秒杀系统设计

Posted 2021-12-20 a747895159

考虑因素：当QPS达到极限时，CPU使用率是否超过95%(锁限制、I/O阻塞)，否则还有待提升空间。

 

架构原则：(4要1不要)

    1.数据要尽量少(请求数据与响应数据)。减少数据的压缩与编码消耗CPU以及网络传输

   2.请求数要尽量少。CSS与JS请求合并，后台请求数也要少(每次请求3次握手4次挥手)

   3.后台服务路径要短。后台微服务连接要少，可以增强可用性,同时提升性能(减少节点数据交互序列化及网络传输损耗)

   4.依赖要尽量减少。降级非必要信息(优惠券，成交列表，商品推荐等),减少页面复杂度。

   5.不要有单点。

 

设计方案：

   先做数据的动静分离：数据中是否含有和访问者相关的个性化数据，页面html、CSS、JS、图片等静态信息由nginx来处理，CDN来抗峰值

    将静态数据页面信息缓存到用户浏览器中

    将动态请求的读数据Cache在Web端，将商品相关信息cache起来。每次请求加载商品信息直接缓存读取。

    对读数据不做强一致性校验

    对写数据进行基于时间的合理分片：秒杀答题

    对写请求做限流保护,多余的请求用RateLimiter、Semaphore 限流过滤

    对写数据进行强一致性校验

 

　　　　

 

页面静态化：将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。 
禁止重复提交：用户提交之后按钮置灰，禁止重复提交 
用户限流：在某一时间段内只允许用户提交一次请求，比如可以采取IP限流

限制IP访问频率：我们上面拦截了浏览器访问的请求，但针对某些恶意攻击或其它插件，在nginx限制访问频率。

 

削峰方案：

一个是通过队列来缓冲请求，即控制请求的发出；

一个是通过答题来延长请求发出的时间，在请求发出后承接请求时进行控制，最后再对不符合条件的请求进行过滤；

最后一种是对请求进行分层过滤。

 

1、将动态请求的读数据缓存（Cache）在 Web 端，过滤掉无效的数据读；

2、对读数据不做强一致性校验，减少因为一致性校验产生瓶颈的问题；

3、对写数据进行基于时间的合理分片，过滤掉过期的失效请求；

4、对写请求做限流保护，将超出系统承载能力的请求过滤掉；

5、对写数据进行强一致性校验只保留最后有效的数据。

 

 

 

限流方案：

    1.令牌桶限流：能够限制数据的平均传输速率外，还允许某种程度的突发传输，RateLimiter(侧重于速率)  Semaphore(侧重于线程个数)。

    2.漏捅算法：固定速率传输，资源无法最优化处理。

    例如：RateLimiter limiter=RateLimiter.create(5);