马上双十一,教你用Python实现秒杀系统
Posted 简说Python
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了马上双十一,教你用Python实现秒杀系统相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
架构搭建是重点,代码或语言实现较简单。
redis是内存型数据库,读写速度远快于mysql这类磁盘型数据库,常用来作缓存。
rabbitmq消息队列,可以理解为生产者消费者模型,用队列来存储任务,生产与消费解耦。
前言
页面层
网络层
应用层
服务层
数据层
以下简单指出各层可实施的策略:
页面层(简单的实现可以屏蔽 90%的请求)
按钮置灰,禁止用户重复提交
验证码
网络层
通过ip限制一定时间内的请求次数
应用层
一个页面最占用资源、带宽的是cs js 图片等静态资源
避免所有请求都到服务器的硬盘上取
动静分离,压缩缓存处理(CDN nginx)
根据uid限频,页面缓存技术(web服务器 nginx)
反向代理 + 负载均衡 (nginx)
服务层
微服务
redis
消息队列 削峰 异步处理
数据层
读写分离
分库分表
集群
基础架构
基础数据存储
mysql中存储商品信息、订单信息
redis存入商品信息、设置计数器、存储成功订单的数据结构等
rabbitmq创建队列
订单队列(用户提交请求)
延迟队列(订单必须在15分钟内支付)
成交队列(订单支付成功,等待写入数据库)
流程
以下所有代码都是截取核心部分,完整代码参看
github:https://github.com/Sssmeb/seckilling
订单请求
redis计数器
def plus_counter(goods_id, storage=100):
count = redis_conn.incr( "counter:"+str(goods_id))
if count > storage:
return False
return True
代码实现增加了分布式锁。相关知识可以看:https://www.jianshu.com/p/cf311cfb1689
订单队列
# 计数器+1
flag = plus_counter(goods_id)
# 成功申请
if flag:
# 生成唯一的订单号
order_id = uuid.uuid1()
# 订单信息(也是请求任务信息)
order_info = {
"goods_id": goods_id,
"user_id": user_id,
"order_id": str(order_id)
}
try:
# 进入订单队列
enter_order_queue(order_info)
res[ "status"] = True
res[ "msg"] = "抢购成功,请在15分钟之内付款!"
res[ "order_id"] = str(order_id)
return jsonify(res)
except Exception as e:
print( "log: ", e)
res[ "status"] = False
res[ "msg"] = "抢购出错,请重试." + str(e)
return jsonify(res), 202
唯一标识
不局限于uuid,可用毫秒时间戳之类的唯一标识。
标识订单。因为订单请求仅仅只是被我们入队列,消费者可能还没开始处理。(即订单可能还未被创建在数据库中)
返回给用户,可用于后续的支付操作。
order_info = {
"goods_id": goods_id,
"user_id": user_id,
"order_id": str(order_id)
}
try:
# 在redis中创建这个订单
create_order(order_info)
enter_order_queue(order_info)
res[ "status"] = True
res[ "msg"] = "抢购成功,请在15分钟之内付款!"
res[ "order_id"] = str(order_id)
return jsonify(res)
redis_conn.hset( "order:"+str(goods_id), str(order_id), str(user_id))
超时队列
try:
# redis保存订单信息
create_order(order_info)
# 订单队列
enter_order_queue(order_info)
# 超时队列
enter_overtime_queue(order_info)
支付请求
检查用户和对应的订单号是否正确
create_order(order_info) 时,我们已将订单信息写入redis。可从这里取得数据做校验
检查订单是否超时
如果我们设置的超时队列超过指定时间,则队列里的请求会被处理(消费)
我们只需要将超时的单号写入redis即可做校验
支付成功入成交队列
同理于订单队列。只需将成交的订单信息写入消息队列中,后续系统空闲时再写入数据库即可。
也是为了提高用户响应速度,用户不需要等待数据库io完成后才收到结果。
order_staus = check_order(order_info) # 检查订单状态
if order_staus:
if order_staus == -1: # 人为设定 -1 表示超时
res[ "msg"] = "订单已超时"
return jsonify(res), 202
else:
# 支付函数
pay()
# 直接写入队列和redis
enter_paid_queue(order_info)
paid_order(order_info)
res[ "status"] = True
res[ "msg"] = "支付成功!!!!"
return jsonify(res)
总览
通过rabbitmq消息队列异步拆分服务,加快了响应的速度
通过redis内存读写,减少操作时间
用户提交订单
通过redis计数器筛选
成功则返回标识,然后入订单队列 + 超时队列
标识与用户信息写入redis,用于后续验证支付
订单队列,mysql监听,写入mysql的订单历史表
超时订单队列有计时功能,一定时间内未支付,订单失效,抢购失败。写入redis(标志失败)
失败直接返回
订单服务结束
用户支付订单
验证订单以及检查是否已超时(是否已在redis相关结构内)
成功支付则入支付队列
mysql监听这个队列,执行库存同步操作。
写入redis
失败或超时直接返回
支付服务结束
注意
代码持续更新,完整代码:https://github.com/Sssmeb/seckilling (觉得有帮助的可以给个star)
本架构只专注于服务层的业务架构,有很多没有涉及的点(高可用,数据一致性等),一个完整的抢购系统是一个非常庞大的。
文中没有介绍mysql数据层相关的操作,一方面是为了提示大家,在高并发的情景下应该尽可能的避免这类的磁盘io操作。另一方面,mysql数据层相关操作是在消息队列 消费者进行操作的,这里不详解操作。只注重整体架构。具体操作见代码。
觉得本文不错的话,转发、留言、点赞,是对我最大的支持。
欢迎关注微信公众号:简说Python
关注后回复:1024,可以领取精选编程学习电子书籍。
完整Python基础知识要点
以上是关于马上双十一,教你用Python实现秒杀系统的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章