秒杀系统架构设计

秒杀架构设计

　　秒杀系统为秒杀而设计，不同于一般的网购行为，参与秒杀活动的用户更关心的是如何能快速刷新商品页面，在秒杀开始的时候抢先进入下单页面，而不是商品详情等用户体验细节，因此秒杀系统的页面设计应尽可能简单。

　　商品页面中的购买按钮只有在秒杀活动开始的时候才变亮，在此之前及秒杀商品卖出后，该按钮都是灰色的，不可以点击。

　　下单表单也尽可能简单，购买数量只能是一个且不可以修改，送货地址和付款方式都使用用户默认设置，没有默认也可以不填，允许等订单提交后修改；只有第一个提交的订单发送给网站的订单子系统，其余用户提交订单后只能看到秒杀结束页面。

　　要做一个这样的秒杀系统，业务会分为两个阶段，第一个阶段是秒杀开始前某个时间到秒杀开始，这个阶段可以称之为准备阶段，用户在准备阶段等待秒杀；第二个阶段就是秒杀开始到所有参与秒杀的用户获得秒杀结果，这个就称为秒杀阶段吧。

1 前端层设计

首先要有一个展示秒杀商品的页面，在这个页面上做一个秒杀活动开始的倒计时，在准备阶段内用户会陆续打开这个秒杀的页面，并且可能不停的刷新页面。这里需要考虑两个问题：

第一个是秒杀页面的展示我们知道一个html页面还是比较大的，即使做了压缩，http头和内容的大小也可能高达数十K，加上其他的css， js，图片等资源，如果同时有几千万人参与一个商品的抢购，一般机房带宽也就只有1G~10G，网络带宽就极有可能成为瓶颈，所以这个页面上各类静态资源首先应分开存放，然后放到cdn节点上分散压力，由于CDN节点遍布全国各地，能缓冲掉绝大部分的压力，而且还比机房带宽便宜~
第二个是倒计时出于性能原因这个一般由js调用客户端本地时间，就有可能出现客户端时钟与服务器时钟不一致，另外服务器之间也是有可能出现时钟不一致。客户端与服务器时钟不一致可以采用客户端定时和服务器同步时间，这里考虑一下性能问题，用于同步时间的接口由于不涉及到后端逻辑，只需要将当前web服务器的时间发送给客户端就可以了，因此速度很快，就我以前测试的结果来看，一台标准的web服务器2W+QPS不会有问题，如果100W人同时刷，100W QPS也只需要50台web，一台硬件LB就可以了~，并且web服务器群是可以很容易的横向扩展的(LB+DNS轮询)，这个接口可以只返回一小段json格式的数据，而且可以优化一下减少不必要cookie和其他http头的信息，所以数据量不会很大，一般来说网络不会成为瓶颈，即使成为瓶颈也可以考虑多机房专线连通，加智能DNS的解决方案；web服务器之间时间不同步可以采用统一时间服务器的方式，比如每隔1分钟所有参与秒杀活动的web服务器就与时间服务器做一次时间同步。
浏览器层请求拦截（1）产品层面，用户点击“查询”或者“购票”后，按钮置灰，禁止用户重复提交请求;（2）JS层面，限制用户在x秒之内只能提交一次请求;

2 站点层设计

前端层的请求拦截，只能拦住小白用户（不过这是99%的用户哟），高端的程序员根本不吃这一套，写个for循环，直接调用你后端的http请求，怎么整？

（1）同一个uid，限制访问频度，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面

（2）同一个item的查询，例如手机车次，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面

如此限流，又有99%的流量会被拦截在站点层。

3 服务层设计

站点层的请求拦截，只能拦住普通程序员，高级黑客，假设他控制了10w台肉鸡（并且假设买票不需要实名认证），这下uid的限制不行了吧？怎么整？

（1）大哥，我是服务层，我清楚的知道小米只有1万部手机，我清楚的知道一列火车只有2000张车票，我透10w个请求去数据库有什么意义呢？对于写请求，做请求队列，每次只透过有限的写请求去数据层，如果均成功再放下一批，如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完”；

（2）对于读请求，还用说么？cache来抗，不管是memcached还是redis，单机抗个每秒10w应该都是没什么问题的；

如此限流，只有非常少的写请求，和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去，又有99.9%的请求被拦住了。

用户请求分发模块：使用Nginx或Apache将用户的请求分发到不同的机器上。
用户请求预处理模块：判断商品是不是还有剩余来决定是不是要处理该请求。
用户请求处理模块：把通过预处理的请求封装成事务提交给数据库，并返回是否成功。
数据库接口模块：该模块是数据库的唯一接口，负责与数据库交互，提供RPC接口供查询是否秒杀结束、剩余数量等信息。

用户请求预处理模块经过HTTP服务器的分发后，单个服务器的负载相对低了一些，但总量依然可能很大，如果后台商品已经被秒杀完毕，那么直接给后来的请求返回秒杀失败即可，不必再进一步发送事务了，示例代码可以如下所示：

package seckill;
import org.apache.http.HttpRequest;
/** 
 * 预处理阶段，把不必要的请求直接驳回，必要的请求添加到队列中进入下一阶段. 
 */
public class PreProcessor {
   // 商品是否还有剩余
   private static boolean reminds = true;
   private static void forbidden() {   
     // Do something.
   }

  public static boolean checkReminds() {
      if (reminds) {
      // 远程检测是否还有剩余，该RPC接口应由数据库服务器提供，不必完全严格检查.
         if (!RPC.checkReminds()) {
             reminds = false;
          }
      }
      return reminds;
   }

   /**    
    * 每一个HTTP请求都要经过该预处理.    
    */
   public static void preProcess(HttpRequest request) {
       if (checkReminds()) {
      // 一个并发的队列
           RequestQueue.queue.add(request);
       } else {
           
      // 如果已经没有商品了，则直接驳回请求即可.
           forbidden();
       }
   }
 }

并发队列的选择

Java的并发包提供了三个常用的并发队列实现，分别是：ConcurrentLinkedQueue 、 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue。

ArrayBlockingQueue是初始容量固定的阻塞队列，我们可以用来作为数据库模块成功竞拍的队列，比如有10个商品，那么我们就设定一个10大小的数组队列。

ConcurrentLinkedQueue使用的是CAS原语无锁队列实现，是一个异步队列，入队的速度很快，出队进行了加锁，性能稍慢。

LinkedBlockingQueue也是阻塞的队列，入队和出队都用了加锁，当队空的时候线程会暂时阻塞。

由于我们的系统入队需求要远大于出队需求，一般不会出现队空的情况，所以我们可以选择ConcurrentLinkedQueue来作为我们的请求队列实现：

package seckill;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
import org.apache.http.HttpRequest;
public class RequestQueue {
  public static ConcurrentLinkedQueue<HttpRequest> queue 
         = new ConcurrentLinkedQueue<HttpRequest>();
}

// 用户请求模块
package seckill;
import org.apache.http.HttpRequest;
public class Processor {
  /**   
   * 发送秒杀事务到数据库队列.   
   */
  public static void kill(BidInfo info) {
      DB.bids.add(info);
  }
  public static void process() {
      BidInfo info = new BidInfo(RequestQueue.queue.poll());
      if (info != null) {
          kill(info);
      }
  }
}
class BidInfo {
  BidInfo(HttpRequest request) { 
     // Do something.
  }
}
 
// 数据库模块,数据库主要是使用一个ArrayBlockingQueue来暂存有可能成功的用户请求
package seckill;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
/** 
 * DB应该是数据库的唯一接口. 
 */
public class DB {
  public static int count = 10;
  public static ArrayBlockingQueue<BidInfo> bids 
                 = new ArrayBlockingQueue<BidInfo>(10);
  public static boolean checkReminds() {       
      // TODO
      return true;
  }
   
  // 单线程操作
  public static void bid() {
      BidInfo info = bids.poll();
      while (count-- > 0) {
      // insert into table Bids values(item_id, user_id, bid_date, other) 
      // select count(id) from Bids where item_id = ?   
      // 如果数据库商品数量大约总数，则标志秒杀已完成，
     //设置标志位reminds = false.
          info = bids.poll();
      }
  }
}