web系统快速开发

中国有一个著名的网站，几乎每个中国人都使用它，我们通常每年只使用一次-12306.com，即火车票预订系统。

当网站打开农历新年门票销售时，许多人都在电脑前等待并且准备在销售开始的确切时间点按“ reserve按钮。

然后，网站崩溃了，用户抱怨了。

（然后，软件工程师会反映如何修复它）

什么是闪购系统

上面的示例是一个典型的快速销售系统。 它通常具有以下特征：

1. 大量用户同时进入系统，导致流量激增。 （门票销售从上午6点开始，并在上午6:30结束）
2. 订购请求的数量远远大于库存大小。 （100万用户争夺10,000张门票）

有哪些挑战

1. 处理读取负载。 用户将不断刷新页面以检查可用库存。 所有用户也可能同时请求其他类似资源，例如帐户，商品说明等。
2. 提供高吞吐量。 有限的清单记录将有许多并发读写，因此数据库锁定可能会导致某些请求超时。
3. 避免库存过高或过低。 如何处理可用的库存编号？ 如果多个请求保留了相同的库存，则物品可能超卖。 如果保留了库存但流程失败并且未释放库存，则该项目可能会被抛售。 这发生在某些电子商务网站上，通常他们会打电话给客户退款。
4. 防止使用脚本作弊。 用户可以编写脚本以循环触发请求。 因此该用户可能会产生许多重复的请求

设计注意事项

1. 来自上游的限制请求：我们的库存有限，即使有100万用户，我们也只能为其中的1000个服务。 可以减少用户不必要的请求数量吗？
2. 分散流量：根本原因是我们要求用户同时来，并造成峰值。 我们可以将销售分成不同的时段并邀请用户使用不同的时段吗？
3. 异步处理：我们需要立即处理请求吗？ 还是我们可以接受请求，以系统可以支持的速度处理请求并在可接受的时间内通知用户？
4. 缓存，缓存，缓存：对资源的多次重复读取，永远不会/很少会更改。 我们可以将它们保留在缓存中以减轻数据库负载吗？
5. 了解权衡并做出牺牲：我们真的需要显示实时库存吗？ 我们一年只进行一次这种闪购，是否有必要倾销大量资源？
6. 数据库设计：针对同一问题的不同架构设计将具有不同的权衡。
7. 可扩展性：我们是否可以水平扩展以支持更多用户？

逐层优化

客户

当用户在提交请求后没有立即得到响应时，他们将倾向于一次又一次地单击按钮。 但是，这些请求是重复的，并且会给系统造成不必要的负载。 （假设每个用户再提交9个请求，那么系统收到的请求中有90％是冗余的）

我们可以做的是：

1. 提交后禁用“提交”按钮
2. 仅在最近1分钟内没有重复的请求时发送请求。

这将减少来自客户端的大多数不必要的请求，但是，这不会阻止用户编写脚本来绕过客户端限制。 因此，我们需要做更多的事情。

网关

当请求到达网关时，我们会跟踪同一用户的请求编号。 一种简单有效的解决方案是在内存中为每个用户ID保留一个计数器。

如果该用户最近提出了相同的请求，我们可以删除该请求或返回相同的响应。

但是，如果该用户创建了数千个用户帐户，该怎么办？ 我们将在服务层中处理它。

服务

现在到达服务层的请求要少得多。 让我们开始处理它们。

1. 管理可用库存

我们需要做的第一件事是检查可用库存。 我们如何获得剩余库存量？

首先，如果我们使用COUNT聚合查询数据库，则可能需要对事务具有可serialisable隔离级别，这会影响性能。 如果不应用此隔离级别，则可能会以幻象读取并认为此请求仍然有足够的库存，然后我们的销售量超过了现有量。

为了解决这个问题，我们可以使用原子性计数器。 当需要处理请求时，Redis将是原子减量的不错选择。

2.带消息队列的缓冲区

处理交易可能非常复杂且繁重。 例如，根据用户的忠诚度积分自动应用促销。

因此，让我们使用消息队列来缓冲请求，然后让服务按照自己的步调处理它。

数据库

现在，到达数据库的请求数量已大大减少到可接受的数量。

我们可以专注于设计更好的模式，优化查询以及可能对表进行分片。

讨论区

现在，我可以直接将此设计复制到我的项目中吗？

没有。 首先，这取决于您的要求。 其次，您可能不需要花费很多精力，可能还有其他更好的方法。

结论

这篇文章是Flash销售系统设计的简要案例研究。 它为正在解决类似问题的人们提供了总体指导，并可能为他们提供启发。

翻译自: https://hackernoon.com/developing-a-flash-sale-system-7481f6ede0a3

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