據(jù)用戶user_id可以查詢到用戶昵稱、用戶手機號，收貨地址等其他額外信息，這個具體就不給出實例了。

秒殺url的設計

為了避免有程序訪問經(jīng)驗的人通過下單頁面url直接訪問后臺接口來秒殺貨品，我們需要將秒殺的url實現(xiàn)動態(tài)化，即使是開發(fā)整個系統(tǒng)的人都無法在秒殺開始前知道秒殺的url。具體的做法就是通過md5加密一串隨機字符作為秒殺的url，然后前端訪問后臺獲取具體的url，后臺校驗通過之后才可以繼續(xù)秒殺。

秒殺頁面靜態(tài)化

將商品的描述、參數(shù)、成交記錄、圖像、評價等全部寫入到一個靜態(tài)頁面，用戶請求不需要通過訪問后端服務器，不需要經(jīng)過數(shù)據(jù)庫，直接在前臺客戶端生成，這樣可以最大可能的減少服務器的壓力。具體的方法可以使用freemarker模板技術(shù)，建立網(wǎng)頁模板，填充數(shù)據(jù)，然后渲染網(wǎng)頁。

單體Redis升級為集群Redis

秒殺是一個讀多寫少的場景，使用Redis做緩存再合適不過。不過考慮到緩存擊穿問題，我們應該構(gòu)建Redis集群，采用哨兵模式，可以提升Redis的性能和可用性。

使用Nginx

Nginx是一個高性能Web服務器，它的并發(fā)能力可以達到幾萬，而Tomcat只有幾百。通過Nginx映射客戶端請求，再分發(fā)到后臺Tomcat服務器集群中可以大大提升并發(fā)能力。

精簡SQL

典型的一個場景是在進行扣減庫存的時候，傳統(tǒng)的做法是先查詢庫存，再去update。這樣的話需要兩個SQL，而實際上一個SQL我們就可以完成的。可以用這樣的做法：update miaosha_goods set stock =stock-1 where goos_id ={#goods_id} and version = #{version} and sock>0;這樣的話，就可以保證庫存不會超賣并且一次更新庫存，還有注意一點這里使用了版本號的樂觀鎖，相比較悲觀鎖，它的性能較好。

Redis預減庫存

很多請求進來，都需要后臺查詢庫存,這是一個頻繁讀的場景。可以使用Redis來預減庫存，在秒殺開始前可以在Redis設值，比如redis.set(goodsId,100)，這里預放的庫存為100可以設值為常量，每次下單成功之后，Integer stock = (Integer)redis.get(goosId); 然后判斷sock的值，如果小于常量值就減去1；不過注意當取消的時候，需要增加庫存，增加庫存的時候也得注意不能大于之間設定的總庫存數(shù)（查詢庫存和扣減庫存需要原子操作，此時可以借助lua腳本）下次下單再獲取庫存的時候，直接從Redis里面查就可以了。

接口限流

秒殺最終的本質(zhì)是數(shù)據(jù)庫的更新，但是有很多大量無效的請求，我們最終要做的就是如何把這些無效的請求過濾掉，防止?jié)B透到數(shù)據(jù)庫。限流的話，需要入手的方面很多：

前端限流

首先第一步就是通過前端限流，用戶在秒殺按鈕點擊以后發(fā)起請求，那么在接下來的5秒是無法點擊（通過設置按鈕為disable）。這一小舉措開發(fā)起來成本很小，但是很有效。

同一個用戶xx秒內(nèi)重復請求直接拒絕

具體多少秒需要根據(jù)實際業(yè)務和秒殺的人數(shù)而定，一般限定為10秒。具體的做法就是通過Redis的鍵過期策略，首先對每個請求都從String value = redis.get(userId);如果獲取到這個value為空或者為null，表示它是有效的請求，然后放行這個請求。如果不為空表示它是重復性請求，直接丟掉這個請求。如果有效，采用redis.setexpire(userId,value,10).value可以是任意值，一般放業(yè)務屬性比較好，這個是設置以userId為key，10秒的過期時間（10秒后，key對應的值自動為null）。

令牌桶算法限流

接口限流的策略有很多，我們這里采用令牌桶算法。令牌桶算法的基本思路是每個請求嘗試獲取一個令牌，后端只處理持有令牌的請求，生產(chǎn)令牌的速度和效率我們都可以自己限定，Guava提供了RateLimter的API供我們使用。以下做一個簡單的例子，注意需要引入Guava：

public?class?TestRateLimiter?{

????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????//1秒產(chǎn)生1個令牌
????????final?RateLimiter?rateLimiter?=?RateLimiter.create(1);
????????for?(int?i?=?0;?i?????????????//該方法會阻塞線程，直到令牌桶中能取到令牌為止才繼續(xù)向下執(zhí)行。
????????????double?waitTime=?rateLimiter.acquire();
????????????System.out.println("任務執(zhí)行"?+?i?+?"等待時間"?+?waitTime);
????????}
????????System.out.println("執(zhí)行結(jié)束");
????}
}

public?class?TestRateLimiter2?{

????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????final?RateLimiter?rateLimiter?=?RateLimiter.create(1);

????????for?(int?i?=?0;?i?????????????long?timeOut?=?(long)?0.5;
????????????boolean?isValid?=?rateLimiter.tryAcquire(timeOut,?TimeUnit.SECONDS);
????????????System.out.println("任務"?+?i?+?"執(zhí)行是否有效:"?+?isValid);
????????????if?(!isValid)?{
????????????????continue;
????????????}
????????????System.out.println("任務"?+?i?+?"在執(zhí)行");
????????}
????????System.out.println("結(jié)束");
????}
}

END

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