什么是“秒杀”？为什么传统项目中也有“秒杀”的概念？一起来分析一下.

什么是“秒杀”？为什么传统项目中也有“秒杀”的概念？一起来分析一下.

如题所述，到底什么是“秒杀”，为什么我不是做电商的，还和秒杀扯上关系了？

或者说“秒杀”一定是电商项目的一个关键字吗？

当然，笔者这样反问了，那么当然，秒杀就不是特定电商项目的事情了。可以将其理解为这一类的业务的一个代称。

哪一类业务呢？高并发项目。

举个行业的例子来说；（这里还是以电商项目为例，因为电商项目的并发场景比较便于理解）

双十一，是每个人都热血沸腾的时刻，为什么这里说是时刻呢？因为从我们技术人眼中，双十一不是一天的概念，而是那么一瞬间的概念，通常来说，我们比较关心双十一 0点的时候的一个流量情况，而不是关心一天的流量情况（当然，一天也得关心，此处相对而论）；

从产品角度、用户角度而言，双十一是一个活动，一个通过各种红包、优惠价等方式形成的一种促销活动，这种活动，将会吸引用户大量购物，产生大量交易订单，从而带动经济流动，产生各种经济利益。

从技术角度而言，双十一产生的数据量也是庞大的，此处通过去年双十一一个图片表达。

这是历年的双十一当天的订单数量产生量，以2019年为例，一天的时间产生了2684亿元的成交量

，这当天的并发量是怎么评估的。

再看另一张图，这里统计的是突破1000亿耗时，用了64分钟成交金额1000亿，这并发量又是多少？

2秒不到产生了100亿的交易额

这种数据量的产生的流量高峰是什么样的高度，相信这都是行业能标杆的表现。

这里的并发量是真的不敢想象，我们简单的计算一下，1.36秒，产生了100亿的交易额。

假设1个订单平均是100块钱，那么1.36秒就是产生了 1亿的订单数

假设1个订单平均是1000块钱，那么1.36秒就是产生了 10000000的订单数

那么就可以认为并发为 7,352,941/s

一秒 700多万的并发，试问这什么数据库，什么服务能承受得了？

此处再强调，700多万的并发量是站在有效订单生成的基础上计算而来，并且是估算1000元一个订单的平均成交额。

要知道，我们平时的抢购经验来说，基本上是一件商品，上千上万的用户在抢购，这个 700多万应当 * 1000 都不为过。

那么给各位先分析了一个数据上的概念，我们对后面的分析可能会更加理解一些。

那么在这种情况，上万人抢购一件商品的库存，对于系统而言，如何承担这样大的压力，并且有多少这种抢购存在，对系统的负载又是一大考验。

从数据库层面，我们需要生成订单，减库存，这么大的并发请求，我们如何能保证一件商品，最终成交只会有一个订单，其他请求都抢购失败。我们如何保证我们能够保证系统能够正常处理这么大的并发抢购量，而不是导致此次抢购活动瘫痪，导致就连一个订单都没有生成？这些都是我们此次需要思考的问题。

对于数据而言，我们需要将库存 -1，然后生成一个订单数；这样才是正确的流程，并且库存只能是>=0，切不能成为负数。我们系统如何控制此种规则严格执行？在很多场景，很多顾客在抢购成功后，生成订单了，然后不想要了，就会取消订单，这个时候，我们需要将库存+1，吧这个名额给其他顾客继续抢购，那么这如何实现？是直接将库存加回去吗？

站在数据库层面，我们对于一件商品的库存数据，如果多个个顾客同时请求下单，这个时候，我们怎么处理这种多线程环境下，保证不会超出库存量？

每个用户都会去不停的刷新商品，不停地关注商品的库存量，想看看现在库存是否有，我是否能下单？这种高请求量的读请求和其他用户的高请求量的下单操作并发出现，我们如何控制一条数据读写操作并发环境下正常？那这种情况下，我们既要保证有序进行，又要保证系统的高吞吐性能？

上面抛出来了一些问题，我们接下来都会一一分析，一一思考解决方案；

对于上述问题，我们需要考虑整体的架构设计，因为对于一个系统的健壮性，不能单单考虑一个点，依赖于某个技术栈就能解决问题；

对于系统的健壮性，高可用，业务应用集群部署是少不了的，通常来说，一般的互联网项目，我们都是线上部署多个应用集群，通过负载均衡规则，将流量均摊给各个服务。保证整体业务的高可用。这是一种思路，但是我们今天从另外一个角度来分析一下系统优化。

很多后端程序员都会片面思考服务端如何优化，怎么保证系统的健壮，但是我认为这是不好的思维方式（虽然笔者侧重后端开发）；作为一个优秀的程序员，应当有全局设计的思考能力。

通常来说，我们一个B/S应用结构，是由用户电脑的浏览器发起请求，然后由统一网关接收，然后将其路由至对应的服务应用上处理，然后服务应用访问数据库的数据。一个由上至下的层次访问方式。（应该不会有人问直接浏览器访问数据库吧？）画个图

很简单的一个架构方式，我们就需要对这图上的各个节点进行系统优化思考

用户的浏览器

对于顶层，直接和用户打交道的，通常交互应用是通过应用客户端，和浏览器网页等形式，在这层上，我们通常都会有一定的处理逻辑。H5上会有js脚本，控制整个网页的规则运行，APP上通常有类似java等语言处理逻辑。我们都是通过这些逻辑再与服务器进行交互请求，回调的。那么在此处，我们就需要限制用户的无意或者恶意操作了。例如，用户狂刷新商品，看看商品的最新库存（本质来说，这是很常见的用户操作行为，但是在笔者看来，这无意义人工压测了）。那么这种操作，我们就需要控制真正请求到后端的请求量了。如果客户端是一个吃瓜群众，用户操作多少下，就请求多少下，那么这个客户端开发就会被服务端打死。

我们会看到很多类似的场景，例如，一个下单按钮，我们会在正常发起了一个下单请求后，当服务端还未返回结果前，这个按钮就是置灰的，不允许点击的。这也是降频操作。

但是对于一些操作场景，读的场景，我们不可能说，用户去刷新商品的库存，一秒钟只能刷新一次（至少不能让用户这样感知），这个时候，我们就需要做一些特殊处理了。例如，采用客户端本地缓存，举例说明，对于某个商品的库存数据，客户端采用缓存，缓存的过期时间为2s，当缓存过期后，才再次真实的向服务端发起请求，那么原本用户在10s中共刷新了200下商品缓存，那么这个时候，其实只会发起5个请求到服务端，原本需要200个请求，拦截了大量的恶意用户操作请求。并且我们并不限制用户的操作，提高的用户的体验感。

平时我们也会看到很多抢购活动中，明明有库存啊，就是下单的时候，就告诉我，没货了。这其实就是缓存一致性问题导致的。这种问题都是我们故意制造出来的，因为在这种业务场景下，我们是不太特别严格要求数据的一致性的。

网关

上面关于普通的用户操作，我们是可以处理大部分的用户的恶意操作的。但是在一个合格的程序员面前，我们所考虑的用户并不都是那种"良好"操作习惯的用户。对于系统安全来说，我们还需要考虑“同行”的行为。

我们的12306抢票软件，都知道，我们很多人大多时候并不会真的在这个软件平台上进行购票操作，因为很多时候我们在上面看，基本上都是没票。

那么这个时候就衍生出来了很多“同行”的产品，例如“智行12306”、“美团抢票”等等，那么对于这种第三方平台所制作出来的应用，目的是什么？是为了保护"官方12306购票系统"吗？当然不是，他们的目的就是保证他们的付费用户能够高效的购买的心意的票。那么这个时候，就是不是用户与服务之间的较量了。这就是服务与服务之间的较量了。并且这种第三方应用很多，这个时候又变成“多个打一个”了。你觉得"官方12306购票系统"难不难？这也是为什么早期"官方12306购票系统"上线的时候，直接崩了的原因了。

那么"官方12306购票系统"怎么处理呢？不管你还是“智行12306”、“美团抢票”，你都需要登录吧？不登录，你还想抢票？当游客吗？那么这个时候，我们就可以有效的过滤一批请求了。我们的 12306账户都是实名制的，一个真实的合法公民只能有一个账号，绑定了我们的身份证，那么这个时候，我们就能确定一个用户发起的所有请求是否只是一个用户发起的，我们就可以针对这个用户进行精准限流了，在用户发起下单请求的时候，都需要携带用户ID，那么这个时候，我们在站点层面就可以控制一个用户ID只路由一个请求到后端中，其他请求，站点都可以抛弃，直接返回false了。这样，同一个用户不管1秒发起的10000个下单请求还是10个下单请求，只会有一个请求被放行。这样即使有些用户使用了第三方抢票软件，我们也可以控制每个用户之间的请求是公平的。

甚至我们还可以做一些恶意攻击的处理方案，例如当1s发起了1000个请求，将其用户ID放入小黑屋待一段时间（布隆过滤器），或者将这个主机ip加进去，这样的话，就又控制了一批非人为操作发起的请求。

上面说的是写请求，那么获取请求呢？返回false?那这个时候也是不合理的，我们这个时候还是需要考虑缓存，站点层面的数据缓存，例如，用户获取当前商品的库存，这个时候，我们不以用户ID作为缓存键，而是以用户请求的商品的ID为缓存键，这样，即使两个不同的用户发起的请求，我们也可以实现缓存共用了。当用户1查询火车A的票余量的时候，生成的缓存，用户2也去查询火车B的票余量的时候，当超出限额流量的时候，也返回这个缓存数据，那么真实的请求就不会直接路由到业务服务上去。这也是一种保障用户友好体验的行为了。如果我们直接抛“请求过快，请稍后再重试”，你烦吗？我挺烦的。

对于此处，我们可以考虑“七层负载均衡”，通过nginx实现。如果想提高系统的吞吐率，我们可以使用增加节点方式，增加系统的吞吐率性能。

业务应用

存在一种这样的情况，服务已用户的账户进行限流，那么这个时候，如果我用1000个账户去抢票呢？其他用户只能用自己的1个账户去抢票，那么我的抢票的成功的概率是不是相对高一些呢？那这个时候，系统的并发也会有1000，再结合真实的人为产生的并发，也是有很高的并发量，那这个时候对于系统而言，怎么控制顺序读写?

mysql官方宣称写操作，单机并发2000写操作极限。再多就爆了。

那么redis官方宣称单机并发80000写操作，那这就可以解决很多流量问题了。

然后我们需要真实的控制可控的请求到数据库层面，那么如何控制呢？也就是缓存限流。

票的余量有1000张，10000个请求如果全部请求到数据库中？后面的9000个请求都直接返回票已卖光，这样不就可以吗？可以通过缓存记录票余量，直接在缓存中操作数量的读写操作，对于缓存的数据我们采用异步入库操作。定时将票的余量同步至数据库中。这样也保证了数据的持久性。那么怎么控制买票的有序执行呢？队列，我们可以通过有序队列，消费下单请求，这样也保护了数据库的安全性。不使用队列，直接通过一个状态进行记录当前售票的情况，当我们记录到第1100个请求后，就直接将“票是否售完”状态变为true，那么这个时候，后面的请求都直接返回“票已售光”，那么就降低了系统逻辑的处理负载。

当然，对于业务应用，我们可以通过产品规则去解决，通过一些案例去解决。

例如：分时段操作，将用户从产品设计上进行拆分，这也是一种分散流量的操作。

对于"用户取消订单"的这种操作，我们可以将缓存中的票的余量进行重建，将票的余量+1，然后再将“票是否售完”状态变为false，这个时候我们会惊奇的发现，过了1个小时了，突然发现又有票了，奇怪哈！

在双十一的时候，淘宝也做了一个操作，就是“双十一当天禁止取消订单”操作，只能通过拦截方式。这是属于产品设计上进行系统保护。

数据库

从数据库层面而言，我们只需要考虑几点：保证数据库的可用性、保证数据的持久性、保证业务数据的正确性（不能卖票卖到还剩-10张吧？）

对于数据库的特性而言，存在行锁，多条请求，我们在多个请求的时候，当一个请求在修改数据库的数据的时候，就会出现排他锁，其他操作都是阻塞的，那么我们如果解决呢？排他锁，能够保证业务的正常，事务的隔离性，数据的脏读、幻读、重复读等异常情况，显然，我们不能直接不用innodb，对于互联网项目而言，读多写少，我们还是需要考虑事务问题，那么这个时候，我们就可以对数据进行拆分了。当票的余量的表的数据过大，我们可以考虑水平分表，分库，通过地域进行拆分。用售票规则而定，假如一张“杭州东” ~ “南昌西”的车次的票，我们可以将其放在“浙江库的杭州表”中，那么杭州始发地的票的余额，我们都可以知道去哪里查询，那么对于这趟车次的用户假设也很多呢？我们怎么解决一条数据的并发写操作呢？这里我们可以考虑将始发地进行拆分。都知道，我们12306放票规则是根据始发地分配的。

“杭州东” ~ “南昌西”

会途径 “金华”/"上饶" ，那么这个时候，我们假设这趟车一共有1000张票，那么“杭州东” 可以卖500张，“金华”可以卖 300张 “上饶”可以卖200张（当然，卖火车票不是这么简单的，我们需要考虑出发地，目的地，才能知道区间的票的购买余量，并且还需要控制始发地的放票量，才能给中间的站点买票数量）。那么这样我们就可以将一个车次的票拆分为3条数据，这样，3条数据就便于我们写操作了。

对于上述的业务而言，存在不严谨的数据假设，此处也只是为了举例思考。欢迎各位举例批评。

总结：

以上为个人通过个人学习，网络大佬的分享，总结的一些思考，希望各位bu she li jiao （没打出来这个成语，尴尬了）

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