秒杀系统流程设计

超、凢脫俗 2022-10-14 10:57 214阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  一、秒杀系统需解决的问题
 *  二、秒杀商品上架方案
 *  三、秒杀商品方案

# 一、秒杀系统需解决的问题 #

**① 高并发**

通常单机版的`Redis`能够抗住3-4万的`QPS`还是能顶得住的，但是再高了就没办法了，那这个数据随便搞个热销商品的秒杀可能都不止了。

大量的请求进来，我们需要考虑的点：**缓存雪崩，缓存击穿，缓存穿透**，通常这些问题都是有可能发生的，如果出现问题导致数据库崩了那就导致了很严重的问题。

**② 超卖**

比如秒杀1000台`IPhone12`，假如商家的预算经费卖1000个可以赚点还可以造势，结果你写错程序多卖出去1000个，这样就造成了损失。

**③ 恶意请求**

通过简单的操作我们可以获取到秒杀的链接，如果秒杀商品特别便宜会导致有大量的脚本、机器人恶意请求链接，通常这些脚本反而要比人手点的更快，这是我们需要解决的问题。

**④ 数据库**

每秒上万甚至十几万的`QPS`直接打到数据库，基本上都要把库打挂掉，而且你服务不单单是做秒杀的还涉及其他的业务，你没做降级、限流、熔断啥的，别的一起挂，小公司的话可能全站崩溃404，不管秒杀怎么挂不要影响其他服务。

**多种秒杀系统应对方案如下：**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>秒杀系统应对方案</th> 
   <th>说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>服务单一职责</td> 
   <td>通常高并发的系统需要有微服务的设计思想，通过分布式部署，业务数据量大的时候，数据库我们还需要分库分表。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>秒杀链接加盐</td> 
   <td>通常我们如果是直接暴露秒杀连接会导致别人提前秒杀或者使用脚本秒杀，这样真正的用户反而不能参加到秒杀活动中。<br>通常我们需要将<code>URL</code>动态化，通过<code>MD5</code>之类的加密算法加密随机的字符串生成<code>URL</code>，然后经过后台校验通过。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Redis集群</td> 
   <td>如果单机版的<code>Redis</code>抗不住大量的<code>QPS</code>，我们需要将<code>Redis</code>集群主从同步、读写分离，哨兵模式、开启持久化。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Nginx</td> 
   <td><code>Nginx</code>高性能的<code>web</code>服务器，通常<code>Nginx</code>能抗住几万的并发，而<code>Tomcat</code>只能抗住几百的并发，通常请求抵达的第一个地方均是<code>Nginx</code>。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>资源静态化</td> 
   <td>我们需要将一些静态资源放到<code>cdn</code>服务器、<code>Nginx</code>来提升前台资源的加载效率。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>库存预热+快速扣减</td> 
   <td>秒杀读多写少。无需每次实时校验库存。我们库存预热，放到redis中。信号量控制进来秒杀的请求</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>限流 &amp; 降级 &amp; 熔断</td> 
   <td>前端我们可以通过按钮的点击次数、按钮置灰进行限制来限流；后端可以可以利用消息队列对高并发进行削峰，还可以使用限流组件：<code>Sentinel</code>、<code>Hystrix</code>。<br>当微服务集群中的一个服务出错，为了不影响整体的使用，我们对该服务进行降级或熔断。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Lua脚本</td> 
   <td><code>Lua</code>脚本功能是<code>Reids</code>在 2.6 版本的最大亮点， 通过内嵌对<code>Lua</code>环境的支持解决了长久以来不能高效地处理<code>CAS</code>命令的缺点， 并且可以通过组合使用多个命令， 轻松实现以前很难实现或者不能高效实现的模式。<br><code>Lua</code>脚本是类似<code>Redis</code>事务，有一定的原子性，不会被其他命令插队，可以完成一些<code>Redis</code>事务性的操作。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 二、秒杀商品上架方案 #

![在这里插入图片描述][20210521112232853.png]

// 使用库存作为分布式Redisson信号量（限流）
    RSemaphore semaphore = redissonClient.getSemaphore(SKU_STOCK_SEMAPHORE + token);
    // 商品可以秒杀的数量作为信号量
    semaphore.trySetPermits(seckillSkuVo.getSeckillCount());

# 三、秒杀商品方案 #

![在这里插入图片描述][20210521112316219.png]

@Override
    public String kill(String killId, String key, Integer num) throws InterruptedException { 
    
        long s1 = System.currentTimeMillis();
        //获取当前用户的信息
        MemberResponseVo user = LoginUserInterceptor.loginUser.get();
    
        //1、获取当前秒杀商品的详细信息从Redis中获取
        BoundHashOperations<String, String, String> hashOps = redisTemplate.boundHashOps(SECKILL_CHARE_PREFIX);
        String skuInfoValue = hashOps.get(killId);
        if (StringUtils.isEmpty(skuInfoValue)) { 
            return null;
        }
        //(合法性效验)
        SeckillSkuRedisTo redisTo = JSON.parseObject(skuInfoValue, SeckillSkuRedisTo.class);
        Long startTime = redisTo.getStartTime();
        Long endTime = redisTo.getEndTime();
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        //判断当前这个秒杀请求是否在活动时间区间内(效验时间的合法性)
        if (currentTime >= startTime && currentTime <= endTime) { 
    
            //2、效验随机码和商品id
            String randomCode = redisTo.getRandomCode();
            String skuId = redisTo.getPromotionSessionId() + "-" +redisTo.getSkuId();
            if (randomCode.equals(key) && killId.equals(skuId)) { 
                //3、验证购物数量是否合理和库存量是否充足
                Integer seckillLimit = redisTo.getSeckillLimit();
    
                //获取信号量
                String seckillCount = redisTemplate.opsForValue().get(SKU_STOCK_SEMAPHORE + randomCode);
                Integer count = Integer.valueOf(seckillCount);
                //判断信号量是否大于0,并且买的数量不能超过库存
                if (count > 0 && num <= seckillLimit && count > num ) { 
                    //4、验证这个人是否已经买过了（幂等性处理）,如果秒杀成功，就去占位。userId-sessionId-skuId
                    //SETNX 原子性处理
                    String redisKey = user.getId() + "-" + skuId;
                    //设置自动过期(活动结束时间-当前时间)
                    Long ttl = endTime - currentTime;
                    Boolean aBoolean = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(redisKey, num.toString(), ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
                    if (aBoolean) { 
                        //占位成功说明从来没有买过,分布式锁(获取信号量-1)
                        RSemaphore semaphore = redissonClient.getSemaphore(SKU_STOCK_SEMAPHORE + randomCode);
                        //TODO 秒杀成功，快速下单
                        boolean semaphoreCount = semaphore.tryAcquire(num, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);
                        //保证Redis中还有商品库存
                        if (semaphoreCount) { 
                            //创建订单号和订单信息发送给MQ
                            // 秒杀成功 快速下单 发送消息到 MQ 整个操作时间在 10ms 左右
                            String timeId = IdWorker.getTimeId();
                            SeckillOrderTo orderTo = new SeckillOrderTo();
                            orderTo.setOrderSn(timeId);
                            orderTo.setMemberId(user.getId());
                            orderTo.setNum(num);
                            orderTo.setPromotionSessionId(redisTo.getPromotionSessionId());
                            orderTo.setSkuId(redisTo.getSkuId());
                            orderTo.setSeckillPrice(redisTo.getSeckillPrice());
                            rabbitTemplate.convertAndSend("order-event-exchange","order.seckill.order",orderTo);
                            long s2 = System.currentTimeMillis();
                            log.info("耗时..." + (s2 - s1));
                            return timeId;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        long s3 = System.currentTimeMillis();
        log.info("耗时..." + (s3 - s1));
        return null;
    }

[20210521112232853.png]: /images/20221014/6520439af02649179756aa4ab97b4c8b.png
[20210521112316219.png]: /images/20221014/c0bcffaf965d4e67b8879345ff5efb12.png