系统设计,如何设计一个秒杀功能
需要解决的问题
- 瞬时流量的承接
- 防止超卖
- 预防黑产
- 避免对正常服务的影响
- 兜底方法
前端设计
- 利用 CDN 缓存静态资源,减轻服务器的压力
- 在前端随机限流
- 按钮防抖,防止用户重复点击
后端设计
- Nginx 做统一接入,进行负载均衡与限流
- 用 sentinel 等进行业务端限流
- 服务拆分,将秒杀功能拆分为独立的服务,避免对现有服务产生影响
- 秒杀数据的缓存,使用分布式缓存或本地缓存方案,需要缓存预热
- 精准地库存扣减,防止超卖
- 风控识别黑产,需要动态黑名单
- 设置验证码防止脚本秒杀
- 幂等设计,防止重复下单
- 兜底方案,如果服务压力过大或者代码有漏洞,直接关闭秒杀及时止损
业务手段
通过预约、预售等方式避免秒杀的高并发流量。
详细分析
一、瞬时流量的承接
1、 秒杀活动即将开始时,用户会不断刷新页面,前端资源的访问也会消耗大量的资源。可以把这部分压力给到 CDN 厂商。
2、 秒杀的大部分请求都是无效的,可以在前端设置随机限流,使部分请求直接返回失败。
3、 对于发出的请求再次通过 lvs、nginx、sentinel 层层限流。
4、 打到后端服务后可以利用分布式缓存(Redis)或本地缓存(Caffeine)承接读写。
二、库存扣减
库存扣减需要防止并发导致的超卖。常用的是通过乐观锁解决问题:
update items set num = num - 1 where id = 1 and num > 0;
使用这个语句会产生热点行问题,压测下性能不高。优化方式如下:
- 数据库补丁优化。可以使用阿里云的 RDS,结合 Inventory Hint 单行热点更新性能可达 3.1 万 TPS。原理简单来说就是会把相同行的修改请求分为一组,仅组内第一条语句需要抢锁,后续语句直接修改即可,不需要再次查询,仅需一次分组提交事务即可。
- 库存拆分。将 1000 个库存拆分成 100 个小库存,每个小库存内有 10 个库存。
- 使用 redis + lua 脚本控制库存的扣减。redis 扣减完毕后可以通过 MQ 发送一个异步消息把数据库中的库存扣掉,实现最终一致性。如果 redis 操作成功, MQ 发送失败怎么办? 为 MQ 设置死信队列、重试等机制; redis 扣减库存时记录日志,如果 MQ 故障则检查日志进行补偿。
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