淘宝双十一电商秒杀系统架构设计

前言

最近在部门内部分享了原来在电商业务作秒杀活动的总体思路，你们对此次分享反馈还不错，因此我就简单整理了一下，分享给你们参考参考

业务介绍

什么是秒杀？通俗一点讲就是网络商家为促销等目的组织的网上限时抢购活动

好比说京东秒杀，就是一种定时定量秒杀，在规定的时间内，不管商品是否秒杀完毕，该场次的秒杀活动都会结束。这种秒杀，对时间不是特别严格，只要下手快点，秒中的几率仍是比较大的。

淘宝之前就作过一元抢购，通常都是限量 1 件商品，同时价格低到「使人发齿」，这种秒杀通常都在开始时间 1 到 3 秒内就已经抢光了，参与这个秒杀通常都是看运气的，没必要太强求

业务特色

瞬时并发量大

秒杀时会有大量用户在同一时间进行抢购，瞬时并发访问量突增 10 倍，甚至 100 倍以上都有。

库存量少

通常秒杀活动商品量不多，这就致使了只有极少许用户能成功购买到。

业务简单

流程比较简单，通常都是下订单、扣库存、支付订单

技术难点

现有业务的冲击

秒杀是营销活动中的一种，若是和其余营销活动应用部署在同一服务器上，确定会对现有其余活动形成冲击，极端状况下可能致使整个电商系统服务宕机

直接下订单

下单页面是一个正常的 URL 地址，须要控制在秒杀开始前，不能下订单，只能浏览对应活动商品的信息。简单来讲，须要 Disable 订单按钮

页面流量突增

秒杀活动开始先后，会有不少用户请求对应商品页面，会形成后台服务器的流量突增，同时对应的网络带宽增长，须要控制商品页面的流量不会对后台服务器、DB、Redis 等组件的形成过大的压力

在此我向你们推荐一个架构学习交流群。交流学习群号：736220120  里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化、分布式架构等这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源，目前受益良多。

架构设计思想

限流

因为活动库存量通常都是不多，对应的只有少部分用户才能秒杀成功。因此咱们须要限制大部分用户流量，只准少许用户流量进入后端服务器

削峰

秒杀开始的那一瞬间，会有大量用户冲击进来，因此在开始时候会有一个瞬间流量峰值。如何把瞬间的流量峰值变得更平缓，是可否成功设计好秒杀系统的关键因素。实现流量削峰填谷，通常的采用缓存和 MQ 中间件来解决

异步

秒杀其实能够当作高并发系统来处理，在这个时候，能够考虑从业务上作兼容，将同步的业务，设计成异步处理的任务，提升网站的总体可用性

缓存

秒杀系统的瓶颈主要体如今下订单、扣减库存流程中。在这些流程中主要用到 OLTP 的数据库，相似 MySQL、SQLServer、Oracle。因为数据库底层采用 B+ 树的储存结构，对应咱们随机写入与读取的效率，相对较低。若是咱们把部分业务逻辑迁移到内存的缓存或者 Redis 中，会极大的提升并发效率

总体架构

客户端优化

客户端优化主要有两个问题

秒杀页面

秒杀活动开始前，其实就有不少用户访问该页面了。若是这个页面的一些资源，好比 CSS、JS、图片、商品详情等，都访问后端服务器，甚至 DB 的话，服务确定会出现不可用的状况。因此通常咱们会把这个页面总体进行静态化，并将页面静态化以后的页面分发到 CDN 边缘节点上，起到压力分散的做用

防止提早下单

防止提早下单主要是在静态化页面中加入一个 JS 文件引用，该 JS 文件包含活动是否开始的标记以及开始时的动态下单页面的 URL 参数。同时，这个 JS 文件是不会被 CDN 系统缓存的，会一直请求后端服务的，因此这个 JS 文件必定要很小。当活动快开始的时候（好比提早），经过后台接口修改这个 JS 文件使之生效

API 接入层优化

客户端优化，对于不是搞计算机方面的用户仍是能够防止住的。可是稍有必定网络基础的用户就起不到做用了，所以服务端也须要加些对应控制，不能信任客户端的任何操做。通常控制分为 2 大类

限制用户维度访问频率

针对同一个用户（ Userid 维度），作页面级别缓存，单元时间内的请求，统一走缓存，返回同一个页面

限制商品维度访问频率

大量请求同时间段查询同一个商品时，能够作页面级别缓存，无论下回是谁来访问，只要是这个页面就直接返回

SOA 服务层优化

上面两层只能限制异经常使用户访问，若是秒杀活动运营的比较好，不少用户都参加了，就会形成系统压力过大甚至宕机，所以须要后端流量控制

对于后端系统的控制能够经过消息队列、异步处理、提升并发等方式解决。对于超过系统水位线的请求，直接采起 「Fail-Fast」原则，拒绝掉

秒杀总体流程图

秒杀系统核心在于层层过滤，逐渐递减瞬时访问压力，减小最终对数据库的冲击。经过上面流程图就会发现压力最大的地方在哪里？

MQ 排队服务，只要 MQ 排队服务顶住，后面下订单与扣减库存的压力都是本身能控制的，根据数据库的压力，能够定制化建立订单消费者的数量，避免出现消费者数据量过多，致使数据库压力过大或者直接宕机。

库存服务专门为秒杀的商品提供库存管理，实现提早锁定库存，避免超卖的现象。同时，经过超时处理任务发现已抢到商品，但未付款的订单，并在规定付款时间后，处理这些订单，将恢复订单商品对应的库存量

 

总结

核心思想：层层过滤

尽可能将请求拦截在上游，下降下游的压力

充分利用缓存与消息队列，提升请求处理速度以及削峰填谷的做用