双十一秒杀架构模型设计

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秒杀系统数据库设计

针对「数据库设计」提出的秒杀数据库的问题，因此应该单独设计一个秒杀数据库，防止因为秒杀活动的高并发访问拖垮整个网站。这里只需要两张表，一张是秒杀订单表，一张是秒杀货品表。

其实应该还有几张表，商品表：可以关联goods_id查到具体的商品信息，商品图像、名称、平时价格、秒杀价格等，还有用户表：根据用户user_id可以查询到用户昵称、用户手机号，收货地址等其他额外信息，这个具体就不给出实例了。

秒杀url的设计

为了避免有程序访问经验的人通过下单页面url直接访问后台接口来秒杀货品，我们需要将秒杀的url实现动态化，即使是开发整个系统的人都无法在秒杀开始前知道秒杀的url。具体的做法就是通过md5加密一串随机字符作为秒杀的url，然后前端访问后台获取具体的url，后台校验通过之后才可以继续秒杀。

秒杀页面静态化

将商品的描述、参数、成交记录、图像、评价等全部写入到一个静态页面，用户请求不需要通过访问后端服务器，不需要经过数据库，直接在前台客户端生成，这样可以最大可能的减少服务器的压力。具体的方法可以使用freemarker模板技术，建立网页模板，填充数据，然后渲染网页。

单体Redis升级为集群Redis

秒杀是一个读多写少的场景，使用Redis做缓存再合适不过。不过考虑到缓存击穿问题，我们应该构建Redis集群，采用哨兵模式，可以提升Redis的性能和可用性。

使用Nginx

Nginx是一个高性能Web服务器，它的并发能力可以达到几万，而Tomcat只有几百。通过Nginx映射客户端请求，再分发到后台Tomcat服务器集群中可以大大提升并发能力。

精简SQL

典型的一个场景是在进行扣减库存的时候，传统的做法是先查询库存，再去update。这样的话需要两个SQL，而实际上一个SQL我们就可以完成的。可以用这样的做法：update miaosha_goods set stock =stock-1 where goos_id ={#goods_id} and version = #{version} and sock>0;这样的话，就可以保证库存不会超卖并且一次更新库存，还有注意一点这里使用了版本号的乐观锁，相比较悲观锁，它的性能较好。

Redis预减库存

很多请求进来，都需要后台查询库存,这是一个频繁读的场景。可以使用Redis来预减库存，在秒杀开始前可以在Redis设值，比如redis.set(goodsId,100)，这里预放的库存为100可以设值为常量，每次下单成功之后，Integer stock = (Integer)redis.get(goosId); 然后判断sock的值，如果小于常量值就减去1；不过注意当取消的时候，需要增加库存，增加库存的时候也得注意不能大于之间设定的总库存数（查询库存和扣减库存需要原子操作，此时可以借助lua脚本）下次下单再获取库存的时候，直接从Redis里面查就可以了。

接口限流

秒杀最终的本质是数据库的更新，但是有很多大量无效的请求，我们最终要做的就是如何把这些无效的请求过滤掉，防止渗透到数据库。限流的话，需要入手的方面很多：

前端限流

首先第一步就是通过前端限流，用户在秒杀按钮点击以后发起请求，那么在接下来的5秒是无法点击（通过设置按钮为disable）。这一小举措开发起来成本很小，但是很有效。

同一个用户xx秒内重复请求直接拒绝

具体多少秒需要根据实际业务和秒杀的人数而定，一般限定为10秒。具体的做法就是通过Redis的键过期策略，首先对每个请求都从String value = redis.get(userId);如果获取到这个value为空或者为null，表示它是有效的请求，然后放行这个请求。如果不为空表示它是重复性请求，直接丢掉这个请求。如果有效，采用redis.setexpire(userId,value,10).value可以是任意值，一般放业务属性比较好，这个是设置以userId为key，10秒的过期时间（10秒后，key对应的值自动为null）。

令牌桶算法限流

接口限流的策略有很多，我们这里采用令牌桶算法。令牌桶算法的基本思路是每个请求尝试获取一个令牌，后端只处理持有令牌的请求，生产令牌的速度和效率我们都可以自己限定，Guava提供了RateLimter的API供我们使用。以下做一个简单的例子，注意需要引入Guava：

public class TestRateLimiter {

    public static void main(String[] args) {
        //1秒产生1个令牌
        final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(1);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            //该方法会阻塞线程，直到令牌桶中能取到令牌为止才继续向下执行。
            double waitTime= rateLimiter.acquire();
            System.out.println("任务执行" + i + "等待时间" + waitTime);
        }
        System.out.println("执行结束");
    }
}

public class TestRateLimiter2 {

    public static void main(String[] args) {
        final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(1);

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            long timeOut = (long) 0.5;
            boolean isValid = rateLimiter.tryAcquire(timeOut, TimeUnit.SECONDS);
            System.out.println("任务" + i + "执行是否有效:" + isValid);
            if (!isValid) {
                continue;
            }
            System.out.println("任务" + i + "在执行");
        }
        System.out.println("结束");
    }
}

END

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