秒杀系统设计分析

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业务场景分析

业务场景：商品秒杀、商品抢购、群红包、抢优惠券、抽奖、买火车票

业务特点：瞬时售空、瞬时并发高、持续时间短、一般是商品定时上架

技术特点：读多写少、高并发、资源冲突

技术特点分析

读多写少：秒杀系统请求数量巨大，但是真正抢到资源的请求很少，所以是读多写少。使用缓存减缓对后端的压力，比如利用CDN将图片等页面静态资源缓存掉。

高并发：秒杀系统最关键的就是要利用限流，把大多数请求挡在外面；负载均衡将请求分摊给各个后端；利用消息队列中间件做异步削峰；缓存缓解后端压力。

资源冲突：保证关键资源（如商品库存）的原子操作。数据库锁（乐观锁、悲观锁），分布式锁（redis、zk），利用redis decr的原子操作。

请求链路分析

一次秒杀请求，首先是由客户端发起的，经过网络链路到达负载层，再由负载层分发到后端服务层，服务层处理业务逻辑之后，最终结果反映在数据库上。那么我们分析一下在整个请求链路上，针对秒杀系统，我们都有哪些解决方案。

秒杀请求链路

客户端层：客户端呈现的秒杀页面中包含的图片、音乐、商品详情等静态资源，可以在客户端缓存起来，避免每次都要请求服务端而增加后端压力。客户端需要控制好确认秒杀的按钮，如果秒杀过了要即时置灰，另外可以使用图形验证码防止恶意的接口秒杀。

网络层：对超大并发的秒杀，有必要购买CDN产品做静态资源的加速和缓存。

负载层：Nginx做负载均衡，也可以做动静分离，把对静态资源的请求重定向到指定服务；也可以在Nginx做反向代理缓存和限流（ngx_http_limit_req模块）。

服务层：服务端层可以使动态页面静态化，利用本地或分布式缓存，利用消息队列异步削峰，并做好对关键资源的原子操作。

数据库：数据库层可利用乐观锁或悲观锁实现原子操作。

最后需要注意的是，在做秒杀系统之前，要对并发量做预估，估计的标准主要是宣传和广告的力度、往年经验等。然而，有时候我们并不能准确预估并发量，为保险起见，秒杀系统要与主营业务分开部署，防止出现秒杀并发过大而影响主业务的情况。

乐观锁 vs. 悲观锁

假设有商品表goods，schema如下

1
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7
CREATE TABLE `goods` (
  `id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT 0 AUTO_INCREMENT COMMENT '商品id',
  `name` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '商品名称',
  `count` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '剩余库存数量',
  `version` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '版本号',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4

goods表中id是1的数据为：

1
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4
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+-------+-----------+-----------+
|  id  | name | count | version |
+-------+-----------+-----------+
|  1   | toy  |  100  |    0    |
+-------+-----------+-----------+

下面我们分析一下两个并发请求同时要买id是1的商品，使用以下3种锁时发生的情况。

使用乐观锁

2个请求都需要做以下2步db操作。

(1) select version from goods where id = 1

(2) update goods set count = count-1, version = version+1 where id = 1 and version = {version}

首先获取版本号，然后把库存减一、版本号加一，当然，更新成功的条件是当前版本号必须要等于之前获取到的版本号，否则更新失败。

请求1和请求2同时到来，此时二者获取到的版本号都是0，只有一个请求能成功执行步骤(2)，假设是请求1，所以结果就是请求1生成订单、秒杀成功了，请求2秒杀失败。

使用带重试的乐观锁

带重试的乐观锁是指更新失败就立即重试，直到更新成功为止。

请求2失败后，如果立即进行重试，那么下次可能就会秒杀成功

使用悲观锁

如果使用悲观锁，首先会锁住商品，select * from goods where id = 1 for update，然后更新库存、生成订单。

乐观锁和悲观锁的选择

通常考虑以下几点

  • 响应速度
  • 冲突频率
  • 重试代价

如果要求响应速度快，尽量使用乐观锁，因为不用锁住这一行

如果高并发下秒杀数量很少的商品，比如2000并发抢10个商品，如果使用乐观锁冲突频率会很高，会有大量请求更新失败

如果重试代价很高，尽量不要使用带重试的乐观锁

一个小例子

假设有一场秒杀活动，并发预估为200，商品是儿童玩具，库存数量为100个。最终生成订单数量、卖出商品数量与并发控制方式的对应关系如下表所示。

并发控制方式 生成订单数量 卖出商品数量
不使用锁 200 <100
使用乐观锁 n (n<=100) n (n<=100)
使用带重试的乐观锁 100 100
使用悲观锁 100 100

正常情况下，生成订单的数量与卖出的商品数量要相同，否则就说明出现了数据不一致的情况，可以看到，使用乐观锁、重试乐观锁和悲观锁都能保证这一点。重试乐观锁和悲观锁都能保证库存中的所有商品都能被卖掉；而不带重试的乐观锁，由于失败后没有重试，因此很有可能出现商品没卖完的情况，通常来说机器的性能越高，并发处理能力就越强，冲突失败的请求就越多，卖出的商品就会越少。