高并发下的秒杀系统设计,水到底有多深?

因为热爱所以坚持ing 2021-11-12 10:05:00

前言

 

高并发下如何设计秒杀系统?这是一个高频面试题。这个问题看似简单,但是里面的水很深,它考查的是高并发场景下,从前端到后端多方面的知识。

 

秒杀一般出现在商城的促销活动中,指定了一定数量(比如:10个)的商品(比如:手机),以极低的价格(比如:0.1元),让大量用户参与活动,但只有极少数用户能够购买成功。这类活动商家绝大部分是不赚钱的,说白了是找个噱头宣传自己。

 

虽说秒杀只是一个促销活动,但对技术要求不低。下面给大家总结一下设计秒杀系统需要注意的9个细节。

 

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一、瞬时高并发

 

一般在秒杀时间点(比如:12点)前几分钟,用户并发量才真正突增,达到秒杀时间点时,并发量会达到顶峰。

 

但由于这类活动是大量用户抢少量商品的场景,必定会出现狼多肉少的情况,所以其实绝大部分用户秒杀会失败,只有极少部分用户能够成功。

 

正常情况下,大部分用户会收到商品已经抢完的提醒,收到该提醒后,他们大概率不会在那个活动页面停留了,如此一来,用户并发量又会急剧下降。所以这个峰值持续的时间其实是非常短的,这样就会出现瞬时高并发的情况,下面用一张图直观的感受一下流量的变化:

 

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像这种瞬时高并发的场景,传统的系统很难应对,我们需要设计一套全新的系统。可以从以下几个方面入手:

 

  • 页面静态化

  • CDN加速

  • 缓存

  • mq异步处理

  • 限流

  • 分布式锁

 

二、 页面静态化

 

活动页面是用户流量的第一入口,所以是并发量最大的地方。

 

如果这些流量都能直接访问服务端,恐怕服务端会因为承受不住这么大的压力,而直接挂掉。

 

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活动页面绝大多数内容是固定的,比如:商品名称、商品描述、图片等。为了减少不必要的服务端请求,通常情况下,会对活动页面做静态化处理。用户浏览商品等常规操作,并不会请求到服务端。只有到了秒杀时间点,并且用户主动点了秒杀按钮才允许访问服务端。

 

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这样能过滤大部分无效请求。

 

但只做页面静态化还不够,因为用户分布在全国各地,有些人在北京,有些人在成都,有些人在深圳,地域相差很远,网速各不相同。

 

如何才能让用户最快访问到活动页面呢?

 

这就需要使用CDN,它的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络。

 

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使用户就近获取所需内容,降低网络拥塞,提高用户访问响应速度和命中率。

 

三、秒杀按钮

 

大部分用户怕错过秒杀时间点,一般会提前进入活动页面。此时看到的秒杀按钮是置灰,不可点击的。只有到了秒杀时间点那一时刻,秒杀按钮才会自动点亮,变成可点击的。

 

但此时很多用户已经迫不及待了,通过不停刷新页面,争取在第一时间看到秒杀按钮的点亮。

 

从前面得知,该活动页面是静态的。那么我们在静态页面中如何控制秒杀按钮,只在秒杀时间点时才点亮呢?

 

没错,使用js文件控制。

 

为了性能考虑,一般会将css、js和图片等静态资源文件提前缓存到CDN上,让用户能够就近访问秒杀页面。

 

看到这里,有些聪明的小伙伴,可能会问:CDN上的js文件是如何更新的?

 

秒杀开始之前,js标志为false,还有另外一个随机参数。

 

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当秒杀开始的时候系统会生成一个新的js文件,此时标志为true,并且随机参数生成一个新值,然后同步给CDN。由于有了这个随机参数,CDN不会缓存数据,每次都能从CDN中获取最新的js代码。

 

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此外,前端还可以加一个定时器,控制比如:10秒之内,只允许发起一次请求。如果用户点击了一次秒杀按钮,则在10秒之内置灰,不允许再次点击,等到过了时间限制,又允许重新点击该按钮。

 

四、读多写少

 

在秒杀的过程中,系统一般会先查一下库存是否足够,如果足够才允许下单,写数据库。如果不够,则直接返回该商品已经抢完。

 

由于大量用户抢少量商品,只有极少部分用户能够抢成功,所以绝大部分用户在秒杀时,库存其实是不足的,系统会直接返回该商品已经抢完。

 

这是非常典型的:读多写少 的场景。

 

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如果有数十万的请求过来,同时通过数据库查缓存是否足够,此时数据库可能会挂掉。因为数据库的连接资源非常有限,比如:mysql,无法同时支持这么多的连接。

 

而应该改用缓存,比如:redis。

 

即便用了redis,也需要部署多个节点。

 

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五、缓存问题

 

通常情况下,我们需要在redis中保存商品信息,里面包含:商品id、商品名称、规格属性、库存等信息,同时数据库中也要有相关信息,毕竟缓存并不完全可靠。

 

用户在点击秒杀按钮,请求秒杀接口的过程中,需要传入的商品id参数,然后服务端需要校验该商品是否合法。

 

大致流程如下图所示:

 

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根据商品id,先从缓存中查询商品,如果商品存在,则参与秒杀。如果不存在,则需要从数据库中查询商品,如果存在,则将商品信息放入缓存,然后参与秒杀。如果商品不存在,则直接提示失败。

 

这个过程表面上看起来是OK的,但是如果深入分析一下会发现一些问题。

 

 
1、缓存击穿

 

比如商品A第一次秒杀时,缓存中是没有数据的,但数据库中有。虽说上面有如果从数据库中查到数据,则放入缓存的逻辑。

 

然而,在高并发下,同一时刻会有大量的请求,都在秒杀同一件商品,这些请求同时去查缓存中没有数据,然后又同时访问数据库。结果悲剧了,数据库可能扛不住压力,直接挂掉。

 

如何解决这个问题呢?

 

这就需要加锁,最好使用分布式锁。

 

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当然,针对这种情况,最好在项目启动之前,先把缓存进行预热。即事先把所有的商品,同步到缓存中,这样商品基本都能直接从缓存中获取到,就不会出现缓存击穿的问题了。

 

是不是上面加锁这一步可以不需要了?

 

表面上看起来,确实可以不需要。但如果缓存中设置的过期时间不对,缓存提前过期了,或者缓存被不小心删除了,如果不加速同样可能出现缓存击穿。

 

其实这里加锁,相当于买了一份保险。

 

 
2、缓存穿透

 

如果有大量的请求传入的商品id,在缓存中和数据库中都不存在,这些请求不就每次都会穿透过缓存,而直接访问数据库了。

 

由于前面已经加了锁,所以即使这里的并发量很大,也不会导致数据库直接挂掉。

 

但很显然这些请求的处理性能并不好,有没有更好的解决方案?

 

这时可以想到布隆过滤器

 

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系统根据商品id,先从布隆过滤器中查询该id是否存在,如果存在则允许从缓存中查询数据,如果不存在,则直接返回失败。

 

虽说该方案可以解决缓存穿透问题,但是又会引出另外一个问题:布隆过滤器中的数据如何更缓存中的数据保持一致?

 

这就要求,如果缓存中数据有更新,则要及时同步到布隆过滤器中。如果数据同步失败了,还需要增加重试机制,而且跨数据源,能保证数据的实时一致性吗?

 

显然是不行的。

 

所以布隆过滤器绝大部分使用在缓存数据更新很少的场景中。

 

如果缓存数据更新非常频繁,又该如何处理呢?

 

这时,就需要把不存在的商品id也缓存起来。

 

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下次,再有该商品id的请求过来,则也能从缓存中查到数据,只不过该数据比较特殊,表示商品不存在。需要特别注意的是,这种特殊缓存设置的超时时间应该尽量短一点。

 

六、库存问题

 

对于库存问题看似简单,实则里面还是有些东西。

 

真正的秒杀商品的场景,不是说扣完库存,就完事了,如果用户在一段时间内,还没完成支付,扣减的库存是要加回去的。

 

所以,在这里引出了一个预扣库存的概念,预扣库存的主要流程如下:

 

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扣减库存中除了上面说到的预扣库存回退库存之外,还需要特别注意的是库存不足和库存超卖问题。

 

 
1、数据库扣减库存

 

使用数据库扣减库存,是最简单的实现方案了,假设扣减库存的sql如下:

 

  •  
update product set stock=stock-1 where id=123;

 

这种写法对于扣减库存是没有问题的,但如何控制库存不足的情况下,不让用户操作呢?

 

这就需要在update之前,先查一下库存是否足够了。

 

伪代码如下:

 

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int stock = mapper.getStockById(123);if(stock > 0) {  int count = mapper.updateStock(123);  if(count > 0) {    addOrder(123);  }}

 

大家有没有发现这段代码的问题?

 

没错,查询操作和更新操作不是原子性的,会导致在并发的场景下,出现库存超卖的情况。

 

有人可能会说,这样好办,加把锁,不就搞定了,比如使用synchronized关键字。

 

确实,可以,但是性能不够好。

 

还有更优雅的处理方案,即基于数据库的乐观锁,这样会少一次数据库查询,而且能够天然的保证数据操作的原子性。

 

只需将上面的sql稍微调整一下:

 

  •  
update product set stock=stock-1 where id=product and stock > 0;

 

在sql最后加上:stock > 0,就能保证不会出现超卖的情况。

 

但需要频繁访问数据库,我们都知道数据库连接是非常昂贵的资源。在高并发的场景下,可能会造成系统雪崩。而且,容易出现多个请求,同时竞争行锁的情况,造成相互等待,从而出现死锁的问题。

 

 
2、redis扣减库存

 

redis的incr方法是原子性的,可以用该方法扣减库存。伪代码如下:

 

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 boolean exist = redisClient.query(productId,userId);  if(exist) {    return -1;  }  int stock = redisClient.queryStock(productId);  if(stock <=0) {    return 0;  }  redisClient.incrby(productId, -1);  redisClient.add(productId,userId);return 1;

 

代码流程如下:

 

  • 先判断该用户有没有秒杀过该商品,如果已经秒杀过,则直接返回-1。

  • 查询库存,如果库存小于等于0,则直接返回0,表示库存不足。

  • 如果库存充足,则扣减库存,然后将本次秒杀记录保存起来。然后返回1,表示成功。

 

估计很多小伙伴,一开始都会按这样的思路写代码。但如果仔细想想会发现,这段代码有问题。

 

有什么问题呢?

 

如果在高并发下,有多个请求同时查询库存,当时都大于0。由于查询库存和更新库存非原则操作,则会出现库存为负数的情况,即库存超卖。

 

当然有人可能会说,加个synchronized不就解决问题?

 

调整后代码如下:

 

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  boolean exist = redisClient.query(productId,userId);   if(exist) {    return -1;   }   synchronized(this) {       int stock = redisClient.queryStock(productId);       if(stock <=0) {         return 0;       }       redisClient.incrby(productId, -1);       redisClient.add(productId,userId);   }return 1;

 

synchronized确实能解决库存为负数问题,但是这样会导致接口性能急剧下降,每次查询都需要竞争同一把锁,显然不太合理。

 

为了解决上面的问题,代码优化如下:

 

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boolean exist = redisClient.query(productId,userId);if(exist) {  return -1;}if(redisClient.incrby(productId, -1)<0) {  return 0;}redisClient.add(productId,userId);return 1;

 

该代码主要流程如下:

 

  • 先判断该用户有没有秒杀过该商品,如果已经秒杀过,则直接返回-1。

  • 扣减库存,判断返回值是否小于0,如果小于0,则直接返回0,表示库存不足。

  • 如果扣减库存后,返回值大于或等于0,则将本次秒杀记录保存起来。然后返回1,表示成功。

 

该方案咋一看,好像没问题。

 

但如果在高并发场景中,有多个请求同时扣减库存,大多数请求的incrby操作之后,结果都会小于0。

 

虽说,库存出现负数,不会出现超卖的问题。但由于这里是预减库存,如果负数值负的太多的话,后面万一要回退库存时,就会导致库存不准。

 

那么,有没有更好的方案呢?

 

 
3、lua脚本扣减库存

 

我们都知道lua脚本,是能够保证原子性的,它跟redis一起配合使用,能够完美解决上面的问题。

 

lua脚本有段非常经典的代码:

 

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 StringBuilder lua = new StringBuilder();  lua.append("if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 1) then");  lua.append("    local stock = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]));");  lua.append("    if (stock == -1) then");  lua.append("        return 1;");  lua.append("    end;");  lua.append("    if (stock > 0) then");  lua.append("        redis.call('incrby', KEYS[1], -1);");  lua.append("        return stock;");  lua.append("    end;");  lua.append("    return 0;");  lua.append("end;");  lua.append("return -1;");

 

该代码的主要流程如下:

 

  • 先判断商品id是否存在,如果不存在则直接返回。

  • 获取该商品id的库存,判断库存如果是-1,则直接返回,表示不限制库存。

  • 如果库存大于0,则扣减库存。

  • 如果库存等于0,是直接返回,表示库存不足。

 

七、分布式锁

 

之前我提到过,在秒杀的时候,需要先从缓存中查商品是否存在,如果不存在,则会从数据库中查商品。如果数据库中,则将该商品放入缓存中,然后返回。如果数据库中没有,则直接返回失败。

 

大家试想一下,如果在高并发下,有大量的请求都去查一个缓存中不存在的商品,这些请求都会直接打到数据库。数据库由于承受不住压力,而直接挂掉。

 

那么如何解决这个问题呢?

 

这就需要用redis分布式锁了。

 

 
1、 setNx加锁

 

使用redis的分布式锁,首先想到的是setNx命令。

 

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if (jedis.setnx(lockKey, val) == 1) {   jedis.expire(lockKey, timeout);}

 

用该命令其实可以加锁,但和后面的设置超时时间是分开的,并非原子操作。

 

假如加锁成功了,但是设置超时时间失败了,该lockKey就变成永不失效的了。在高并发场景中,该问题会导致非常严重的后果。

 

那么,有没有保证原子性的加锁命令呢?

 

 
2、set加锁

 

使用redis的set命令,它可以指定多个参数。

 

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String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);if ("OK".equals(result)) {    return true;}return false;

 

其中:

  • lockKey:锁的标识

  • requestId:请求id

  • NX:只在键不存在时,才对键进行设置操作。

  • PX:设置键的过期时间为 millisecond 毫秒。

  • expireTime:过期时间

 

由于该命令只有一步,所以它是原子操作。

 

 
3、释放锁

 

接下来,有些朋友可能会问:在加锁时,既然已经有了lockKey锁标识,为什么要需要记录requestId呢?

 

答:requestId是在释放锁的时候用的。

 

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if (jedis.get(lockKey).equals(requestId)) {    jedis.del(lockKey);    return true;}return false;

 

在释放锁的时候,只能释放自己加的锁,不允许释放别人加的锁。

 

这里为什么要用requestId,用userId不行吗?

 

答:如果用userId的话,假设本次请求流程走完了,准备删除锁。此时,巧合锁到了过期时间失效了。而另外一个请求,巧合使用的相同userId加锁,会成功。而本次请求删除锁的时候,删除的其实是别人的锁了。

 

当然使用lua脚本也能避免该问题:

 

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if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then  return redis.call('del', KEYS[1]) else   return 0 end

 

它能保证查询锁是否存在和删除锁是原子操作。

 

 
4、自旋锁

 

上面的加锁方法看起来好像没有问题,但如果你仔细想想,如果有1万的请求同时去竞争那把锁,可能只有一个请求是成功的,其余的9999个请求都会失败。

 

在秒杀场景下,会有什么问题?

 

答:每1万个请求,有1个成功。再1万个请求,有1个成功。如此下去,直到库存不足。这就变成均匀分布的秒杀了,跟我们想象中的不一样。

 

如何解决这个问题呢?

 

答:使用自旋锁。

 

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try {  Long start = System.currentTimeMillis();  while(true) {      String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);     if ("OK".equals(result)) {        return true;     }          long time = System.currentTimeMillis() - start;      if (time>=timeout) {          return false;      }      try {          Thread.sleep(50);      } catch (InterruptedException e) {          e.printStackTrace();      }  }} finally{    unlock(lockKey,requestId);}  return false;

 

在规定的时间,比如500毫秒内,自旋不断尝试加锁,如果成功则直接返回。如果失败,则休眠50毫秒,再发起新一轮的尝试。如果到了超时时间,还未加锁成功,则直接返回失败。

 

 
5、redisson

 

除了上面的问题之外,使用redis分布式锁,还有锁竞争问题、续期问题、锁重入问题、多个redis实例加锁问题等。

 

这些问题使用redisson可以解决,由于篇幅的原因,在这里先保留一点悬念,有疑问的私聊给我。后面会出一个专题介绍分布式锁,敬请期待。

 

八、mq异步处理

 

我们都知道在真实的秒杀场景中,有三个核心流程:

 

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而这三个核心流程中,真正并发量大的是秒杀功能,下单和支付功能实际并发量很小。所以,我们在设计秒杀系统时,有必要把下单和支付功能从秒杀的主流程中拆分出来,特别是下单功能要做成mq异步处理的。而支付功能,比如支付宝支付,是业务场景本身保证的异步。

 

于是,秒杀后下单的流程变成如下:

 

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如果使用mq,需要关注以下几个问题:

 

 
1、消息丢失问题

 

秒杀成功了,往mq发送下单消息的时候,有可能会失败。原因有很多,比如:网络问题、broker挂了、mq服务端磁盘问题等。这些情况,都可能会造成消息丢失。

 

那么,如何防止消息丢失呢?

 

答:加一张消息发送表。

 

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在生产者发送mq消息之前,先把该条消息写入消息发送表,初始状态是待处理,然后再发送mq消息。消费者消费消息时,处理完业务逻辑之后,再回调生产者的一个接口,修改消息状态为已处理。

 

如果生产者把消息写入消息发送表之后,再发送mq消息到mq服务端的过程中失败了,造成了消息丢失。

 

这时候,要如何处理呢?

 

答:使用job,增加重试机制。

 

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用job每隔一段时间去查询消息发送表中状态为待处理的数据,然后重新发送mq消息。

 

 
2、重复消费问题

 

本来消费者消费消息时,在ack应答的时候,如果网络超时,本身就可能会消费重复的消息。但由于消息发送者增加了重试机制,会导致消费者重复消息的概率增大。

 

那么,如何解决重复消息问题呢?

 

答:加一张消息处理表。

 

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消费者读到消息之后,先判断一下消息处理表,是否存在该消息,如果存在,表示是重复消费,则直接返回。如果不存在,则进行下单操作,接着将该消息写入消息处理表中,再返回。

 

有个比较关键的点是:下单和写消息处理表,要放在同一个事务中,保证原子操作。

 

 
3、垃圾消息问题

 

这套方案表面上看起来没有问题,但如果出现了消息消费失败的情况。比如:由于某些原因,消息消费者下单一直失败,一直不能回调状态变更接口,这样job会不停的重试发消息。最后,会产生大量的垃圾消息。

 

那么,如何解决这个问题呢?

 

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每次在job重试时,需要先判断一下消息发送表中该消息的发送次数是否达到最大限制,如果达到了,则直接返回。如果没有达到,则将次数加1,然后发送消息。

 

这样如果出现异常,只会产生少量的垃圾消息,不会影响到正常的业务。

 

 
4、延迟消费问题

 

通常情况下,如果用户秒杀成功了,下单之后,在15分钟之内还未完成支付的话,该订单会被自动取消,回退库存。

 

那么,在15分钟内未完成支付,订单被自动取消的功能,要如何实现呢?

 

我们首先想到的可能是job,因为它比较简单。

 

但job有个问题,需要每隔一段时间处理一次,实时性不太好。

 

还有更好的方案?

 

答:使用延迟队列。

 

我们都知道rocketmq,自带了延迟队列的功能。

 

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下单时消息生产者会先生成订单,此时状态为待支付,然后会向延迟队列中发一条消息。达到了延迟时间,消息消费者读取消息之后,会查询该订单的状态是否为待支付。如果是待支付状态,则会更新订单状态为取消状态。如果不是待支付状态,说明该订单已经支付过了,则直接返回。

 

还有个关键点,用户完成支付之后,会修改订单状态为已支付。

 

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九、如何限流?

 

通过秒杀活动,如果我们运气爆棚,可能会用非常低的价格买到不错的商品(这种概率堪比买福利彩票中大奖)。

 

但有些高手,并不会像我们一样老老实实,通过秒杀页面点击秒杀按钮,抢购商品。他们可能在自己的服务器上,模拟正常用户登录系统,跳过秒杀页面,直接调用秒杀接口。

 

如果是我们手动操作,一般情况下,一秒钟只能点击一次秒杀按钮。

 

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但是如果是服务器,一秒钟可以请求成上千接口。

 

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这种差距实在太明显了,如果不做任何限制,绝大部分商品可能是被机器抢到,而非正常的用户,有点不太公平。

 

所以,我们有必要识别这些非法请求,做一些限制。那么,我们该如何现在这些非法请求呢?

 

目前有两种常用的限流方式:

  • 基于nginx限流

  • 基于redis限流

 

 
1、对同一用户限流

 

为了防止某个用户,请求接口次数过于频繁,可以只针对该用户做限制。

 

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限制同一个用户id,比如每分钟只能请求5次接口。

 

 
2、对同一ip限流

 

有时候只对某个用户限流是不够的,有些高手可以模拟多个用户请求,这种nginx就没法识别了。

 

这时需要加同一ip限流功能。

 

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限制同一个ip,比如每分钟只能请求5次接口。

 

但这种限流方式可能会有误杀的情况,比如同一个公司或网吧的出口ip是相同的,如果里面有多个正常用户同时发起请求,有些用户可能会被限制住。

 

 
3、对接口限流

 

别以为限制了用户和ip就万事大吉,有些高手甚至可以使用代理,每次都请求都换一个ip。

 

这时可以限制请求的接口总次数。

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在高并发场景下,这种限制对于系统的稳定性是非常有必要的。但可能由于有些非法请求次数太多,达到了该接口的请求上限,而影响其他的正常用户访问该接口。看起来有点得不偿失。

 

 
4、加验证码

 

对于上面三种方式,加验证码的方式可能更精准一些,同样能限制用户的访问频次,但好处是不会存在误杀的情况。

 

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通常情况下,用户在请求之前,需要先输入验证码。用户发起请求之后,服务端会去校验该验证码是否正确。只有正确才允许进行下一步操作,否则直接返回,并且提示验证码错误。

 

此外,验证码一般是一次性的,同一个验证码只允许使用一次,不允许重复使用。

 

普通验证码,由于生成的数字或者图案比较简单,可能会被破解。优点是生成速度比较快,缺点是有安全隐患。

 

还有一个验证码叫做:移动滑块,它生成速度比较慢,但比较安全,是目前各大互联网公司的首选。

 

 
5、提高业务门槛

 

上面说的加验证码虽然可以限制非法用户请求,但是有些影响用户体验。用户点击秒杀按钮前,还要先输入验证码,流程显得有点繁琐,秒杀功能的流程不是应该越简单越好吗?

 

其实,有时候达到某个目的,不一定非要通过技术手段,通过业务手段也一样。

 

12306刚开始的时候,全国人民都在同一时刻抢火车票,由于并发量太大,系统经常挂。后来,重构优化之后,将购买周期放长了,可以提前20天购买火车票,并且可以在9点、10、11点、12点等整点购买火车票。调整业务之后(当然技术也有很多调整),将之前集中的请求,分散开了,一下子降低了用户并发量。

 

回到这里,我们通过提高业务门槛,比如只有会员才能参与秒杀活动,普通注册用户没有权限。或者,只有等级到达3级以上的普通用户,才有资格参加该活动。

 

这样简单的提高一点门槛,即使是黄牛党也束手无策,他们总不可能为了参加一次秒杀活动,还另外花钱充值会员吧?

 

作者丨因为热爱所以坚持ing
来源丨公众号:苏三说技术(ID:susanSayJava)
dbaplus社群欢迎广大技术人员投稿,投稿邮箱:editor@dbaplus.cn

最新评论
访客 2021年09月03日

有没有1000多张表

访客 2021年08月28日

metrics =》 metrix 错误

访客 2021年08月25日

只看到如何避免,如何减少书写慢 sql

访客 2021年08月25日

没看到如何治理呀

访客 2021年07月23日

果然k8s不是神!

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