演讲实录：使用 Go 开发秒杀系统的实践

Posted 2021-05-02 优云数智

嘉宾介绍

肖德时，数人云 CTO

负责数人云的研发及架构设计工作。关注领域包括 Docker，Mesos 集群， 云计算等领域。 肖德时之前为红帽 EngineeringService 部门内部工具组 Team Leader 。

以下为数人云“高并发”活动演讲实录

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应对百万秒杀，不是写了一手好代码就能完成

我首先声明一点，百万并发的秒杀这个技术，不是说写了一手好代码就能完成的事情。最关键的地方就是要不断的优化，我今天讲的如何用 Go 语言来做秒杀，优化的东西我们不讲。

能不能在不优化的情况下，就用公有云的主机，用现有的程序，来构建一套扛住百万并发的系统，这是我今天想跟大家分享的。

• 用 Go 来写秒杀。大家工作时间长了，心里面都有自己的架构，这张架构图是数人云的想法。要借助很多第三方资源，静态的部分肯定要有 CDN 来扛，安全方面解决不了，会用第三方服务来解决。百万并发不管怎么优化，用 CDN 再怎么挡，一百万的并发都得接住。如果接不住，秒杀就做不了，我们推荐用 Go来写。

• 秒杀可以取巧。秒杀跟双十一，双十二有不一样的地方。双十一是有 1 亿请求就得接 1 亿请求，而且到支付阶段都要处理，这是最关键的技术。但是秒杀有一个取巧的地方，接了 100 万个请求，是可以只放进来 1000 个请求的，前面的请求都可以转到 CDN 去，这些请求接住后马上转走就可以了，这里就是取巧的地方。

如果用 Go 写一份秒杀系统，我们最关心的地方就是要写一个 Proxy，写一个 Queue Manager。

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为什么用 Go 来写秒杀？

• 我们为什么用 Go 来写秒杀，不用别的语言写秒杀？因为用 Go 写有一个好处，Go 语言是天生支持高并发，支持多线程并发管理的。而其他很多语言本身是不支持的，需要你自己去写，比如用 Java 写一个高并发程序，很多细节都需要自己处理。而用 Go 语言写，则不需要你来处理，Go 语言就帮你搞定了。高并发是有自己的原则，有自己的最佳实践。如果没有多年的经验，怎么去维护高并发下的多线程互斥操作，我个人觉得程序员如果能用工具就能写出高并发程序何乐而不为呢？用 Go 的好处就是我们只写逻辑的东西，高并发的东西用 Go 的 goroutine 来解决。

• Go 首先是有一个 goroutine 的概念，就是把高并发的请求放在一个异步处理的通道里( Go Channel )。以前要维护这个高并发请求处理的情况，都需要自己写，但如果用 Go 语言，只需要一个语法，完全就能把所有的逻辑对接好，这就是一个很大的变化，这是我觉得 Go 语言最简单的地方，也是它威力所在。

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云计算时代我们怎么玩高并发？

原来写高并发程序的时候，首先需要有配置很高的机器，万兆网卡，但是到了云计算时代我们怎么玩高并发，我给大家提供一个新的思路。

• 第一，用标准机，2 Core CPU，4G 内存，CPU 还是虚拟的。另外告诉大家公有云目前最明显的一个特点，都是百兆、千兆网卡，你想买一个万兆虚拟网卡，没有。用 Apache ab 打满以后，普通的机器虽然它能接 1 万个并发，但是再加上后端的事务之后，一千个并发其实是它最好的一个容量，因为还要有扩容的地方。也就是说给它一个基准，就让它接 1000 个并发。

• 第二，动态请求容量要规划好，主机一台不够可以搞上千台，照样能支持百万，这是我做的一个规划。用 Go 来写这个程序，不是从头开始写，我们可以找到现成的 Circuit Breaker 程序，设计完以后，Go 里面最大的一个情况就是做活动会有的突发情况，所以需要加一个熔断机制。就跟股市一样，直接给卡掉了。Go 语言是支持高并发的，但是它在接动态请求性能上面，暂时还打不过 Openresty/nginx。但是这个没有关系，Go 语言一直也在发展，而且目前其性能也足够来做秒杀系统。接下来我们聊聊做秒杀的成本。

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如何看待秒杀成本？

接下来给大家看一下我们的成本，细想一下，买一千台机器只要 500 块，带宽，为什么用公网带宽 20 兆，是有技巧的，一个小时也要 3000 块，负载均衡两个 318 元 一小时，这里面有隐含含义的。

• 协调有限资源。首先第一点，给你 500 块开一千台虚机你开不了，必须找 IaaS 厂商的销售，你跟他说需要配合。这里面有很多业内行规，我只能说其实目前我们的网络环境，所有的资源是有限的。如果 IaaS 想挣钱，它必须找到更多的用户卖这个资源，而不是一家所有的资源全占了。

• 让 IaaS 厂商对动态请求进行分流。资源要买这种 2 Core CPU , 4G 内存的，买一大堆的机器对 IaaS 厂商来说是一个非常大的损耗，因为太便宜了，但实际上他真正挣钱的是 64G 的，越高越好。这样他可以超卖，因为他的网卡也就是百兆，所以你根本用不了 64G 的全部资源，阿里最多也就是千兆，真正的网卡是万兆的。百万并发，一个 Nginx 肯定接不住，这个是要让 IaaS 厂商接， IaaS 有一个 ELB，ELB 可以对动态请求进行分流的。让他分流，分流之后再转到底层，底下就接一千个请求,就是分而治之的思路。

• 高并发活动最贵的是带宽。总结一下，做一个百万并发的活动，最贵的是带宽。这还没有算 DDoS 的钱，CC 这种安全的钱，其实钱大部分都花在流量上了，这是目前的一个成本瓶颈。

• 接住 Proxy 放进来的请求，然后放入发红包的队列

架构已经把百万订单接住了，接住了并没有解决第二步的问题，也就是发红包怎么办，要分到一个队列里面，这个队列是有技巧的，也就是说来了以后，先给他一个页面排队，还有一种是直接发。

这两种方式其实就是一种活动的策划，跟技术上应该没有多大的利弊关系，直接发红包效果可能比较好一点。所以最好能够全存在内存里，别存到本地硬盘。

因为到这里以后，就没有高并发了，要处理的是逻辑，可能客户会说，你给我中奖率提高一点，或者能给我动态调，大家记住，百万并发的时候一共就一秒，还没等你调呢，就完了，因为秒杀活动真的很快。

• 这里没有高并发，稳定是第一位

稳定是最重要的，这一块 Go 语言是可以解决这个事情的。”随便”用一个 Go 的框架写一个 Web Server。记住程序运行起来后，并不代表运行的时候是稳定的。一共是两个，一个是秒杀时间，一个是 CountDown 秒杀开始的操作，程序写完了还有一个 Queue，Queue 就是用 Countdown 放开的数量，这是当前最成熟的一个解决方案，当然这个不能比之前京东、宜人贷这些大厂的做法，咱们就是说 MVP 创业嘛，最好用最成熟的方案。

• Kafka 不是最好的方案

因为有的时候会落地。我们其实不想让它落地，就是一直占内存是最好的。单机的 Redis 在一台 2 Core CPU / 4G RAM 的机器能跑多少，6 万并发没有问题，我就让它跑 6 万，因为便宜，一千台机器才 500 块每小时。当然这里是理论值。如果给你 500 块钱，让你去 IaaS商那里买 1000 台机器，你是买不到的。

不管用脚本还是用各种分布式的架构，到数人云这里，推荐的是分布式集群，之所以用这个来管，是因为做一次活动就是要快。数人云的控制程序不管在哪一个 IaaS 上都没有问题，直接将部署控制软件启动开，集群就被启动管理上了。刚才说的 Queue Manager 稳定性，基本上都靠 Docker 封装，封装以后快速发布到集群里面多份实例来容错稳定的。

• 集群管理可以容错，死了还能自动负载重启服务，再加上一些监控事件。就可以知道什么时候是死的，什么时候是活的。

• 遇到突发情况还能自动扩容，这种能力是原来不敢想的。但是现在因为有了云计算，我们终于有机会做这件事。原来还要买机器，现在有云主机随便可以尝试，这是我想做的事，这是我们数人云秒杀环境的参考。

秒杀就是要快，谢谢大家！

微信号：dmesos
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