秒杀场景
一般是在京东、淘宝活动日,譬如京东618秒杀,淘宝双11秒杀等,其本质即是超大的流量访问秒杀接口,真正秒杀到的用户很少;要求服务器能够承载超大流量用户的请求,保证用户体验。
如何能够提高用户体验呢?
其实就是针对大流量进行削峰,限流,提高服务器并发量,秒杀架构图如下图所示:
- 服务器层面
可以水平扩展(增加服务器数量),垂直扩展(提高单机处理能力,增加cpu核心、内存等)
-
前端处理CDN加速、静态化页面、验证码等
-
代理层面
Nginx(可做集群)反向代理,ip访问频率限制、ip黑名单限制、负载均衡(ip_hash、权重、轮询、第三方等)等
- 应用层面
缓存(Redis集群)存储商品库存、产品主要信息,消息队列(Rabbit MQ)异步处理库存扣减、商品订单生成入库
注意:
redis配置防止存储乱码
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setHashValueSerializer(new StringRedisSerializer());
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
防止数据库库存乱扣(添加个乐观锁)
<update id="updateByStockId" parameterType="tjs.ax.seckill.bean.Stock">
update t_stock set stock = stock - 1,data_version = data_version + 1
where id = #{stock.id} and data_version = #{stock.dataVersion}
</update>