毕业设计-电商秒杀系统
目录
1.业务背景
2.基本场景
3.重点场景分析
3.1.浏览秒杀商品
3.2.下单
4.存储架构设计
5.计算架构设计
5.1.负载均衡
5.2.多级缓存
6.高可用设计
7.可扩展设计
8.高可用架构设计
本次毕业设计的题目是电商秒杀系统。
1.业务背景
该系统的业务背景概括如下：
1.日活 100 万
2.20 个商品，10 个品类，共 200 个商品
3.秒杀商品有限，1000 个充电宝，10 台 iphone 12
4.团队以 java 为主，现有系统采用微服务架构
5.只有 app 才能秒杀
6.当前采用单机房
7.只限于秒杀系统设计
2.基本场景
该系统的基本业务场景如下：
基本场景包括注册、登录、浏览商品、下单、支付场景。其中：
1.注册 &登录场景
百万注册用户，每天活跃用户 40%，登录时读取用户信息是每天 40 万 QPS
2.浏览商品
共 20 个秒杀商品，商品数量忽略不计；
每月活跃用户约 40%。秒杀活动前会有推广活动，活跃用户会有提升，以 60%计算，约有 60 万用户同时在线浏览商品，tps 数为 600K。
3.下单
订单数量，秒杀商品共 1010 个，那么订单总数也为 1010 个，要求在 1s 内完成处理，因此 tps 为 1010。
4.支付
支付一般在 5 分钟内完成。tps 约为 1010/300=4tps，可忽略不计。
3.重点场景分析
3.1.浏览秒杀商品
1.业务特征分析
典型读场景，由于订单下了后仅有少量修改，因此适合用缓存架构
2.架构分析
1）用户量过百万，应用用多级负载均衡架构；
2）请求量 60 万，应该用多级缓存架构，考虑用三级缓存架构，app 缓存+web 容器缓存+分布式缓存，不用 CDN，因为业务量没那么大；分布式缓存用 redis，支持持久化，可以避免丢失订单。
3.架构设计
登录状态保存在分布式缓存中，请求发送给任意服务器都可以，选择轮询或者随机算法
4.业务服务器数量估算
由于浏览秒杀商品的处理逻辑比较简单，主要是读缓存系统，因此假设单台业务服务器处理能力是 1000/s，则机器数量为 60 台，按照 20%的预留量，最终机器数量为 75 台。
3.2.下单
1.业务特征分析
典型写操作，不能用缓存，用负载均衡
2.架构分析
用户量 60 万，选用多级负载均衡架构。选择 LVS，支持 60 万+性能
3.架构设计
1）负载均衡算法选择
下单的时候依赖登录状态，登录状态一般都是保存在分布式缓存中，因此下单的时候，讲请求发送给任意服务器都可以，选择轮询或者随机算法
2）业务服务器数量估算
按照一个服务每秒处理 500 来估算，支持 1010 个订单处理，需要三台服务器。
4.存储架构设计
5.计算架构设计
5.1.负载均衡
5.2.多级缓存
6.高可用设计
1.业务特征分析
1）下单
商品数量有限，下单会在 1s 内下单
2）浏览商品
商品数量有限，100w 用户同时浏览 2 个秒杀商品
2.架构设计分析
1）下单
下单性能要求比较高，可以考虑对“非秒杀订单”限流，由于非秒杀订单也是收入来源，因此不能丢弃请求，采用漏桶算法。
2）浏览商品
存在缓存热点问题，使用“多缓存副本”。
7.可扩展设计
将商品服务和订单服务拆分出来，支持秒杀活动，其中商品服务支持商品、浏览记录查询，浏览等操作；订单服务支持下单，订单查询等服务。拆分后的微服务架构如下：
8.高可用架构设计
当前系统月活已经到达 100 万，还只是单机房设计，远远不能满足系统稳定运行要求；同时通过秒杀活动会拉新业务量会进一步增长。为保障业务未来一段时间平稳运行，需要将当单机房扩建为同城双中心，时间允许的情况下，跳过灾备方式，直接从单机房升级为双活架构，确保秒杀业务万无一失。
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