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秒杀架构的实现

时间:2018-06-14 21:00:35      阅读:208      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:控制器   停止   ref   时间   导致   ace   中间   span   自己的   

1.设计思路

将请求拦截在系统上游,降低下游压力:秒杀系统特点是并发量极大,但实际秒杀成功的请求数量却很少,所以如果不在前端拦截很可能造成数据库读写锁冲突,甚至导致死锁,最终请求超时。 
充分利用缓存:利用缓存可极大提高系统读写速度。 
消息队列:消息队列可以削峰,将拦截大量并发请求,这也是一个异步处理过程,后台业务根据自己的处理能力,从消息队列中主动的拉取请求消息进行业务处理。

2.前端方案----浏览器端(js):

页面静态化:将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化,并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。 
禁止重复提交:用户提交之后按钮置灰,禁止重复提交 
用户限流:在某一时间段内只允许用户提交一次请求,比如可以采取IP限流

3.后端方案

3.1服务端控制器层(网关层)---------限制uid(UserID)访问频率

3.2服务层

  • 采用消息队列缓存请求:比如有100W用户同时抢100台手机,完全没有必要把100W个请求都传递到数据库,以先把这些请求都写到消息队列缓存一下,数据库层订阅消息减库存,减库存成功的请求返回秒杀成功,失败的返回秒杀结束。

  • 利用缓存应对读请求:对类似于12306等购票业务,是典型的读多写少业务,大部分请求是查询请求,所以可以利用缓存分担数据库压力。

  • 利用缓存应对写请求:缓存也是可以应对写请求的,比如我们就可以把数据库中的库存数据转移到Redis缓存中,所有减库存操作都在Redis中进行,然后再通过后台进程把Redis中的用户秒杀请求同步到数据库中。

案例:利用消息中间件和缓存实现简单的秒杀系统

Redis是一个分布式缓存系统,支持多种数据结构

采用Redis 最简单的key-value数据结构,用一个原子类型的变量值(AtomicInteger)作为key,把用户id作为value,库存数量便是原子变量的最大值。

对于每个用户的秒杀,我们使用 RPUSH key value插入秒杀请求, 当插入的秒杀请求数达到上限时,停止所有后续插入。

使用 LPOP key 读取秒杀成功者的用户id,然后再操作数据库做最终的下订单减库存操作。

当然,上面Redis也可以替换成消息中间件如ActiveMQRabbitMQ等,也可以将缓存和消息中间件组合起来,缓存系统负责接收记录用户请求,消息中间件负责将缓存中的请求同步到数据库。

秒杀架构的实现

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原文地址:https://www.cnblogs.com/mcahkf/p/9132584.html

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