Redis輕松實現(xiàn)秒殺系統(tǒng)

數(shù)碼筆記

什么是秒殺

秒殺場景一般會在電商網(wǎng)站舉行一些活動或者節(jié)假日在12306網(wǎng)站上搶票時遇到。對于電商網(wǎng)站中一些稀缺或者特價商品，電商網(wǎng)站一般會在約定時間點對其進(jìn)行限量銷售，因為這些商品的特殊性，會吸引大量用戶前來搶購，并且會在約定的時間點同時在秒殺頁面進(jìn)行搶購。
秒殺系統(tǒng)場景特點

• 秒殺時大量用戶會在同一時間同時進(jìn)行搶購，網(wǎng)站瞬時訪問流量激增。
  
• 秒殺一般是訪問請求數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于庫存數(shù)量，只有少部分用戶能夠秒殺成功。
  
• 秒殺業(yè)務(wù)流程比較簡單，一般就是下訂單減庫存。
  

秒殺架構(gòu)設(shè)計理念

限流：鑒于只有少部分用戶能夠秒殺成功，所以要限制大部分流量，只允許少部分流量進(jìn)入服務(wù)后端。
削峰：對于秒殺系統(tǒng)瞬時會有大量用戶涌入，所以在搶購一開始會有很高的瞬間峰值。高峰值流量是壓垮系統(tǒng)很重要的原因，所以如何把瞬間的高流量變成一段時間平穩(wěn)的流量也是設(shè)計秒殺系統(tǒng)很重要的思路。實現(xiàn)削峰的常用的方法有利用緩存和消息中間件等技術(shù)。
異步處理：秒殺系統(tǒng)是一個高并發(fā)系統(tǒng)，采用異步處理模式可以極大地提高系統(tǒng)并發(fā)量，其實異步處理就是削峰的一種實現(xiàn)方式。
內(nèi)存緩存：秒殺系統(tǒng)最大的瓶頸一般都是數(shù)據(jù)庫讀寫，由于數(shù)據(jù)庫讀寫屬于磁盤IO，性能很低，如果能夠把部分?jǐn)?shù)據(jù)或業(yè)務(wù)邏輯轉(zhuǎn)移到內(nèi)存緩存，效率會有極大地提升。
可拓展：當(dāng)然如果我們想支持更多用戶，更大的并發(fā)，最好就將系統(tǒng)設(shè)計成彈性可拓展的，如果流量來了，拓展機(jī)器就好了。像淘寶、京東等雙十一活動時會增加大量機(jī)器應(yīng)對交易高峰。
架構(gòu)方案

一般秒殺系統(tǒng)架構(gòu)

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設(shè)計思路

• 將請求攔截在系統(tǒng)上游，降低下游壓力：秒殺系統(tǒng)特點是并發(fā)量極大，但實際秒殺成功的請求數(shù)量卻很少，所以如果不在前端攔截很可能造成數(shù)據(jù)庫讀寫鎖沖突，甚至導(dǎo)致死鎖，最終請求超時。
  
• 充分利用緩存：利用緩存可極大提高系統(tǒng)讀寫速度。
  
• 消息隊列：消息隊列可以削峰，將攔截大量并發(fā)請求，這也是一個異步處理過程，后臺業(yè)務(wù)根據(jù)自己的處理能力，從消息隊列中主動的拉取請求消息進(jìn)行業(yè)務(wù)處理。
  

前端方案

瀏覽器端(js)：

• 頁面靜態(tài)化：將活動頁面上的所有可以靜態(tài)的元素全部靜態(tài)化，并盡量減少動態(tài)元素。通過CDN來抗峰值。
  
• 禁止重復(fù)提交：用戶提交之后按鈕置灰，禁止重復(fù)提交
  
• 用戶限流：在某一時間段內(nèi)只允許用戶提交一次請求，比如可以采取IP限流
  

后端方案

服務(wù)端控制器層(網(wǎng)關(guān)層)

限制uid（UserID）訪問頻率：我們上面攔截了瀏覽器訪問的請求，但針對某些惡意攻擊或其它插件，在服務(wù)端控制層需要針對同一個訪問uid，限制訪問頻率。
服務(wù)層

上面只攔截了一部分訪問請求，當(dāng)秒殺的用戶量很大時，即使每個用戶只有一個請求，到服務(wù)層的請求數(shù)量還是很大。比如我們有100W用戶同時搶100臺手機(jī)，服務(wù)層并發(fā)請求壓力至少為100W。
采用消息隊列緩存請求：既然服務(wù)層知道庫存只有100臺手機(jī)，那完全沒有必要把100W個請求都傳遞到數(shù)據(jù)庫啊，那么可以先把這些請求都寫到消息隊列緩存一下，數(shù)據(jù)庫層訂閱消息減庫存，減庫存成功的請求返回秒殺成功，失敗的返回秒殺結(jié)束。
利用緩存應(yīng)對讀請求：對類似于12306等購票業(yè)務(wù)，是典型的讀多寫少業(yè)務(wù)，大部分請求是查詢請求，所以可以利用緩存分擔(dān)數(shù)據(jù)庫壓力。
利用緩存應(yīng)對寫請求：緩存也是可以應(yīng)對寫請求的，比如我們就可以把數(shù)據(jù)庫中的庫存數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到Redis緩存中，所有減庫存操作都在Redis中進(jìn)行，然后再通過后臺進(jìn)程把Redis中的用戶秒殺請求同步到數(shù)據(jù)庫中。
數(shù)據(jù)庫層

數(shù)據(jù)庫層是最脆弱的一層，一般在應(yīng)用設(shè)計時在上游就需要把請求攔截掉，數(shù)據(jù)庫層只承擔(dān)“能力范圍內(nèi)”的訪問請求。所以，上面通過在服務(wù)層引入隊列和緩存，讓最底層的數(shù)據(jù)庫高枕無憂。

案例：利用消息中間件和緩存實現(xiàn)簡單的秒殺系統(tǒng)

Redis是一個分布式緩存系統(tǒng)，支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，我們可以利用Redis輕松實現(xiàn)一個強(qiáng)大的秒殺系統(tǒng)。
我們可以采用Redis 最簡單的key-value數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用一個原子類型的變量值(AtomicInteger)作為key，把用戶id作為value，庫存數(shù)量便是原子變量的最大值。對于每個用戶的秒殺，我們使用 RPUSH key value插入秒殺請求， 當(dāng)插入的秒殺請求數(shù)達(dá)到上限時，停止所有后續(xù)插入。
然后我們可以在臺啟動多個工作線程，使用 LPOP key 讀取秒殺成功者的用戶id，然后再操作數(shù)據(jù)庫做最終的下訂單減庫存操作。
當(dāng)然，上面Redis也可以替換成消息中間件如ActiveMQ、RabbitMQ等，也可以將緩存和消息中間件 組合起來，緩存系統(tǒng)負(fù)責(zé)接收記錄用戶請求，消息中間件負(fù)責(zé)將緩存中的請求同步到數(shù)據(jù)庫。
面試

曾經(jīng)被問過好多次怎樣實現(xiàn)秒殺系統(tǒng)的問題。昨天又被問到了。因此這里把我設(shè)想的實現(xiàn)秒殺系統(tǒng)的價格設(shè)計分享出來。供大家參考。
秒殺系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計

秒殺系統(tǒng)，是典型的短時大量突發(fā)訪問類問題。對這類問題，有三種優(yōu)化性能的思路：

• 寫入內(nèi)存而不是寫入硬盤
  
• 異步處理而不是同步處理
  
• 分布式處理
  

用上這三招，不論秒殺時負(fù)載多大，都能輕松應(yīng)對。更好的是，Redis能夠滿足上述三點。因此，用Redis就能輕松實現(xiàn)秒殺系統(tǒng)。
用我這個方案，無論是電商平臺特價秒殺，12306火車票秒殺，都不是事:)
下面介紹一下為什么上述三種性能優(yōu)化思路能夠解決秒殺系統(tǒng)的性能問題：
寫入內(nèi)存而不是寫入硬盤
傳統(tǒng)硬盤的讀寫性能是相當(dāng)差的。SSD硬盤比傳統(tǒng)硬盤快100倍。而內(nèi)存又比SSD硬盤快10倍以上。因此，寫入內(nèi)存而不是寫入硬盤，就能使系統(tǒng)的能力提升上千倍。也就是說，原來你的秒殺系統(tǒng)可能需要1000臺服務(wù)器支撐，現(xiàn)在1臺服務(wù)器就可以扛住了。你可能會有這樣的疑問：寫入內(nèi)存而不是持久化，那么如果此時計算機(jī)宕機(jī)了，那么寫入的數(shù)據(jù)不就全部丟失了嗎？如果你就這么倒霉碰到服務(wù)器宕機(jī)，那你就沒秒到了，有什么大不了？
最后，后面真正處理秒殺訂單時，我們會把信息持久化到硬盤中。因此不會丟失關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
Redis是一個緩存系統(tǒng)，數(shù)據(jù)寫入內(nèi)存后就返回給客戶端了，能夠支持這個特性。
異步處理而不是同步處理
像秒殺這樣短時大并發(fā)的系統(tǒng)，在性能負(fù)載上有一個明顯的波峰和長期的波谷。為了應(yīng)對相當(dāng)短時間的大并發(fā)而準(zhǔn)備大量服務(wù)器來應(yīng)對，在經(jīng)濟(jì)上是相當(dāng)不合算的。
因此，對付秒殺類需求，就應(yīng)該化同步為異步。用戶請求寫入內(nèi)存后立刻返回。后臺啟動多個線程從內(nèi)存池中異步讀取數(shù)據(jù)，進(jìn)行處理。如用戶請求可能是1秒鐘內(nèi)進(jìn)入的，系統(tǒng)實際處理完成可能花30分鐘。那么一臺服務(wù)器在異步情況下其處理能力大于同步情況下1800多倍！
異步處理，通常用MQ(消息隊列)來實現(xiàn)。Redis可以看作是一個高性能的MQ。因為它的數(shù)據(jù)讀寫都發(fā)生在內(nèi)存中。
分布式處理
好吧。也許你的客戶很多，秒殺系統(tǒng)即使用了上面兩招，還是捉襟見肘。沒關(guān)系，我們還有大招：分布式處理。如果一臺服務(wù)器撐不住秒殺系統(tǒng)，那么就多用幾臺服務(wù)器。10臺不行，就上100臺。分布式處理，就是把海量用戶的請求分散到多個服務(wù)器上。一般使用hash實現(xiàn)均勻分布。
這類系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)云計算時代的今天已經(jīng)有很多了。無非是用Paxos算法和Hash Ring實現(xiàn)的。
Redis Cluster正是這樣一個分布式的產(chǎn)品。
使用Redis實現(xiàn)描述系統(tǒng)

Redis和Redis Cluster（分布式版本），是一個分布式緩存系統(tǒng)。其支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也支持MQ。Redis在性能上做了大量優(yōu)化。因此使用Redis或者Redis Cluster就可以輕松實現(xiàn)一個強(qiáng)大的秒殺系統(tǒng)。
基本上，你用Redis的這些命令就可以了。
RPUSH key value
插入秒殺請求
當(dāng)插入的秒殺請求數(shù)達(dá)到上限時，停止所有后續(xù)插入。
后臺啟動多個工作線程，使用
LPOP key
讀取秒殺成功者的用戶id，進(jìn)行后續(xù)處理。
或者使用LRANGE key start end命令讀取秒殺成功者的用戶id，進(jìn)行后續(xù)處理。
每完成一條秒殺記錄的處理，就執(zhí)行INCR key_num。一旦所有庫存處理完畢，就結(jié)束該商品的本次秒殺，關(guān)閉工作線程，也不再接收秒殺請求。
要是還撐不住，該怎么辦
也許你會說，我們的客戶很多。即使部署了Redis Cluster，依舊撐不住。那該怎么辦呢？
記得某個偉人曾經(jīng)說過：辦法總比困難多！
下面，我們具體分析下，還有哪些情況會壓垮我們架構(gòu)在Redis（Cluster）上的秒殺系統(tǒng)。
腳本攻擊

如現(xiàn)在有很多搶火車票的軟件。它們會自動發(fā)起http請求。一個客戶端一秒會發(fā)起很多次請求。如果有很多用戶使用了這樣的軟件，就可能會直接把我們的交換機(jī)給壓垮了。
這個問題其實屬于網(wǎng)絡(luò)問題的范疇，和我們的秒殺系統(tǒng)不在一個層面上。因此不應(yīng)該由我們來解決。很多交換機(jī)都有防止一個源IP發(fā)起過多請求的功能。開源軟件也有不少能實現(xiàn)這點。如linux上的TC可以控制。流行的Web服務(wù)器Nginx（它也可以看做是一個七層軟交換機(jī)）也可以通過配置做到這一點。一個IP，一秒鐘我就允許你訪問我2次，其他軟件包直接給你丟了，你還能壓垮我嗎？
交換機(jī)撐不住了

可能你們的客戶并發(fā)訪問量實在太大了，交換機(jī)都撐不住了。
這也有辦法。我們可以用多個交換機(jī)為我們的秒殺系統(tǒng)服務(wù)。
原理就是DNS可以對一個域名返回多個IP，并且對不同的源IP，同一個域名返回不同的IP。如網(wǎng)通用戶訪問，就返回一個網(wǎng)通機(jī)房的IP；電信用戶訪問，就返回一個電信機(jī)房的IP。也就是用CDN了！
我們可以部署多臺交換機(jī)為不同的用戶服務(wù)。用戶通過這些交換機(jī)訪問后面數(shù)據(jù)中心的Redis Cluster進(jìn)行秒殺作業(yè)。
總結(jié)

有了Redis Cluster的幫助，做個支持海量用戶的秒殺系統(tǒng)其實So Easy！
這里介紹的方案雖然是針對秒殺系統(tǒng)的，但其背后的原理對其他高并發(fā)系統(tǒng)一樣有效。
最后，我們再重溫一下高性能系統(tǒng)的優(yōu)化原則：

• 寫入內(nèi)存而不是寫入硬盤
  
• 異步處理而不是同步處理
  
• 分布式處理
  

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