秒杀系统设计

考虑因素：当QPS达到极限时，CPU使用率是否超过95%(锁限制、I/O阻塞)，不然还有待提高空间。

 

架构原则：(4要1不要)

    1.数据要尽可能少(请求数据与响应数据)。减小数据的压缩与编码消耗CPU以及网络传输

   2.请求数要尽可能少。CSS与JS请求合并，后台请求数也要少(每次请求3次握手4次挥手)

   3.后台服务路径要短。后台微服务链接要少，能够加强可用性,同时提高性能(减小节点数据交互序列化及网络传输损耗)

   4.依赖要尽可能减小。降级非必要信息(优惠券，成交列表，商品推荐等),减小页面复杂度。

   5.不要有单点。

 

设计方案：

   先作数据的动静分离：数据中是否含有和访问者相关的个性化数据，页面html、CSS、JS、图片等静态信息由nginx来处理，CDN来抗峰值

    将静态数据页面信息缓存到用户浏览器中

    将动态请求的读数据Cache在Web端，将商品相关信息cache起来。每次请求加载商品信息直接缓存读取。

    对读数据不作强一致性校验

    对写数据进行基于时间的合理分片：秒杀答题

    对写请求作限流保护,多余的请求用RateLimiter、Semaphore 限流过滤

    对写数据进行强一致性校验

 

　　　　

 

页面静态化：将活动页面上的全部能够静态的元素所有静态化，并尽可能减小动态元素。经过CDN来抗峰值。 
禁止重复提交：用户提交以后按钮置灰，禁止重复提交 
用户限流：在某一时间段内只容许用户提交一次请求，好比能够采起IP限流

限制IP访问频率：咱们上面拦截了浏览器访问的请求，但针对某些恶意攻击或其它插件，在nginx限制访问频率。

 

削峰方案：

一个是经过队列来缓冲请求，即控制请求的发出；

一个是经过答题来延长请求发出的时间，在请求发出后承接请求时进行控制，最后再对不符合条件的请求进行过滤；

最后一种是对请求进行分层过滤。

 

一、将动态请求的读数据缓存（Cache）在 Web 端，过滤掉无效的数据读；

二、对读数据不作强一致性校验，减小由于一致性校验产生瓶颈的问题；

三、对写数据进行基于时间的合理分片，过滤掉过时的失效请求；

四、对写请求作限流保护，将超出系统承载能力的请求过滤掉；

五、对写数据进行强一致性校验只保留最后有效的数据。

 

 

 

限流方案：

    1.令牌桶限流：可以限制数据的平均传输速率外，还容许某种程度的突发传输，RateLimiter(侧重于速率)  Semaphore(侧重于线程个数)。

    2.漏捅算法：固定速率传输，资源没法最优化处理。

    例如：RateLimiter limiter=RateLimiter.create( 5);