秒杀接口实现方案

待我称王封你为后i 2022-01-15 22:03 304阅读 0赞

秒杀功能最主要的几点：

> 1、被秒杀的商品库存绝对不能卖超，这点最关键;
> 
> 2、要特别注意防止秒杀活动被刷，不能出现商品都被同一个人用户秒杀的情况;
> 
> 3、秒杀期间还要做好接口的限流功能，因为秒杀开始的那一刻，请求将骤增;
> 
> 4、秒杀活动还未开始，防止恶意用户拿到秒杀地址来刷接口;

针对以上几点来展开分析

库存卖超？  
首先分析下库存会卖超的原因：

> 1、并发时减商品库存的SQL未控制库存数量大于0;
> 
> 2、同一个用户可能会多次秒杀到多个商品;

如上两点的解决方案是：

> 1、减库存时控制库存数量
> 
> UPDATE reward SET reward\_count=reward\_count-1 WHERE reward\_id=?  AND reward\_count > 0
> 
> 2、同一用户多次秒杀到同一商品，这里通过通过 中奖记录表中的reward\_id和username构成的联合唯一索引
> 
> UNIQUE INDEX rewardid\_username(reward\_id,user\_name)  
> 这样当一个用户秒杀到多个同一商品时入库会失败，然后显示捕获异常即可.

接口的限流？  
当秒杀活动开始后的一小段时间内，大量请求过来，将对服务器造成较大的负载，造成一系列连锁的效应，如数据库连接异常、超时，缓存被击穿等问题。针对这些潜在的点就要设计好接口的限流功能

> 1、如果产品允许的话，秒杀的前端可以加上验证码校验来分散请求，防止机器人恶意刷单、暴力试探，但是我这里的项目中不允许使用（综合考虑产品设计以及活动场景、用户体验等因素），就像是12306中的验证码一样，可以很有效的拦截和分散相当一部分请求。验证码实现也很多，挑一款轻量级的就好了;
> 
> 2、后端的话，通过redis作为缓存，使用自定义注解+拦截器的方式实现限流，30秒内同一用户名或IP至多访问5次，超过5次的话，用户和ip加入黑名单（具体的限制需和产品讨论确定），并且返回请求太频繁响应。自定义注解+拦截器实现限流 请移步这里 ，获取用户请求的IP 请移步这里
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> 3、将后端秒杀的过程异步化，可一定程度上请求削峰，比如我做的活动中这个过程包括新增中奖记录、减库存、减抽奖机会、1年NBA会员充值等，只要你库存足够，用户秒杀就可以直接先返回秒杀成功，其余的这些处理过程可以留给异步化任务去完成。我这里就把1年NBA会员充值这个过程给放在ActivityMQ里面去了，其实这里要思考的点也很多，比如ActivityMQ里面的消息丢了怎么办？ 有没有合适的重试机制？等等，这里就不再赘述了。实现异步化的方式也很多，比如java并发编程里的Executor框架（包含线程池、异步任务等）也是极好的，关于Executor框架（包含线程池、异步任务等），请移步这里
> 
> 4、为了减少与mysql数据库的交互，我把每个用户对应的抽奖机会放在了redis缓存中（考虑到这个秒杀活动上线时间不长），这个抽奖机会是用户购买了礼包后添加上去的，在用户支付成功后回调逻辑中给用户添加的秒杀机会，省的秒杀接口逻辑中去数据库中load用户的秒杀机会数。
> 
> 5、使用缓存后，要思考的点就更多了。经典的缓存击穿、雪崩、缓存和数据库双写一致性、并发竞争问题。缓存击穿和雪崩我们没考虑这种糟糕的场景，因为我们产品的日活跃量在3w+左右（我指的是活动落地页的日活跃量，不是普通的页面PV/UV之类的）。关于缓存和数据库双写一致性的问题，只能说，如果一定要100%保证数据的强一致性，那就不要使用缓存了，我们只能通过适当的缓存更新策略（比如更新数据库后及时删缓存、缓存更新可能失败，是否要建立补偿机制等）来降低数据不一致的概率。针对缓存key竞争读取问题，可以加分布式锁实现。关于这些点，我这里也没有纠结在缓存上，只要量没到那个级别，做的再多工作都是画蛇添足，如果上线后出现了问题，再针对具体问题对症下药，这里只是提一些要考虑的点。

活动未开始秒杀接口就被刷了？

> 由于现在的浏览器都支持查看源码，页面和js就暴露出来，自然包括秒杀接口的URL。针对这个问题，我们接口里明确限制了活动的开始和结束时间，比如活动时间是2018-05-05 09:00:00~2018-05-05 12:00:00，那么秒杀接口逻辑里除了限流和严格控制库存之外，就要判断请求进来的时间点是否落在活动的开始-结束时间之内，不是的话就直接返回错误响应了。

注意事项:

> 1、秒杀接口里面的逻辑中最好不要加锁去控制，加锁将严重影响秒杀接口的吞吐量，加锁后，锁的时间具有很大的不确定性，你不知道锁多久才会释放;
> 
> 2、写完接口后一定要模拟并发环境测试接口，我是用jmeter压测的。压测时要考虑活动页的活跃用户量，比如我的3w+，那你至少要用3w+的线程数去压测，而且最好用
> 
> 10台电脑，每台电脑的jmeter开3000个线程同时去压测，保证测试结果的正确性和真实性。可以写好jmeter的压测脚本后copy到其他电脑，但是整合10台电脑资源还是稍稍麻烦的。

闲言：要真的有高手刷你的接口就比较尴尬了，毕竟你所有的防护措施只防君子不防小人。暂时就想到这么多了，有问题的话后续再补充更新。

总结：

> 1、尽可能的减少请求直接倒DB;
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> 2、某些逻辑异步化，提高吞吐率;
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> 3、尽可能的使用缓存;
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> 4、建立快速失败机制保证应用的可用性。