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秒杀业务架构的优化之路丨58沈剑

2016-04-06 08:00 沈剑

本文整理自“ArchSummit微课堂”线上分享——沈剑解析秒杀业务架构优化的思路。

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秒杀业务为什么难做

IM系统,例如QQ或者微博,每个人都读自己的数据(好友列表、群列表、个人信息)。

微博系统,每个人读你关注的人的数据,一个人读多个人的数据。

秒杀系统,库存只有一份,所有人会在集中的时间读和写这些数据,多个人读一个数据。

例如小米手机每周二的秒杀,可能手机只有1万部,但瞬时进入的流量可能是几百几千万。又例如12306抢票,票是有限的,库存一份,瞬时流量非常多,都读相同的库存。读写冲突,锁非常严重,这是秒杀业务难的地方。那我们怎么优化秒杀业务的架构呢?

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优化方向

优化方向有两个:

  1. 将请求尽量拦截在系统上游(不要让锁冲突落到数据库上去)。传统秒杀系统之所以挂,请求都压倒了后端数据层,数据读写锁冲突严重,并发高响应慢,几乎所有请求都超时,流量虽大,下单成功的有效流量甚小。以12306为例,一趟火车其实只有2000张票,200w个人来买,基本没有人能买成功,请求有效率为0。

  2. 充分利用缓存,秒杀买票,这是一个典型的读多些少的应用场景,大部分请求是车次查询,票查询,下单和支付才是写请求。一趟火车其实只有2000张票,200w个人来买,最多2000个人下单成功,其他人都是查询库存,写比例只有0.1%,读比例占99.9%,非常适合使用缓存来优化。好,后续讲讲怎么个“将请求尽量拦截在系统上游”法,以及怎么个“缓存”法,讲讲细节。

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常见秒杀架构

常见的站点架构基本是这样的(特别是流量上亿的站点架构):

  1. 浏览器端,最上层,会执行到一些JS代码

  2. 站点层,这一层会访问后端数据,拼HTML页面返回给浏览器

  3. 服务层,向上游屏蔽底层数据细节,提供数据访问

  4. 数据层,最终的库存是存在这里的,MySQL是一个典型(当然还有会缓存)

这个图虽然简单,但能形象的说明大流量高并发的秒杀业务架构,大家要记得这一张图。

后面细细解析各个层级怎么优化。

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各层次优化细节

第一层,客户端怎么优化(浏览器层,APP层)

问大家一个问题,大家都玩过微信的摇一摇抢红包对吧,每次摇一摇,就会往后端发送请求么?回顾我们下单抢票的场景,点击了“查询”按钮之后,系统那个卡呀,进度条涨的慢呀,作为用户,我会不自觉的再去点击“查询”,对么?继续点,继续点,点点点……有用么?平白无故的增加了系统负载,一个用户点5次,80%的请求是这么多出来的,怎么整?

  • 产品层面,用户点击“查询”或者“购票”后,按钮置灰,禁止用户重复提交请求;

  • JS层面,限制用户在x秒之内只能提交一次请求;

APP层面,可以做类似的事情,虽然你疯狂的在摇微信,其实x秒才向后端发起一次请求。这就是所谓的“将请求尽量拦截在系统上游”,越上游越好,浏览器层,APP层就给拦住,这样就能挡住80%+的请求,这种办法只能拦住普通用户(但99%的用户是普通用户)对于群内的高端程序员是拦不住的。

FireBug一抓包,HTTP长啥样都知道,JS是万万拦不住程序员写for循环,调用HTTP接口的,这部分请求怎么处理?

第二层,站点层面的请求拦截

怎么拦截?怎么防止程序员写for循环调用,有去重依据么?IP?cookie-id?…想复杂了,这类业务都需要登录,用uid即可。在站点层面,对uid进行请求计数和去重,甚至不需要统一存储计数,直接站点层内存存储(这样计数会不准,但最简单)。一个uid,5秒只准透过1个请求,这样又能拦住99%的for循环请求。

5s只透过一个请求,其余的请求怎么办?缓存,页面缓存,同一个uid,限制访问频度,做页面缓存,x秒内到达站点层的请求,均返回同一页面。同一个item的查询,例如车次,做页面缓存,x秒内到达站点层的请求,均返回同一页面。如此限流,既能保证用户有良好的用户体验(没有返回404)又能保证系统的健壮性(利用页面缓存,把请求拦截在站点层了)。

页面缓存不一定要保证所有站点返回一致的页面,直接放在每个站点的内存也是可以的。优点是简单,坏处是HTTP请求落到不同的站点,返回的车票数据可能不一样,这是站点层的请求拦截与缓存优化。

好,这个方式拦住了写for循环发HTTP请求的程序员,有些高端程序员(黑客)控制了10w个肉鸡,手里有10w个uid,同时发请求(先不考虑实名制的问题,小米抢手机不需要实名制),这下怎么办,站点层按照uid限流拦不住了。

第三层 服务层来拦截(反正就是不要让请求落到数据库上去)

服务层怎么拦截?大哥,我是服务层,我清楚的知道小米只有1万部手机,我清楚的知道一列火车只有2000张车票,我透10w个请求去数据库有什么意义呢?没错,请求队列!

对于写请求,做请求队列,每次只透有限的写请求去数据层(下订单,支付这样的写业务):

  • 1w部手机,只透1w个下单请求去db:

  • 3k张火车票,只透3k个下单请求去db。

如果均成功再放下一批,如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完”。

对于读请求,怎么优化?Cache抗,不管是memcached还是redis,单机抗个每秒10w应该都是没什么问题的。如此限流,只有非常少的写请求,和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去,又有99.9%的请求被拦住了。

当然,还有业务规则上的一些优化。回想12306所做的,分时分段售票,原来统一10点卖票,现在8点,8点半,9点,...每隔半个小时放出一批:将流量摊匀。

其次,数据粒度的优化:你去购票,对于余票查询这个业务,票剩了58张,还是26张,你真的关注么,其实我们只关心有票和无票?流量大的时候,做一个粗粒度的 “有票”“无票”缓存即可。

第三,一些业务逻辑的异步:例如 下单业务与 支付业务的分离。这些优化都是结合 业务 来的,我之前分享过一个观点“一切脱离业务的架构设计都是耍流氓”架构的优化也要针对业务。

最后是数据库层

浏览器拦截了80%,站点层拦截了99.9%并做了页面缓存,服务层又做了写请求队列与数据缓存,每次透到数据库层的请求都是可控的。db基本就没什么压力了,闲庭信步,单机也能扛得住,还是那句话,库存是有限的,小米的产能有限,透这么多请求来数据库没有意义。

全部透到数据库,100w个下单,0个成功,请求有效率0%。透3k到数据,全部成功,请求有效率100%。

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总结

上文应该描述的非常清楚了,没什么总结了,对于秒杀系统,再次重复下我个人经验的两个架构优化思路:

  1. 尽量将请求拦截在系统上游(越上游越好);

  2. 读多写少的常用多使用缓存(缓存抗读压力);

浏览器和APP:做限速。 站点层:按照uid做限速,做页面缓存。 服务层:按照业务做写请求队列控制流量,做数据缓存。 数据层:闲庭信步。 以及结合业务做优化。

 
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