文档章节

用 Redis 轻松实现秒杀系统的构思

程序猿院长
 程序猿院长
发布于 04/12 17:02
字数 1827
阅读 79
收藏 7

秒杀系统的架构设计

秒杀系统,是典型的短时大量突发访问类问题。对这类问题,有三种优化性能的思路:

1. 写入内存而不是写入硬盘、

2. 异步处理而不是同步处理、

3. 分布式处理

用上这三招,不论秒杀时负载多大,都能轻松应对。更好的是,Redis能够满足上述三点。因此,用Redis就能轻松实现秒杀系统。 用我这个方案,无论是电商平台特价秒杀,12306火车票秒杀,都不是事:)

下面介绍一下为什么上述三种性能优化思路能够解决秒杀系统的性能问题:

  • 写入内存而不是写入硬盘 传统硬盘的读写性能是相当差的。SSD硬盘比传统硬盘快100倍。而内存又比SSD硬盘快10倍以上。因此,写入内存而不是写入硬盘,就能使系统的能力提升上千倍。也就是说,原来你的秒杀系统可能需要1000台服务器支撑,现在1台服务器就可以扛住了。 你可能会有这样的疑问:写入内存而不是持久化,那么如果此时计算机宕机了,那么写入的数据不就全部丢失了吗?如果你就这么倒霉碰到服务器宕机,那你就没秒到了,有什么大不了? 最后,后面真正处理秒杀订单时,我们会把信息持久化到硬盘中。因此不会丢失关键数据。 Redis是一个缓存系统,数据写入内存后就返回给客户端了,能够支持这个特性。
  • 异步处理而不是同步处理 像秒杀这样短时大并发的系统,在性能负载上有一个明显的波峰和长期的波谷。为了应对相当短时间的大并发而准备大量服务器来应对,在经济上是相当不合算的。 因此,对付秒杀类需求,就应该化同步为异步。用户请求写入内存后立刻返回。后台启动多个线程从内存池中异步读取数据,进行处理。如用户请求可能是1秒钟内进入的,系统实际处理完成可能花30分钟。那么一台服务器在异步情况下其处理能力大于同步情况下1800多倍! 异步处理,通常用MQ(消息队列)来实现。Redis可以看作是一个高性能的MQ。因为它的数据读写都发生在内存中。
  • 分布式处理 好吧。也许你的客户很多,秒杀系统即使用了上面两招,还是捉襟见肘。没关系,我们还有大招:分布式处理。如果一台服务器撑不住秒杀系统,那么就多用几台服务器。10台不行,就上100台。分布式处理,就是把海量用户的请求分散到多个服务器上。一般使用hash实现均匀分布。 这类系统在大数据云计算时代的今天已经有很多了。无非是用Paxos算法和Hash Ring实现的。 Redis Cluster正是这样一个分布式的产品。

使用Redis实现描述系统

Redis和Redis Cluster(分布式版本),是一个分布式缓存系统。其支持多种数据结构,也支持MQ。Redis在性能上做了大量优化。因此使用Redis或者Redis Cluster就可以轻松实现一个强大的秒杀系统。 基本上,你用Redis的这些命令就可以了。 RPUSH key value 插入秒杀请求

当插入的秒杀请求数达到上限时,停止所有后续插入。 后台启动多个工作线程,使用 LPOP key 读取秒杀成功者的用户id,进行后续处理。 或者使用LRANGE key start end命令读取秒杀成功者的用户id,进行后续处理。 每完成一条秒杀记录的处理,就执行INCR key_num。一旦所有库存处理完毕,就结束该商品的本次秒杀,关闭工作线程,也不再接收秒杀请求。

要是还撑不住,该怎么办

也许你会说,我们的客户很多。即使部署了Redis Cluster,仍然撑不住。那该怎么办呢? 记得某个伟人曾经说过:办法总比困难多!

下面,我们具体分析下,还有哪些情况会压垮我们架构在Redis(Cluster)上的秒杀系统。

脚本攻击

如现在有很多抢火车票的软件。它们会自动发起http请求。一个客户端一秒会发起很多次请求。如果有很多用户使用了这样的软件,就可能会直接把我们的交换机给压垮了。

这个问题其实属于网络问题的范畴,和我们的秒杀系统不在一个层面上。因此不应该由我们来解决。很多交换机都有防止一个源IP发起过多请求的功能。开源软件也有不少能实现这点。如linux上的TC可以控制。流行的Web服务器Nginx(它也可以看做是一个七层软交换机)也可以通过配置做到这一点。一个IP,一秒钟我就允许你访问我2次,其他软件包直接给你丢了,你还能压垮我吗?

交换机撑不住了

可能你们的客户并发访问量实在太大了,交换机都撑不住了。 这也有办法。我们可以用多个交换机为我们的秒杀系统服务。 原理就是DNS可以对一个域名返回多个IP,并且对不同的源IP,同一个域名返回不同的IP。如网通用户访问,就返回一个网通机房的IP;电信用户访问,就返回一个电信机房的IP。也就是用CDN了! 我们可以部署多台交换机为不同的用户服务。 用户通过这些交换机访问后面数据中心的Redis Cluster进行秒杀作业。

总结

有了Redis Cluster的帮助,做个支持海量用户的秒杀系统其实So Easy! 这里介绍的方案虽然是针对秒杀系统的,但其背后的原理对其他高并发系统一样有效。 最后,我们再重温一下高性能系统的优化原则: 写入内存而不是写入硬盘、异步处理而不是同步处理、分布式处理。

群内提供免费的Java架构学习资料,QQ群:643459718
(里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring源码,
MyBatis,Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多个知识点的架构资料)

© 著作权归作者所有

程序猿院长
粉丝 1
博文 7
码字总数 23539
作品 0
昌平
私信 提问
java架构师之用Redis轻松实现秒杀系统

导论 曾经被问过好多次怎样实现秒杀系统的问题。昨天又在CSDN架构师微信群被问到了。因此这里把我设想的实现秒杀系统的价格设计分享出来。供大家参考。 秒杀系统的架构设计 秒杀系统,是典型...

Java高级架构师
2018/08/09
0
0
一个媲美淘宝大秒杀系统的高性能架构设计思路

小编有话说:本文为纯干货技术文章,建议先转发、收藏再观看。 导论 曾经被问过好多次怎样实现秒杀系统的问题。昨天又在技术交流群被问到了。因此这里把我设想的实现秒杀系统的架构设计分享出...

老道士
06/20
111
0
阿里云Redis读写分离典型场景:如何轻松搭建电商秒杀系统

秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销,推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量,还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统,可以提高平台系统的稳定性和公平性,获得更好的用户体验,提升...

xqtesting
2017/12/07
0
0
阿里云Redis读写分离典型场景:如何轻松搭建电商秒杀系统

摘要:本文介绍如何使用阿里云redis搭建一个高性能的电商秒杀系统。 背景 秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销,推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量,还可以提高平台知名度。一个好...

阿里云云栖社区
2017/12/06
0
0
JavaWeb秒杀业务场景设计

秒杀业务场景设计问题经常被面试的时候被问到,在实际业务中,也常常需要实现,下面我们来看看如何实现秒杀业务. 秒杀业务,是典型的短时大量突发访问类问题 特点: 秒杀时网站的访问量大增; 秒杀...

小红牛
2018/06/11
0
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

服务器性能监控之New Relic 入门教程

New Relic 是一个很强大的服务器性能监控工具,New Relic目前专注于SaaS和App性能管理业务,它支持支持agent和API传送数据,能够对部署在本地或在云中的web应用程序进行监控、故障修复、诊断...

xiaolyuh
19分钟前
3
0
SpringBoot 集成ElasticSearch

一、ElasticSearch介绍 ElasticSearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库——无论是开源...

zw965
44分钟前
5
0
【JVM学习】2.Java虚拟机运行时数据区

来源: 公众号: 猿人谷 这里我们先说句题外话,相信大家在面试中经常被问到介绍Java内存模型,我在面试别人时也会经常问这个问题。但是,往往都会令我比较尴尬,我还话音未落,面试者就会“...

物种起源-达尔文
52分钟前
4
0
dart datetime

var date = DateTime.now().toUtc(); //格式化输出 String timestamp = "${date.year.toString()}-${date.month.toString().padLeft(2, '0')}-${date.day.toString().padLeft(2, ......

zdglf
今天
21
0
如何在Linux中复制文档

在办公室里复印文档过去需要专门的员工与机器。如今,复制是电脑用户无需多加思考的任务。在电脑里复制数据是如此微不足道的事,以致于你还没有意识到复制就发生了,例如当拖动文档到外部硬盘...

老孟的Linux私房菜
今天
50
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部