阿里云Redis读写分离典型场景：如何轻松搭建电商秒杀系统

背景

秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销，推广品牌的方式。不只能够给平台带来用户量，还能够提升平台知名度。一个好的秒杀系统，能够提升平台系统的稳定性和公平性，得到更好的用户体验，提高平台的口碑，从而提高秒杀活动的最大价值。

本次主要讨论阿里云云数据库Redis缓存设计高并发的秒杀系统。

秒杀的特征

秒杀活动对稀缺或者特价的商品进行定时，定量售卖，吸引成大量的消费者进行抢购，但又只有少部分消费者能够下单成功。所以，秒杀活动将在较短期内产生比平时大数十倍，上百倍的页面访问流量和下单请求流量。

秒杀活动能够分为3个阶段：

秒杀前：用户不断刷新商品详情页，页面请求达到瞬时峰值。

秒杀开始：用户点击秒杀按钮，下单请求达到瞬时峰值。

秒杀后：一部分红功下单的用户不断刷新订单或者产生退单操做，大部分用户继续刷新商品详情页等待退单机会。

消费者提交订单，通常作法是利用数据库的行级锁。只有抢到锁的请求能够进行库存查询和下单操做。可是在高并发的状况下，数据库没法承担如此大的请求，每每会使整个服务blocked，在消费者看来就是服务器宕机。

秒杀系统

系统架构图

秒杀系统的流量虽然很高，可是实际有效流量是十分有限的。利用系统的层次结构，在每一个阶段提早校验，拦截无效流量，能够减小大量无效的流量涌入数据库。

利用浏览器缓存和CDN抗压静态页面流量

秒杀前，用户不断刷新商品详情页，形成大量的页面请求。因此，咱们须要把秒杀商品详情页与普通的商品详情页分开。对于秒杀商品详情页尽可能将能静态化的元素尽可能静态化处理，除了秒杀按钮须要服务端进行动态判断，其余的静态数据能够缓存在浏览器和CDN上。这样，秒杀前刷新页面致使的流量进入服务段的流量只有很小的一部分

利用阿里云读写分离Redis缓存拦截流量

CDN是第一级流量拦截，第二级流量拦截咱们使用支持读写分离的阿里云Redis。在这一阶段咱们主要读取数据，读写分离Redis能支持高大60万以上qps的，彻底能够支持需求。

首先经过数据控制模块，提早将秒杀商品的缓存到阿里云读写分离Redis，并设置秒杀开始标记：

秒杀开始前，服务集群读取goodsId_Start为0，直接返回未开始。

数据控制模块将goodsId_start改成1，标志秒杀开始。

服务集群缓存开始标记位并开始接受请求，并记录到redis中goodsId_access，商品剩余数量为(goodsId_count - goodsId_access)。

当接受下单数达到goodsId_count后，继续拦截全部请求，商品剩余数量为0

能够看出，最后成功参与下单的请求只有少部分能够被接受。在高并发的状况下，容许稍微多的流量进入。所以能够控制接受下单数的比例。

利用阿里云主从版Redis缓存加速库存扣量

成功参与下单，进入下层服务，开始进行订单信息校验，库存扣量。为了不直接访问数据库，咱们使用阿里云主从版Redis来进行库存扣量，阿里云主从版Redis提供10万级别的QPS。咱们使用Redis来优化库存查询，提早拦截秒杀失败的请求，将大大提升系统的总体吞吐量。咱们也是经过数据控制模块提早将库存存入Redis；

//咱们将每一个秒杀商品在redis中用一个hash结构表示

扣量时，服务器经过请求Redis获取下单资格，咱们经过lua脚本实现，因为Redis时单线程模型，lua能够保证多个命令的原子性；

lua脚本：

先使用SCRIPT LOAD将lua脚本提早缓存在Redis，而后调用EVALSHA调用脚本，比直接调用EVAL节省网络带宽：

秒杀服务经过判断Redis是否返回抢购个数n，便可知道这次请求是否扣量成功。

使用阿里云主从版Redis实现简单的消息队列异步下单入库

扣量完成后，须要进行订单入库。若是商品数量较少的时候，直接操做数据库便可。若是秒杀的商品是1万，甚至10万级别，那数据库锁冲突将带来很大的性能瓶颈。所以，利用消息队列组件，当秒杀服务将订单信息写入消息队列后，便可认为下单完成，避免直接操做数据库。

消息队列组件依然可使用Redis实现，在R2中用list数据结构表示：

将订单内容写入Redis:

异步下单模块从Redis中顺序获取订单信息，并将订单写入数据库：

咱们经过使用Redis做为消息队列，异步处理订单入库，有效的提升了用户的下单完成速度。

数据控制模块，管理秒杀数据同步

最开始，咱们利用阿里云读写分离Redis进行流量限制，只让部分流量进入下单。对于下单检验失败和退单等状况，咱们须要让更多的流量进来。所以，数据控制模块须要定时将数据库中的数据进行必定的计算，同步到主从版Redis，同时再同步到读写分离的Redis，让更多的流量进来。

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