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香港海外CDN加速这一次，彻底弄懂“秒杀系统”

作者：cdnfine 来源：cdnfine 发布时间：2019-09-11

今天我们一起来看看，一套秒杀系统在架构设计上需要有哪些考量：

秒杀场景的特点
系统隔离的设计思路
客户端设计
代理层设计
应用层设计
数据库设计
压力测试
总结

秒杀场景的特点

秒杀场景是电商网站定期举办的活动，这个活动有明确的开始和结束时间，而且参与互动的商品是事先定义好了，参与秒杀商品的个数也是有限制的。同时会提供一个秒杀的入口，让用户通过这个入口进行抢购。

总结一下秒杀场景的特点：

定时开始，秒杀时大量用户会在同一时间，抢购同一商品，网站瞬时流量激增。
库存有限，秒杀下单数量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功。
操作可靠，秒杀业务流程比较简单，一般就是下订单减库存。库存就是用户争夺的“资源”，实际被消费的“资源”不能超过计划要售出的“资源”，也就是不能被“超卖”。

系统隔离的设计思路

在分析秒杀的特点后，我们发现秒杀活动是有计划的，并且在短时间内会爆发大量的请求。为了不影响现有的业务系统的正常运行，我们需要把它和现有的系统做隔离。

即使秒杀活动出现问题也不会影响现有的系统。隔离的设计思路可以从三个维度来思考。

业务隔离
技术隔离
数据库隔离

业务隔离

既然秒杀是一场活动，那它一定和常规的业务不同，我们可以把它当成一个单独的项目来看。在活动开始之前，最好设计一个“热场”。

“热场”的形式多种多样，例如：分享活动领优惠券，领秒杀名额等等。“热场”的形式不重要，重要的是通过它获取一些准备信息。

例如：有可能参与的用户数，他们的地域分布，他们感兴趣的商品。为后面的技术架构提供数据支持。

技术隔离

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技术隔离架构图

前面有了准备工作，那么从技术上需要有以下几个方面的考虑：

客户端，前端秒杀页面使用专门的页面，这些页面包括静态的 HTML 和动态的 JS，他们都需要在 CDN 上缓存。
接入层，加入过滤器专门处理秒杀请求，即使我们扩展再多的应用，使用再多的应用服务器，部署再多的负载均衡器，都会遇到支撑不住海量请求的时候。

所以，在这一层我们要考虑的是如何做好限流，当超过系统承受范围的时候，需要果断阻止请求的涌入。
应用层，瞬时的海量请求好比请求的“高峰”，我们架构系统的目的就是“削峰”。

需要使用服务集群和水平扩展，让“高峰”请求分流到不同的服务器进行处理。同时，还会利用缓存和队列技术减轻应用处理的压力，通过异步请求的方式做到最终一致性。

由于是多线程操作，而且商品的额度有限，为了解决超卖的问题，需要考虑进程锁的问题。

数据库隔离

秒杀活动持续时间短，瞬时数据量大。为了不影响现有数据库的正常业务，可以建立新的库或者表来处理。

在秒杀结束以后，需要把这部分数据同步到主业务系统中，或者查询表中。如果数据量特别巨大，到千万级别甚至上亿，建议使用分表或者分库。

客户端设计

上面提到的三个隔离维度中，我们对技术维度是最为关心的。如果说浏览器/客户端是用户接触“秒杀系统”的入口，那么在这一层提供缓存数据就是非常必要的。

在设计之初，我们会为秒杀的商品生成专门的商品页面和订单页面。这些页面以静态的 HTML 为主，包括的动态信息尽量少。

从业务的角度来说，这些商品的信息早就被用户熟识了，在秒杀的时候，他们关心的是如何快速下单。

既然商品的详情页面和订单页面都是静态生成的，那么就需要定义一个 URL，当要开始秒杀之前，开放这个 URL 给用户访问。

为了防止“程序员或者内部人员”作弊，这里的地址可以通过时间戳和 Hash 算法来生成，也就是说这个地址只有系统知道，到了快秒杀之前才由系统发放出去。

有人说浏览器/客户端如果存放的都是静态页面，那么“控制开始下单”的按钮，以及发送“下单请求”的按钮，也是静态的吗？

答案是否定的，其实静态页面是方便客户端好缓存，下单的动作以及下单时间的控制还是在服务器端。

只不过是通过 JS 文件的方式发送给客户端，在快要秒杀之前，会把这部分 JS 下载到客户端。

因为，其业务逻辑很少，基本只包括时间，用户信息，商品信息等等。所以，其对网络的要求不高。

同时，在网络设计上，我们也会将 JS 和 HTML 同时缓存在 CDN 上面，让用户从离自己最近的 CDN 服务器上获取这些信息。

为了避免秒杀程序参与秒杀，在客户端也会设计一些问答或者滑块的功能，减少此类机器人对服务器的压力。

代理层设计

说完了秒杀系统的前端设计，请求自然地来到了代理层。由于用户的请求量大，我们需要用负载均衡加上服务器集群，来面对如此空前的压力。

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代理层三大功能简图

在这一层是可以做缓存，过滤和限流的：

缓存，以 Nginx 为例，它可以缓存用户的信息。假设用户信息的修改没有那么频繁，即使有类似的修改也可以通过更新服务来刷新。总比从服务器上获取效率要高得多。
过滤，既然缓存了用户信息，这里就可以过滤掉一些不满足条件的用户。注意，这里的用户信息的过滤和缓存只是一个例子。

主要想表达的意思是，可以将一些变化不频繁的数据，提到代理层来缓存，提高响应的效率。

同时，还可以根据风控系统返回的信息，过滤一些疑似机器人或者恶意请求。例如：从固定 IP 过来的，频率过高的请求。最重要的就是在这一层，可以识别来自秒杀系统的请求。

如果是带有秒杀系统的参数，就要把请求路由到秒杀系统的服务器集群。这样才能和正常的业务系统分割开来。
限流，每个服务器集群能够承受的压力都是有限的。代理层可以根据服务器集群能够承受的最大压力，设置流量的阀值。

阀值的设置可以是动态调整的。例如：集群服务器中有 10 个服务器，其中一台由于压力过大挂掉了。

此时就需要调整代理层的流量阀值，将能够处理的请求流量减少，保护后端的应用服务器。

当服务器恢复以后，又可以将阀值调回原位。可以通过 Nginx+Lua 合作完成，Lua 从服务注册中心读取服务健康状态，动态调整流量。

应用层设计

“秒杀系统”秒杀的是什么？无非是商品。对于系统来说就是商品的库存，购买的商品一旦超过了库存就不能再卖了。

防止超卖

超过了库存还可以卖给用户，这就是“超卖”，也是系统设计需要避免的。为了承受大流量的访问，我们用了水平扩展的服务，但是对于他们消费的资源“库存”来说，却只有一个。

为了提高效率，会将这个库存信息放到缓存中。以流行的 Redis 为例，用它存放库存信息，由多个线程来访问就会出现资源争夺的情况。也就是分布式程序争夺唯一资源，为了解决这个问题我们需要实现分布式锁。

假设这里有多个应用响应用户的订单请求，他们同时会去访问 Redis 中存放的库存信息，每接受用户一次请求，都会从 Redis 的库存中减去 1 个商品库存量。

当任何一个进程访问 Redis 中的库存资源时，其他进程是不能访问的，所以这里需要考虑锁的情况（乐观，悲观）。

Redis 缓存承载库存变量

如果锁长期没有释放，需要考虑锁的过期时间，需要设置两个超时时间：

资源本身的超时时间，一旦资源被使用一段时间还没有被释放，Redis 会自动释放掉该资源给其他服务使用。
服务获取资源的超时时间，一旦一个服务获取资源一段时间后，不管该服务是否处理完这个资源，都需要释放该资源给其他服务使用。

订单处理流程

这里的“扣减服务”完成了最简单的扣减库存工作，并没有和其他项目服务打交道，更没有访问数据库。

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订单流程示意图

后面的流程相对比较复杂，我们先看图，根据图示来讲解：

首先，扣减服务作为下单流程的入口，会先对商品的库存做扣减。同样它会检查商品是否还有库存？
由于订单对应的操作步骤比较多，为了让流量变得平滑，这里使用队列存放每个订单请求，等待订单处理服务完成具体业务。
订单处理服务实现多线程，或者水平扩展的服务阵列，它们不断监听队列中的消息。一旦发现有新订单请求，就取出订单进行后续处理。

注意，这里可以加入类似 ZooKeeper 这样的服务调度来帮助，协调服务调度和任务分配。
订单处理服务，处理完订单以后会把结果写到数据库。写数据库是 IO 操作，耗时长。

所以，在写数据库的同时，会把结果先写入缓存中，这样用户是可以第一时间查询自己是否下单成功了。
结果写入数据库，这个操作有可能成功也有可能失败。
为了保证数据的最终一致性，我们用订单结果同步的服务不断的对比，缓存和数据库中的订单结果信息。

一旦发现不一致，会去做重试操作。如果重试依旧不成功，会重写信息到缓存，让用户知道失败原因。
用户下单以后，焦虑地刷新页面查看下单的结果，实际上是读到的缓存上的下单结果信息。

虽然，这个信息和最终结果有偏差，但是在秒杀的场景，要求高性能是前提，结果的一致性，可以后期补偿。