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前言
秒殺大家都不陌生。自2011年首次出現(xiàn)以來，無論是雙十一購物還是 12306 搶票，秒殺場景已隨處可見。簡單來說，秒殺就是在同一時刻大量請求爭搶購買同一商品并完成交易的過程。
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從架構(gòu)視角來看，秒殺系統(tǒng)本質(zhì)是一個高性能、高一致、高可用的三高系統(tǒng)。而打造并維護一個超大流量的秒殺系統(tǒng)需要進行哪些關(guān)注，就是本文討論的話題。
整體思考
首先從高維度出發(fā)，整體思考問題。秒殺無外乎解決兩個核心問題，一是并發(fā)讀，一是并發(fā)寫，對應(yīng)到架構(gòu)設(shè)計，就是高可用、一致性和高性能的要求。關(guān)于秒殺系統(tǒng)的設(shè)計思考，本文即基于此 3 層依次推進，簡述如下：
- 高性能 秒殺涉及高讀和高寫的支持，如何支撐高并發(fā)，如何抵抗高IOPS？核心優(yōu)化理念其實是類似的：高讀就盡量”少讀”或”讀少”，高寫就數(shù)據(jù)拆分。本文將從動靜分離、熱點優(yōu)化以及服務(wù)端性能優(yōu)化 3 個方面展開。
- 一致性 秒殺的核心關(guān)注是商品庫存，有限的商品在同一時間被多個請求同時扣減，而且要保證準確性，顯而易見是一個難題。如何做到既不多又不少？本文將從業(yè)界通用的幾種減庫存方案切入，討論一致性設(shè)計的核心邏輯。
- 高可用 大型分布式系統(tǒng)在實際運行過程中面對的工況是非常復雜的，業(yè)務(wù)流量的突增、依賴服務(wù)的不穩(wěn)定、應(yīng)用自身的瓶頸、物理資源的損壞等方方面面都會對系統(tǒng)的運行帶來大大小小的的沖擊。如何保障應(yīng)用在復雜工況環(huán)境下還能高效穩(wěn)定運行，如何預防和面對突發(fā)問題，系統(tǒng)設(shè)計時應(yīng)該從哪些方面著手？本文將從架構(gòu)落地的全景視角進行關(guān)注思考。
高性能
1 動靜分離
大家可能會注意到，秒殺過程中你是不需要刷新整個頁面的，只有時間在不停跳動。這是因為一般都會對大流量的秒殺系統(tǒng)做系統(tǒng)的靜態(tài)化改造，即數(shù)據(jù)意義上的動靜分離。動靜分離三步走：1、數(shù)據(jù)拆分；2、靜態(tài)緩存；3、數(shù)據(jù)整合。
1.1 數(shù)據(jù)拆分
動靜分離的首要目的是將動態(tài)頁面改造成適合緩存的靜態(tài)頁面。因此第一步就是分離出動態(tài)數(shù)據(jù)，主要從以下 2 個方面進行：
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用戶 用戶身份信息包括登錄狀態(tài)以及登錄畫像等，相關(guān)要素可以單獨拆分出來，通過動態(tài)請求進行獲??；與之相關(guān)的廣平推薦，如用戶偏好、地域偏好等，同樣可以通過異步方式進行加載。
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時間 秒殺時間是由服務(wù)端統(tǒng)一管控的，可以通過動態(tài)請求進行獲取。
1.2 靜態(tài)緩存
分離出動靜態(tài)數(shù)據(jù)之后，第二步就是將靜態(tài)數(shù)據(jù)進行合理的緩存，由此衍生出兩個問題：1、怎么緩存；2、哪里緩存
1.2.1 怎么緩存
靜態(tài)化改造的一個特點是直接緩存整個 HTTP 連接而不是僅僅緩存靜態(tài)數(shù)據(jù)，如此一來，Web 代理服務(wù)器根據(jù)請求 URL，可以直接取出對應(yīng)的響應(yīng)體然后直接返回，響應(yīng)過程無需重組 HTTP 協(xié)議，也無需解析 HTTP 請求頭。而作為緩存鍵，URL唯一化是必不可少的，只是對于商品系統(tǒng)，URL 天然是可以基于商品 ID 來進行唯一標識的，比如淘寶的 https://item.taobao.com/item....。
1.2.2 哪里緩存
靜態(tài)數(shù)據(jù)緩存到哪里呢？可以有三種方式：1、瀏覽器；2、CDN ；3、服務(wù)端。
瀏覽器當然是第一選擇，但用戶的瀏覽器是不可控的，主要體現(xiàn)在如果用戶不主動刷新，系統(tǒng)很難主動地把消息推送給用戶（注意，當討論靜態(tài)數(shù)據(jù)時，潛臺詞是 “相對不變”，言外之意是 “可能會變”），如此可能會導致用戶端在很長一段時間內(nèi)看到的信息都是錯誤的。對于秒殺系統(tǒng)，保證緩存可以在秒級時間內(nèi)失效是不可或缺的。
服務(wù)端主要進行動態(tài)邏輯計算及加載，本身并不擅長處理大量連接，每個連接消耗內(nèi)存較多，同時 Servlet 容器解析 HTTP 較慢，容易侵占邏輯計算資源；另外，靜態(tài)數(shù)據(jù)下沉至此也會拉長請求路徑。
因此通常將靜態(tài)數(shù)據(jù)緩存在 CDN，其本身更擅長處理大并發(fā)的靜態(tài)文件請求，既可以做到主動失效，又離用戶盡可能近，同時規(guī)避 Java 語言層面的弱點。需要注意的是，上 CDN 有以下幾個問題需要解決：
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失效問題。任何一個緩存都應(yīng)該是有時效的，尤其對于一個秒殺場景。所以，系統(tǒng)需要保證全國各地的 CDN 在秒級時間內(nèi)失效掉緩存信息，這實際對 CDN 的失效系統(tǒng)要求是很高的
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命中率問題。高命中是緩存系統(tǒng)最為核心的性能要求，不然緩存就失去了意義。如果將數(shù)據(jù)放到全國各地的 CDN ，勢必會導致請求命中同一個緩存的可能性降低，那么命中率就成為一個問題
因此，將數(shù)據(jù)放到全國所有的 CDN 節(jié)點是不太現(xiàn)實的，失效問題、命中率問題都會面臨比較大的挑戰(zhàn)。更為可行的做法是選擇若干 CDN 節(jié)點進行靜態(tài)化改造，節(jié)點的選取通常需要滿足以下幾個條件：
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臨近訪問量集中的地區(qū)
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距離主站較遠的地區(qū)
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節(jié)點與主站間網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量良好的地區(qū)
基于以上因素，選擇 CDN 的二級緩存比較合適，因為二級緩存數(shù)量偏少，容量也更大，訪問量相對集中，這樣就可以較好解決緩存的失效問題以及命中率問題，是當前比較理想的一種 CDN 化方案。部署方式如下圖所示：
1.3 數(shù)據(jù)整合
分離出動靜態(tài)數(shù)據(jù)之后，前端如何組織數(shù)據(jù)頁就是一個新的問題，主要在于動態(tài)數(shù)據(jù)的加載處理，通常有兩種方案：ESI（Edge Side Includes）方案和 CSI（Client Side Include）方案。
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ESI 方案：Web 代理服務(wù)器上請求動態(tài)數(shù)據(jù)，并將動態(tài)數(shù)據(jù)插入到靜態(tài)頁面中，用戶看到頁面時已經(jīng)是一個完整的頁面。這種方式對服務(wù)端性能要求高，但用戶體驗較好
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CSI 方案：Web 代理服務(wù)器上只返回靜態(tài)頁面，前端單獨發(fā)起一個異步 JS 請求動態(tài)數(shù)據(jù)。這種方式對服務(wù)端性能友好，但用戶體驗稍差
1.4 小結(jié)
動靜分離對于性能的提升，抽象起來只有兩點，一是數(shù)據(jù)要盡量少，以便減少沒必要的請求，二是路徑要盡量短，以便提高單次請求的效率。具體方法其實就是基于這個大方向進行的。
2 熱點優(yōu)化
熱點分為熱點操作和熱點數(shù)據(jù)，以下分開進行討論。
2.1 熱點操作
零點刷新、零點下單、零點添加購物車等都屬于熱點操作。熱點操作是用戶的行為，不好改變，但可以做一些限制保護，比如用戶頻繁刷新頁面時進行提示阻斷。
2.2 熱點數(shù)據(jù)
熱點數(shù)據(jù)的處理三步走，一是熱點識別，二是熱點隔離，三是熱點優(yōu)化。
2.2.1 熱點識別
熱點數(shù)據(jù)分為靜態(tài)熱點和動態(tài)熱點，具體如下：
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靜態(tài)熱點：能夠提前預測的熱點數(shù)據(jù)。大促前夕，可以根據(jù)大促的行業(yè)特點、活動商家等緯度信息分析出熱點商品，或者通過賣家報名的方式提前篩選；另外，還可以通過技術(shù)手段提前預測，例如對買家每天訪問的商品進行大數(shù)據(jù)計算，然后統(tǒng)計出 TOP N 的商品，即可視為熱點商品
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動態(tài)熱點：無法提前預測的熱點數(shù)據(jù)。冷熱數(shù)據(jù)往往是隨實際業(yè)務(wù)場景發(fā)生交替變化的，尤其是如今直播賣貨模式的興起——帶貨商臨時做一個廣告，就有可能導致一件商品在短時間內(nèi)被大量購買。由于此類商品日常訪問較少，即使在緩存系統(tǒng)中一段時間后也會被逐出或過期掉，甚至在db中也是冷數(shù)據(jù)。瞬時流量的涌入，往往導致緩存被擊穿，請求直接到達DB，引發(fā)DB壓力過大
因此秒殺系統(tǒng)需要實現(xiàn)熱點數(shù)據(jù)的動態(tài)發(fā)現(xiàn)能力，一個常見的實現(xiàn)思路是：
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異步采集交易鏈路各個環(huán)節(jié)的熱點 Key 信息，如 Nginx采集訪問URL或 Agent 采集熱點日志（一些中間件本身已具備熱點發(fā)現(xiàn)能力），提前識別潛在的熱點數(shù)據(jù)
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聚合分析熱點數(shù)據(jù)，達到一定規(guī)則的熱點數(shù)據(jù)，通過訂閱分發(fā)推送到鏈路系統(tǒng)，各系統(tǒng)根據(jù)自身需求決定如何處理熱點數(shù)據(jù)，或限流或緩存，從而實現(xiàn)熱點保護
需要注意的是：
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熱點數(shù)據(jù)采集最好采用異步方式，一方面不會影響業(yè)務(wù)的核心交易鏈路，一方面可以保證采集方式的通用性
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熱點發(fā)現(xiàn)最好做到秒級實時，這樣動態(tài)發(fā)現(xiàn)才有意義，實際上也是對核心節(jié)點的數(shù)據(jù)采集和分析能力提出了較高的要求
2.2.2 熱點隔離
熱點數(shù)據(jù)識別出來之后，第一原則就是將熱點數(shù)據(jù)隔離出來，不要讓 1% 影響到另外的 99%，可以基于以下幾個層次實現(xiàn)熱點隔離：
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業(yè)務(wù)隔離。秒殺作為一種營銷活動，賣家需要單獨報名，從技術(shù)上來說，系統(tǒng)可以提前對已知熱點做緩存預熱
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系統(tǒng)隔離。系統(tǒng)隔離是運行時隔離，通過分組部署和另外 99% 進行分離，另外秒殺也可以申請單獨的域名，入口層就讓請求落到不同的集群中
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數(shù)據(jù)隔離。秒殺數(shù)據(jù)作為熱點數(shù)據(jù)，可以啟用單獨的緩存集群或者DB服務(wù)組，從而更好的實現(xiàn)橫向或縱向能力擴展
當然，實現(xiàn)隔離還有很多種辦法。比如，可以按照用戶來區(qū)分，為不同的用戶分配不同的 Cookie，入口層路由到不同的服務(wù)接口中；再比如，域名保持一致，但后端調(diào)用不同的服務(wù)接口；又或者在數(shù)據(jù)層給數(shù)據(jù)打標進行區(qū)分等等，這些措施的目的都是把已經(jīng)識別的熱點請求和普通請求區(qū)分開來。
2.2.3 熱點優(yōu)化
熱點數(shù)據(jù)隔離之后，也就方便對這 1% 的請求做針對性的優(yōu)化，方式無外乎兩種：
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緩存：熱點緩存是最為有效的辦法。如果熱點數(shù)據(jù)做了動靜分離，那么可以長期緩存靜態(tài)數(shù)據(jù)
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限流：流量限制更多是一種保護機制。需要注意的是，各服務(wù)要時刻關(guān)注請求是否觸發(fā)限流并及時進行review
2.2.4 小結(jié)
數(shù)據(jù)的熱點優(yōu)化與動靜分離是不一樣的，熱點優(yōu)化是基于二八原則對數(shù)據(jù)進行了縱向拆分，以便進行針對性地處理。熱點識別和隔離不僅對“秒殺”這個場景有意義，對其他的高性能分布式系統(tǒng)也非常有參考價值。
3 系統(tǒng)優(yōu)化
對于一個軟件系統(tǒng)，提高性能可以有很多種手段，如提升硬件水平、調(diào)優(yōu)JVM 性能，這里主要關(guān)注代碼層面的性能優(yōu)化——
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減少序列化：減少 Java 中的序列化操作可以很好的提升系統(tǒng)性能。序列化大部分是在 RPC 階段發(fā)生，因此應(yīng)該盡量減少 RPC 調(diào)用，一種可行的方案是將多個關(guān)聯(lián)性較強的應(yīng)用進行 “合并部署”，從而減少不同應(yīng)用之間的 RPC 調(diào)用（微服務(wù)設(shè)計規(guī)范）
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直接輸出流數(shù)據(jù)：只要涉及字符串的I/O操作，無論是磁盤 I/O 還是網(wǎng)絡(luò) I/O，都比較耗費 CPU 資源，因為字符需要轉(zhuǎn)換成字節(jié)，而這個轉(zhuǎn)換又必須查表編碼。所以對于常用數(shù)據(jù)，比如靜態(tài)字符串，推薦提前編碼成字節(jié)并緩存，具體到代碼層面就是通過 OutputStream() 類函數(shù)從而減少數(shù)據(jù)的編碼轉(zhuǎn)換；另外，熱點方法toString()不要直接調(diào)用ReflectionToString實現(xiàn)，推薦直接硬編碼，并且只打印DO的基礎(chǔ)要素和核心要素
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裁剪日志異常堆棧：無論是外部系統(tǒng)異常還是應(yīng)用本身異常，都會有堆棧打出，超大流量下，頻繁的輸出完整堆棧，只會加劇系統(tǒng)當前負載?？梢酝ㄟ^日志配置文件控制異常堆棧輸出的深度
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去組件框架：極致優(yōu)化要求下，可以去掉一些組件框架，比如去掉傳統(tǒng)的 MVC 框架，直接使用 Servlet 處理請求。這樣可以繞過一大堆復雜且用處不大的處理邏輯，節(jié)省毫秒級的時間，當然，需要合理評估你對框架的依賴程度
4 總結(jié)一下
性能優(yōu)化需要一個基準值，所以系統(tǒng)還需要做好應(yīng)用基線，比如性能基線（何時性能突然下降）、成本基線（去年大促用了多少機器）、鏈路基線（核心流程發(fā)生了哪些變化），通過基線持續(xù)關(guān)注系統(tǒng)性能，促使系統(tǒng)在代碼層面持續(xù)提升編碼質(zhì)量、業(yè)務(wù)層面及時下掉不合理調(diào)用、架構(gòu)層面不斷優(yōu)化改進。
一致性
秒殺系統(tǒng)中，庫存是個關(guān)鍵數(shù)據(jù)，賣不出去是個問題，超賣更是個問題。秒殺場景下的一致性問題，主要就是庫存扣減的準確性問題。
1 減庫存的方式
電商場景下的購買過程一般分為兩步：下單和付款?！疤峤挥唵巍奔礊橄聠?，“支付訂單”即為付款?；诖嗽O(shè)定，減庫存一般有以下幾個方式：
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下單減庫存。買家下單后，扣減商品庫存。下單減庫存是最簡單的減庫存方式，也是控制最為精確的一種
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付款減庫存。買家下單后，并不立即扣減庫存，而是等到付款后才真正扣減庫存。但因為付款時才減庫存，如果并發(fā)比較高，可能出現(xiàn)買家下單后付不了款的情況，因為商品已經(jīng)被其他人買走了
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預扣庫存。這種方式相對復雜一些，買家下單后，庫存為其保留一定的時間（如 15 分鐘），超過這段時間，庫存自動釋放，釋放后其他買家可以購買
能夠看到，減庫存方式是基于購物過程的多階段進行劃分的，但無論是在下單階段還是付款階段，都會存在一些問題，下面進行具體分析。
2 減庫存的問題
2.1 下單減庫存
優(yōu)勢：用戶體驗最好。下單減庫存是最簡單的減庫存方式，也是控制最精確的一種。下單時可以直接通過數(shù)據(jù)庫事務(wù)機制控制商品庫存，所以一定不會出現(xiàn)已下單卻付不了款的情況。
劣勢：可能賣不出去。正常情況下，買家下單后付款概率很高，所以不會有太大問題。但有一種場景例外，就是當賣家參加某個促銷活動時，競爭對手通過惡意下單的方式將該商品全部下單，導致庫存清零，那么這就不能正常售賣了——要知道，惡意下單的人是不會真正付款的，這正是 “下單減庫存” 的不足之處。
2.2 付款減庫存
優(yōu)勢：一定實際售賣?！跋聠螠p庫存” 可能導致惡意下單，從而影響賣家的商品銷售， “付款減庫存” 由于需要付出真金白銀，可以有效避免。
劣勢：用戶體驗較差。用戶下單后，不一定會實際付款，假設(shè)有 100 件商品，就可能出現(xiàn) 200 人下單成功的情況，因為下單時不會減庫存，所以也就可能出現(xiàn)下單成功數(shù)遠遠超過真正庫存數(shù)的情況，這尤其會發(fā)生在大促的熱門商品上。如此一來就會導致很多買家下單成功后卻付不了款，購物體驗自然是比較差的。
2.3 預扣庫存
優(yōu)勢：緩解了以上兩種方式的問題。預扣庫存實際就是“下單減庫存”和 “付款減庫存”兩種方式的結(jié)合，將兩次操作進行了前后關(guān)聯(lián)，下單時預扣庫存，付款時釋放庫存。
劣勢：并沒有徹底解決以上問題。比如針對惡意下單的場景，雖然可以把有效付款時間設(shè)置為 10 分鐘，但惡意買家完全可以在 10 分鐘之后再次下單。
2.4 小結(jié)
減庫存的問題主要體現(xiàn)在用戶體驗和商業(yè)訴求兩方面，其本質(zhì)原因在于購物過程存在兩步甚至多步操作，在不同階段減庫存，容易存在被惡意利用的漏洞。
3 實際如何減庫存
業(yè)界最為常見的是預扣庫存。無論是外賣點餐還是電商購物，下單后一般都有個 “有效付款時間”，超過該時間訂單自動釋放，這就是典型的預扣庫存方案。但如上所述，預扣庫存還需要解決惡意下單的問題，保證商品賣的出去；另一方面，如何避免超賣，也是一個痛點。
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賣的出去：
惡意下單的解決方案主要還是結(jié)合安全和反作弊措施來制止。
比如，識別頻繁下單不付款的買家并進行打標，這樣可以在打標買家下單時不減庫存；
再比如為大促商品設(shè)置單人最大購買件數(shù)，一人最多只能買 N 件商品；
又或者對重復下單不付款的行為進行次數(shù)限制阻斷等
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避免超賣：
庫存超賣的情況實際分為兩種。
對于普通商品，秒殺只是一種大促手段，即使庫存超賣，商家也可以通過補貨來解決；而對于一些商品，秒殺作為一種營銷手段，完全不允許庫存為負，也就是在數(shù)據(jù)一致性上，需要保證大并發(fā)請求時數(shù)據(jù)庫中的庫存字段值不能為負，一般有多種方案：
一是在通過事務(wù)來判斷，即保證減后庫存不能為負，否則就回滾；
二是直接設(shè)置數(shù)據(jù)庫字段類型為無符號整數(shù)，這樣一旦庫存為負就會在執(zhí)行 SQL 時報錯；
三是使用 CASE WHEN 判斷語句——
- UPDATE item SET inventory = CASE WHEN inventory >= xxx THEN inventory-xxx ELSE inventory END
業(yè)務(wù)手段保證商品賣的出去，技術(shù)手段保證商品不會超賣，庫存問題從來就不是簡單的技術(shù)難題，解決問題的視角是多種多樣的。
4 一致性性能的優(yōu)化
庫存是個關(guān)鍵數(shù)據(jù)，更是個熱點數(shù)據(jù)。對系統(tǒng)來說，熱點的實際影響就是 “高讀” 和 “高寫”，也是秒殺場景下最為核心的一個技術(shù)難題。
4.1 高并發(fā)讀
秒殺場景解決高并發(fā)讀問題，關(guān)鍵詞是“分層校驗”。即在讀鏈路時，只進行不影響性能的檢查操作，如用戶是否具有秒殺資格、商品狀態(tài)是否正常、用戶答題是否正確、秒殺是否已經(jīng)結(jié)束、是否非法請求等，而不做一致性校驗等容易引發(fā)瓶頸的檢查操作；直到寫鏈路時，才對庫存做一致性檢查，在數(shù)據(jù)層保證最終準確性。
因此，在分層校驗設(shè)定下，系統(tǒng)可以采用分布式緩存甚至LocalCache來抵抗高并發(fā)讀。即允許讀場景下一定的臟數(shù)據(jù)，這樣只會導致少量原本無庫存的下單請求被誤認為是有庫存的，等到真正寫數(shù)據(jù)時再保證最終一致性，由此做到高可用和一致性之間的平衡。
實際上，分層校驗的核心思想是：不同層次盡可能過濾掉無效請求，只在“漏斗” 最末端進行有效處理，從而縮短系統(tǒng)瓶頸的影響路徑。
4.2 高并發(fā)寫
高并發(fā)寫的優(yōu)化方式，一種是更換DB選型，一種是優(yōu)化DB性能，以下分別進行討論。
4.2.1 更換DB選型
秒殺商品和普通商品的減庫存是有差異的，核心區(qū)別在數(shù)據(jù)量級小、交易時間短，因此能否把秒殺減庫存直接放到緩存系統(tǒng)中實現(xiàn)呢，也就是直接在一個帶有持久化功能的緩存中進行減庫存操作，比如 Redis？
如果減庫存邏輯非常單一的話，比如沒有復雜的 SKU 庫存和總庫存這種聯(lián)動關(guān)系的話，個人認為是完全可以的。但如果有比較復雜的減庫存邏輯，或者需要使用到事務(wù)，那就必須在數(shù)據(jù)庫中完成減庫存操作。
4.2.2 優(yōu)化DB性能
庫存數(shù)據(jù)落地到數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)其實是一行存儲（MySQL），因此會有大量線程來競爭 InnoDB 行鎖。但并發(fā)越高，等待線程就會越多，TPS 下降，RT 上升，吞吐量會受到嚴重影響——注意，這里假設(shè)數(shù)據(jù)庫已基于上文【性能優(yōu)化】完成數(shù)據(jù)隔離，以便于討論聚焦 。
解決并發(fā)鎖的問題，有兩種辦法：
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應(yīng)用層排隊
通過緩存加入集群分布式鎖，從而控制集群對數(shù)據(jù)庫同一行記錄進行操作的并發(fā)度，同時也能控制單個商品占用數(shù)據(jù)庫連接的數(shù)量，防止熱點商品占用過多的數(shù)據(jù)庫連接
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數(shù)據(jù)層排隊
應(yīng)用層排隊是有損性能的，數(shù)據(jù)層排隊是最為理想的。 業(yè)界中，阿里的數(shù)據(jù)庫團隊開發(fā)了針對InnoDB 層上的補丁程序（patch），可以基于DB層對單行記錄做并發(fā)排隊，從而實現(xiàn)秒殺場景下的定制優(yōu)化——注意，排隊和鎖競爭是有區(qū)別的，如果熟悉 MySQL 的話，就會知道 InnoDB 內(nèi)部的死鎖檢測，以及 MySQL Server 和 InnoDB 的切換都是比較消耗性能的。 另外阿里的數(shù)據(jù)庫團隊還做了很多其他方面的優(yōu)化，如 COMMIT_ON_SUCCESS 和 ROLLBACK_ON_FAIL 的補丁程序，通過在 SQL 里加入提示（hint），實現(xiàn)事務(wù)不需要等待實時提交，而是在數(shù)據(jù)執(zhí)行完最后一條 SQL 后，直接根據(jù) TARGET_AFFECT_ROW 的結(jié)果進行提交或回滾，減少網(wǎng)絡(luò)等待的時間（毫秒級）。
目前阿里已將包含這些補丁程序的 MySQL 開源：AliSQL
4.3 小結(jié)
高讀和高寫的兩種處理方式大相徑庭。讀請求的優(yōu)化空間要大一些，而寫請求的瓶頸一般都在存儲層，優(yōu)化思路的本質(zhì)還是基于 CAP 理論做平衡。
5 總結(jié)一下
當然，減庫存還有很多細節(jié)問題，例如預扣的庫存超時后如何進行回補，再比如第三方支付如何保證減庫存和付款時的狀態(tài)一致性，這些也是很大的挑戰(zhàn)。
高可用
盯過秒殺流量監(jiān)控的話，會發(fā)現(xiàn)它不是一條蜿蜒而起的曲線，而是一條挺拔的直線，這是因為秒殺請求高度集中于某一特定的時間點。這樣一來就會造成一個特別高的零點峰值，而對資源的消耗也幾乎是瞬時的。所以秒殺系統(tǒng)的可用性保護是不可或缺的。
1 流量削峰
對于秒殺的目標場景，最終能夠搶到商品的人數(shù)是固定的，無論 100 人和 10000 人參加結(jié)果都是一樣的，即有效請求額度是有限的。并發(fā)度越高，無效請求也就越多。但秒殺作為一種商業(yè)營銷手段，活動開始之前是希望有更多的人來刷頁面，只是真正開始后，秒殺請求不是越多越好。因此系統(tǒng)可以設(shè)計一些規(guī)則，人為的延緩秒殺請求，甚至可以過濾掉一些無效請求。
1.1 答題
早期秒殺只是簡單的點擊秒殺按鈕，后來才增加了答題。為什么要增加答題呢？主要是通過提升購買的復雜度，達到兩個目的：
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防止作弊。
早期秒殺器比較猖獗，存在惡意買家或競爭對手使用秒殺器掃貨的情況，商家沒有達到營銷的目的，所以增加答題來進行限制
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延緩請求。
零點流量的起效時間是毫秒級的，答題可以人為拉長峰值下單的時長，由之前的 <1s 延長到 <10s。
這個時間對于服務(wù)端非常重要，會大大減輕高峰期并發(fā)壓力；
另外，由于請求具有先后順序，答題后置的請求到來時可能已經(jīng)沒有庫存了，因此根本無法下單，此階段落到數(shù)據(jù)層真正的寫也就非常有限了
需要注意的是，答題除了做正確性驗證，還需要對提交時間做驗證，比如<1s 人為操作的可能性就很小，可以進一步防止機器答題的情況。
答題目前已經(jīng)使用的非常普遍了，本質(zhì)是通過在入口層削減流量，從而讓系統(tǒng)更好地支撐瞬時峰值。
1.2 排隊
最為常見的削峰方案是使用消息隊列，通過把同步的直接調(diào)用轉(zhuǎn)換成異步的間接推送緩沖瞬時流量。除了消息隊列，類似的排隊方案還有很多，例如：
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線程池加鎖等待
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本地內(nèi)存蓄洪等待
- 本地文件序列化寫，再順序讀
排隊方式的弊端也是顯而易見的，主要有兩點：
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請求積壓。
流量高峰如果長時間持續(xù)，達到了隊列的水位上限，隊列同樣會被壓垮，這樣雖然保護了下游系統(tǒng)，但是和請求直接丟棄也沒多大區(qū)別
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用戶體驗。
異步推送的實時性和有序性自然是比不上同步調(diào)用的，由此可能出現(xiàn)請求先發(fā)后至的情況，影響部分敏感用戶的購物體驗
排隊本質(zhì)是在業(yè)務(wù)層將一步操作轉(zhuǎn)變成兩步操作，從而起到緩沖的作用，但鑒于此種方式的弊端，最終還是要基于業(yè)務(wù)量級和秒殺場景做出妥協(xié)和平衡。
1.3 過濾
過濾的核心結(jié)構(gòu)在于分層，通過在不同層次過濾掉無效請求，達到數(shù)據(jù)讀寫的精準觸發(fā)。常見的過濾主要有以下幾層：
1、讀限流：對讀請求做限流保護，將超出系統(tǒng)承載能力的請求過濾掉
2、讀緩存：對讀請求做數(shù)據(jù)緩存，將重復的請求過濾掉
3、寫限流：對寫請求做限流保護，將超出系統(tǒng)承載能力的請求過濾掉
4、寫校驗：對寫請求做一致性校驗，只保留最終的有效數(shù)據(jù)
過濾的核心目的是通過減少無效請求的數(shù)據(jù)IO保障有效請求的IO性能。
1.4 小結(jié)
系統(tǒng)可以通過入口層的答題、業(yè)務(wù)層的排隊、數(shù)據(jù)層的過濾達到流量削峰的目的，本質(zhì)是在尋求商業(yè)訴求與架構(gòu)性能之間的平衡。另外，新的削峰手段也層出不窮，以業(yè)務(wù)切入居多，比如零點大促時同步發(fā)放優(yōu)惠券或發(fā)起抽獎活動，將一部分流量分散到其他系統(tǒng)，這樣也能起到削峰的作用。
2 Plan B
當一個系統(tǒng)面臨持續(xù)的高峰流量時，其實是很難單靠自身調(diào)整來恢復狀態(tài)的，日常運維沒有人能夠預估所有情況，意外總是無法避免。尤其在秒殺這一場景下，為了保證系統(tǒng)的高可用，必須設(shè)計一個 Plan B 方案來進行兜底。
高可用建設(shè)，其實是一個系統(tǒng)工程，貫穿在系統(tǒng)建設(shè)的整個生命周期。
具體來說，系統(tǒng)的高可用建設(shè)涉及架構(gòu)階段、編碼階段、測試階段、發(fā)布階段、運行階段，以及故障發(fā)生時，逐一進行分析：
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架構(gòu)階段：
考慮系統(tǒng)的可擴展性和容錯性，避免出現(xiàn)單點問題。
例如多地單元化部署，即使某個IDC甚至地市出現(xiàn)故障，仍不會影響系統(tǒng)運轉(zhuǎn)
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編碼階段：
保證代碼的健壯性，例如RPC調(diào)用時，設(shè)置合理的超時退出機制，防止被其他系統(tǒng)拖垮，同時也要對無法預料的返回錯誤進行默認的處理
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測試階段：
保證CI的覆蓋度以及Sonar的容錯率，對基礎(chǔ)質(zhì)量進行二次校驗，并定期產(chǎn)出整體質(zhì)量的趨勢報告
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發(fā)布階段：
系統(tǒng)部署最容易暴露錯誤，因此要有前置的checklist模版、中置的上下游周知機制以及后置的回滾機制
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運行階段：
系統(tǒng)多數(shù)時間處于運行態(tài)，最重要的是運行時的實時監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)問題、準確報警并能提供詳細數(shù)據(jù)，以便排查問題
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故障發(fā)生：
首要目標是及時止損，防止影響面擴大，然后定位原因、解決問題，最后恢復服務(wù)
對于日常運維而言，高可用更多是針對運行階段而言的，此階段需要額外進行加強建設(shè)，主要有以下幾種手段：
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預防：
建立常態(tài)壓測體系，定期對服務(wù)進行單點壓測以及全鏈路壓測，摸排水位
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管控：
做好線上運行的降級、限流和熔斷保護。
需要注意的是，無論是限流、降級還是熔斷，對業(yè)務(wù)都是有損的，所以在進行操作前，一定要和上下游業(yè)務(wù)確認好再進行。
就拿限流來說，哪些業(yè)務(wù)可以限、什么情況下限、限流時間多長、什么情況下進行恢復，都要和業(yè)務(wù)方反復確認
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監(jiān)控：
建立性能基線，記錄性能的變化趨勢；
建立報警體系，發(fā)現(xiàn)問題及時預警
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恢復：
遇到故障能夠及時止損，并提供快速的數(shù)據(jù)訂正工具，不一定要好，但一定要有
在系統(tǒng)建設(shè)的整個生命周期中，每個環(huán)節(jié)中都可能犯錯，甚至有些環(huán)節(jié)犯的錯，后面是無法彌補的或者成本極高的。所以高可用是一個系統(tǒng)工程，必須放到整個生命周期中進行全面考慮。同時，考慮到服務(wù)的增長性，高可用更需要長期規(guī)劃并進行體系化建設(shè)。
3 總結(jié)一下
高可用其實是在說 “穩(wěn)定性”，穩(wěn)定性是一個平時不重要，但出了問題就要命的事情，然而它的落地又是一個問題——平時業(yè)務(wù)發(fā)展良好，穩(wěn)定性建設(shè)就會降級給業(yè)務(wù)讓路。
解決這個問題必須在組織上有所保障，比如讓業(yè)務(wù)負責人背上穩(wěn)定性績效指標，同時在部門中建立穩(wěn)定性建設(shè)小組，小組成員由每條線的核心力量兼任，績效由穩(wěn)定性負責人來打分，這樣就可以把體系化的建設(shè)任務(wù)落實到具體的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中了。
個人總結(jié)
一個秒殺系統(tǒng)的設(shè)計，可以根據(jù)不同級別的流量，由簡單到復雜打造出不同的架構(gòu)，本質(zhì)是各方面的取舍和權(quán)衡。當然，你可能注意到，本文并沒有涉及具體的選型方案，因為這些對于架構(gòu)來說并不重要，作為架構(gòu)師，應(yīng)該時刻提醒自己主線是什么。
同時也在這里抽象、提煉一下，主要是個人對于秒殺設(shè)計的提綱式整理，方便各位同學進行參考——!
網(wǎng)站標題：看完這篇，你也能設(shè)計一個高性能的“秒殺”系統(tǒng)
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