背景
秒殺活動是絕大部分電商選擇的低價促銷，推廣品牌的方式。不僅可以給平臺帶來用戶量，還可以提高平臺知名度。一個好的秒殺系統，可以提高平臺系統的穩定性和公平性，獲得更好的用戶體驗，提升平臺的口碑，從而提升秒殺活動的最大價值。
本次主要討論阿里云云數據庫Redis緩存設計高併發的秒殺系統。
秒殺的特徵
秒殺活動對稀缺或者特價的商品進行定時，定量售賣，吸引成大量的消費者進行搶購，但又只有少部分消費者可以下單成功。因此，秒殺活動將在較短時間內產生比平時大數十倍，上百倍的頁面訪問流量和下單請求流量。
秒殺活動可以分爲3個階段：
秒殺前：用戶不斷刷新商品詳情頁，頁面請求達到瞬時峯值。
秒殺開始：用戶點擊秒殺按鈕，下單請求達到瞬時峯值。
秒殺後：一部分成功下單的用戶不斷刷新訂單或者產生退單操作，大部分用戶繼續刷新商品詳情頁等待退單機會。
消費者提交訂單，一般做法是利用數據庫的行級鎖。只有搶到鎖的請求可以進行庫存查詢和下單操作。但是在高併發的情況下，數據庫無法承擔如此大的請求，往往會使整個服務blocked，在消費者看來就是服務器宕機。
秒殺系統
系統架構圖
秒殺系統的流量雖然很高，但是實際有效流量是十分有限的。利用系統的層次結構，在每個階段提前校驗，攔截無效流量，可以減少大量無效的流量涌入數據庫。
利用瀏覽器緩存和CDN抗壓靜態頁面流量
秒殺前，用戶不斷刷新商品詳情頁，造成大量的頁面請求。所以，我們需要把秒殺商品詳情頁與普通的商品詳情頁分開。對於秒殺商品詳情頁儘量將能靜態化的元素儘量靜態化處理，除了秒殺按鈕需要服務端進行動態判斷，其他的靜態數據可以緩存在瀏覽器和CDN上。這樣，秒殺前刷新頁面導致的流量進入服務段的流量只有很小的一部分
利用阿里雲讀寫分離Redis緩存攔截流量
CDN是第一級流量攔截，第二級流量攔截我們使用支持讀寫分離的阿里雲Redis。在這一階段我們主要讀取數據，讀寫分離Redis能支持高大60萬以上qps的，完全可以支持需求。
首先通過數據控制模塊，提前將秒殺商品的緩存到阿里雲讀寫分離Redis，並設置秒殺開始標記：
秒殺開始前，服務集羣讀取goodsId_Start爲0，直接返回未開始。
數據控制模塊將goodsId_start改爲1，標誌秒殺開始。
服務集羣緩存開始標記位並開始接受請求，並記錄到redis中goodsId_access，商品剩餘數量爲(goodsId_count - goodsId_access)。
當接受下單數達到goodsId_count後，繼續攔截所有請求，商品剩餘數量爲0
可以看出，最後成功參與下單的請求只有少部分可以被接受。在高併發的情況下，允許稍微多的流量進入。因此可以控制接受下單數的比例。
利用阿里雲主從版Redis緩存加速庫存扣量
成功參與下單，進入下層服務，開始進行訂單信息校驗，庫存扣量。爲了避免直接訪問數據庫，我們使用阿里雲主從版Redis來進行庫存扣量，阿里雲主從版Redis提供10萬級別的QPS。我們使用Redis來優化庫存查詢，提前攔截秒殺失敗的請求，將大大提高系統的整體吞吐量。我們也是通過數據控制模塊提前將庫存存入Redis；
//我們將每個秒殺商品在redis中用一個hash結構表示
扣量時，服務器通過請求Redis獲取下單資格，我們通過lua腳本實現，由於Redis時單線程模型，lua可以保證多個命令的原子性；
lua腳本：
先使用SCRIPT LOAD將lua腳本提前緩存在Redis，然後調用EVALSHA調用腳本，比直接調用EVAL節省網絡帶寬：
秒殺服務通過判斷Redis是否返回搶購個數n，即可知道此次請求是否扣量成功。
使用阿里雲主從版Redis實現簡單的消息隊列異步下單入庫
扣量完成後，需要進行訂單入庫。如果商品數量較少的時候，直接操作數據庫即可。如果秒殺的商品是1萬，甚至10萬級別，那數據庫鎖衝突將帶來很大的性能瓶頸。因此，利用消息隊列組件，當秒殺服務將訂單信息寫入消息隊列後，即可認爲下單完成，避免直接操作數據庫。
消息隊列組件依然可以使用Redis實現，在R2中用list數據結構表示：
將訂單內容寫入Redis:
異步下單模塊從Redis中順序獲取訂單信息，並將訂單寫入數據庫：
我們通過使用Redis作爲消息隊列，異步處理訂單入庫，有效的提高了用戶的下單完成速度。
數據控制模塊，管理秒殺數據同步
最開始，我們利用阿里雲讀寫分離Redis進行流量限制，只讓部分流量進入下單。對於下單檢驗失敗和退單等情況，我們需要讓更多的流量進來。因此，數據控制模塊需要定時將數據庫中的數據進行一定的計算，同步到主從版Redis，同時再同步到讀寫分離的Redis，讓更多的流量進來。
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