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秒杀系统设计

时间:2023-11-29 15:57:26浏览次数:20  
标签:库存 隔离 优化 系统 秒杀 设计 数据 请求

1、系统目标

  • 高性能。 秒杀涉及大量的并发读和并发写,因此支持高并发访问这点非常关键。本专栏将从设计数据的动静分离方案、热点的发现与隔离、请求的削峰与分层过滤、服务端的极致优化这4个方面重点介绍。
  • 一致性。 秒杀中商品减库存的实现方式同样关键。可想而知,有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减库存,减库存又分为“拍下减库存”“付款减库存”以及预扣等几种,在大并发更新的过程中都要保证数据的准确性,其难度可想而知。因此,我将用一篇文章来专门讲解如何设计秒杀减库存方案。
  • 高可用。 虽然我介绍了很多极致的优化思路,但现实中总难免出现一些我们考虑不到的情况,所以要保证系统的高可用和正确性,我们还要设计一个PlanB来兜底,以便在最坏情况发生时仍然能够从容应对。专栏的最后,我将带你思考可以从哪些环节来设计兜底方案。

2、“4要1不要”原则,也就是:数据要尽量少、请求数要尽量少、路径要尽量短、依赖要尽量少,以及不要有单点。

 

3、处理热点数据通常有几种思路:一是优化,二是限制,三是隔离。

  1. 业务隔离。把秒杀做成一种营销活动,卖家要参加秒杀这种营销活动需要单独报名,从技术上来说,卖家报名后对我们来说就有了已知热点,因此可以提前做好预热。
  2. 系统隔离。系统隔离更多的是运行时的隔离,可以通过分组部署的方式和另外99%分开。秒杀可以申请单独的域名,目的也是让请求落到不同的集群中。
  3. 数据隔离。秒杀所调用的数据大部分都是热点数据,比如会启用单独的Cache集群或者MySQL数据库来放热点数据,目的也是不想0.01%的数据有机会影响99.99%数据。

4、分层过滤非常适合交易性的写请求,比如减库存或者拼车这种场景,在读的时候需要知道还有没有库存或者是否还有剩余空座位。但是由于库存和座位又是不停变化的,所以读的数据是否一定要非常准确呢?其实不一定,你可以放一些请求过去,然后在真正减的时候再做强一致性保证,这样既过滤一些请求又解决了强一致性读的瓶颈。

 

5、

性能优化的过程首先要从发现短板开始,除了我今天介绍的一些优化措施外,你还可以在减少数据、数据分级(动静分离),以及减少中间环节、增加预处理等这些环节上做优化。

  6、 在交易环节中,“库存”是个关键数据,也是个热点数据,因为交易的各个环节中都可能涉及对库存的查询。但是,我在前面介绍分层过滤时提到过,秒杀中并不需要对库存有精确的一致性读,把库存数据放到缓存(Cache)中,可以大大提升读性能。     7、高可用建设

网站的高可用建设是基础,可以说要深入到各个环节,更要长期规划并进行体系化建设,要在预防(建立常态的压力体系,例如上线前的单机压测到上线后的全链路压测)、管控(做好线上运行时的降级、限流和兜底保护)、监控(建立性能基线来记录性能的变化趋势以及线上机器的负载报警体系,发现问题及时预警)和恢复体系(遇到故障要及时止损,并提供快速的数据订正工具等)等这些地方加强建设,每一个环节可能都有很多事情要做。

 

 

 

标签:库存,隔离,优化,系统,秒杀,设计,数据,请求
From: https://www.cnblogs.com/huilei/p/17865033.html

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