基于微服务架构如何设计电商秒杀系统，实现探讨

逃离我推掉我的手 2022-03-09 01:48 280阅读 0赞

03.09号至11号已经近一周没有更新blog 了，今天凌晨更新下，贵在坚持，不能断更。

电商秒杀系统的重要性仅次于 支付系统，是整个应用平台的重要臂膀，怎么实现一个能抗的电商秒杀系统呢？

服务网关 Zuul  
服务注册发现 Eureka + Ribbon  
认证授权中心 Spring Security OAuth2、JWT Token  
服务框架 Spring MVC/Boot  
服务容错 Hystrix  
分布式锁 Redis  
服务调用 Feign  
消息队列 Kafka（大数据情况下选用kafka）  
文件服务 私有云盘 / HDFS  
富文本组件 UEditor  
定时任务 XXL-JOB  
配置中心 Apollo （或者选用config ）

这里先不空谈怎么样个架构，先说秒杀活动开始高QPS问题解决，整个秒杀都是针对QPS数据访问流来处理的，所以，有效解决该问题，并保证服务的可用性，以及用户的体验度是整个设计的关键；

> 1/ 限流 : 防刷  
> 2/ 流量削峰： 减少request 次数，有效减少 瞬间QPS峰值 对 mysql 的影响 ;  
> 3/ redis 缓存处理数据， 内存处理数据速度高、  
> 4/ 系统设计可水平扩展： 活动来时候加 机器、

首先说限流，限流有很多种方式，常规方式验证码， 这里采用 限定 QPS 的方式，当请求大于 某一QPS时候，直接返回默认值：请刷新重试。。。

2019.03.13    23：40     更新

##### 1、整个流程图如下： #####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjMyMzgwMg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

1、把 静态资源存放在 CDN（ 内容分发网络） 上 ，这样 有效的减少对服务器带宽压力，防止带宽在活动开始时候就被 图片吃完；

##### 2、项目核心代码如下： #####

2.1 、 redis 中操作 数据、对请求进行限流

long count = redisRepository.incr("BM_MARKET_SECKILL_COUNT_" + stallActivityId);
    if( count > 500 ) { 
        return new BaseResponse(false, 6405, "活动太火爆，已经售罄啦！");
    }

检验用户的重复性购买、

if( redisRepository.exists("BM_MARKET_SECKILL_LIMIT_" + stallActivityId + "_" + openId) ) { 
        return new BaseResponse(false, 6105, "您正在参与该活动，不能重复购买！");
    }
    //放入kafka消息队列
    kafkaSender.sendChannelMess("seckill_queue", jsonStr.toString());
    return new BaseResponse();

2.2、 处理消息队列的消费者：

@KafkaListener(topics = { "seckill_queue"})
    public void receiveMessage2(String message) { 
        JSONObject json = JSONObject.parseObject(message);

2019.03.17   更新

对于使用Nginx 做集群时候，其实请求的分发仍旧是在单机上面，当 QPS 较高时候，仍旧会造成服务器的压力过大，这时候 可以使用 一个域名 映射多个外网 IP，再通过 DMZ【DMZ是英文“demilitarized zone”的缩写，中文名称为“隔离区”】 映射到nginx服务器的集群；

轮询请求 判断是否获取了下单资格、

@ApiOperation(value="轮询接口--先队列模式",nickname="Guoqing")
        @RequestMapping(value="/seckillPollingQueue", method=RequestMethod.POST)
        public SeckillInfoResponse seckillPollingQueue(@RequestBody JSONObject jsonObject) { 
            int stallActivityId = jsonObject.containsKey("stallActivityId") ? jsonObject.getInteger("stallActivityId") : -1;        //活动Id
            AssertUtil.isTrue(stallActivityId != -1, "非法參數");
            String openId = jsonObject.containsKey("openId") ? jsonObject.getString("openId") : null;
            AssertUtil.isTrue(!StringUtil.isEmpty(openId), 1101, "非法參數");
    
            SeckillInfoResponse response = new SeckillInfoResponse();
            //是否存在下单资格码的Key
            if( redisRepository.exists("BM_MARKET_SECKILL_QUEUE_"+stallActivityId+"_"+openId) ){ 
                String result = redisRepository.get("BM_MARKET_SECKILL_QUEUE_"+stallActivityId+"_"+openId);
                response = JSONObject.parseObject(JSONObject.parseObject(result).getJSONObject("response").toJSONString(), SeckillInfoResponse.class);
            } else { 
                response.setIsSuccess(true);
                response.setResponseCode(0);
                response.setResponseMsg("活动太火爆，排队中...");
                response.setRefreshTime(0);
            }
            return response;
        }

###### 3、Jmeter 压测 ######

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjMyMzgwMg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220309/1e1f6d1f14e341fab1209cae78033b92.png