最近各大电商网站不断的推出各类秒杀活动,让人应接不暇,作为一个IT程序员我们关注的是,如果让你去设计一个秒杀系统,你会怎么做?
一. 秒杀活动带来的挑战:
1. 对现有网站构成冲击
秒杀活动为一个网站营销的附加活动,这个活动具有时间短,并发访问量大的特点,如果和原有应用系统部署在一起,有可能会使整个网站瘫痪。
2. 高并发下应用服务器,数据库服务器的负载
用户在秒杀开始前,会不断刷新浏览器页面以保证不会错过秒杀,这些请求如果按照一般网站应用架构,访问应用服务器、连接数据库,会对应用服务器和数据库服务器造成极大的负载压力。
3. 突然增大的网络及服务器带宽
假设商品页面大小200K(图片大小、CSS、JS),有1W人同时参加活动,那么需要的网络和服务器带宽是2G(200 * 10000), 这些网络带宽是因为秒杀活动新增的,超过网站平时使用的带宽。
4. 防止直接下单
秒杀的游戏规则是到了秒杀时间才能开始对商品下单购买,在此时间点之前,只能浏览商品信息,不能下单。而下单页面也只是一个普通的URL,如果得到这个URL,不要等到秒杀开始就可以下单了,这显然不行。
二. 秒杀活动应对策略:
1. 秒杀系统独立部署
为了避免因为秒杀活动的高并发访问而拖垮整个网站,可将秒杀系统独立部署,使其与网站分离,即使秒杀系统崩溃了,也不会对生产环境造成影响。
2. 秒杀商品页面静态化
将秒杀商品页面设计成静态页面,这样用户的请求不需要经过应用服务器的业务逻辑处理,也不需要访问数据库
3. 租借秒杀活动网络带宽
向运营商临时租借较大带宽,为了减轻网站服务器的压力,需要将秒杀商品页面缓存在CDN
CDN的基本原理是广泛采用各种缓存服务器,利用全局负载技术将用户的访问指向距离最近的工作正常的缓存服务器上,由缓存服务器直接响应用户请求
4. 动态生成随机下单页面URL
实现方案一:数据库乐观锁
update xxx set ver=ver+1 where id=$id and ver=$ver;
实现方案二:Redis原子递减
Jedis jedis = null;
try{
JedisPool pool = JedisUtils.getJedisPool();
jedis = pool.getResource();
Integer num = getPassStock(jedis, competitionQuarterInDTO.getCompetitionQuarter());
if(num > 0){
Integer isEnter = (Integer)redisTemplate.opsForHash().get(RedisConstants.TRANSLATOR_PREHEAT_PASS_STOCK, competitionQuarterInDTO.getTranslatorId());
if(isEnter == null){
redisTemplate.opsForHash().put(RedisConstants.TRANSLATOR_PREHEAT_PASS_STOCK, competitionQuarterInDTO.getTranslatorId(), 1);
jedis.decrBy(RedisConstants.PREHEAT_PASS_STOCK, 1);
}
} else {
throw IOL8ServiceExceptionBuilder.exceptionBuilder().createException(ErrorCode.ERROR_CODE_241001);
}
} finally {
JedisUtils.closeResource(jedis);
}
/**
* 获取pass卡剩余库存
* @return
*/
private Integer getPassStock(Jedis jedis, Long competitionQuarter){
String preheatPassStock = jedis.get(RedisConstants.PREHEAT_PASS_STOCK);
Integer num = 0;
//第一次获取外卡,取库存放入缓存
if(preheatPassStock == null || StringUtils.isBlank(preheatPassStock)){
CompetitionQuarter competitionQuarterResult = competitionQuarterMapper.selectByPrimaryKey(competitionQuarter);
jedis.set(RedisConstants.PREHEAT_PASS_STOCK, competitionQuarterResult.getPassStock().toString());
num = competitionQuarterResult.getPassStock();
} else {
num = Integer.valueOf(preheatPassStock);
}
return num;
}
实现方式三:Redis乐观锁
乐观锁
大多数是基于数据版本(version)的记录机制实现的。即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个”version”字段来实现读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加1。此时,将提交数据的版本号与数据库表对应记录的当前版本号进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。redis中可以使用watch命令会监视给定的key,当exec时候如果监视的key从调用watch后发生过变化,则整个事务会失败。也可以调用watch多次监视多个key。这样就可以对指定的key加乐观锁了。注意watch的key是对整个连接有效的,事务也一样。如果连接断开,监视和事务都会被自动清除。当然了exec,discard,unwatch命令都会清除连接中的所有监视。
Redis事务
Redis中的事务(transaction)是一组命令的集合。事务同命令一样都是Redis最小的执行单位,一个事务中的命令要么都执行,要么都不执行。Redis事务的实现需要用到 MULTI 和 EXEC 两个命令,事务开始的时候先向Redis服务器发送 MULTI 命令,然后依次发送需要在本次事务中处理的命令,最后再发送 EXEC 命令表示事务命令结束。Redis的事务是下面4个命令来实现
1.multi,开启Redis的事务,置客户端为事务态。
2.exec,提交事务,执行从multi到此命令前的命令队列,置客户端为非事务态。
3.discard,取消事务,置客户端为非事务态。
4.watch,监视键值对,作用时如果事务提交exec时发现监视的监视对发生变化,事务将被取消。
下面笔者简单实现一个用redis乐观锁实现的秒杀系统
代码实现:
- package com.github.distribute.lock.redis;
- import java.util.List;
- import java.util.Set;
- import java.util.concurrent.ExecutorService;
- import java.util.concurrent.Executors;
- import redis.clients.jedis.Jedis;
- import redis.clients.jedis.Transaction;
- /**
- * redis乐观锁实例
- * @author linbingwen
- *
- */
- public class OptimisticLockTest {
- public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
- long starTime=System.currentTimeMillis();
- initPrduct();
- initClient();
- printResult();
- long endTime=System.currentTimeMillis();
- long Time=endTime-starTime;
- System.out.println("程序运行时间: "+Time+"ms");
- }
- /**
- * 输出结果
- */
- public static void printResult() {
- Jedis jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();
- Set<String> set = jedis.smembers("clientList");
- int i = 1;
- for (String value : set) {
- System.out.println("第" + i++ + "个抢到商品,"+value + " ");
- }
- RedisUtil.returnResource(jedis);
- }
- /*
- * 初始化顾客开始抢商品
- */
- public static void initClient() {
- ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
- int clientNum = 10000;// 模拟客户数目
- for (int i = 0; i < clientNum; i++) {
- cachedThreadPool.execute(new ClientThread(i));
- }
- cachedThreadPool.shutdown();
- while(true){
- if(cachedThreadPool.isTerminated()){
- System.out.println("所有的线程都结束了!");
- break;
- }
- try {
- Thread.sleep(1000);
- } catch (InterruptedException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- }
- /**
- * 初始化商品个数
- */
- public static void initPrduct() {
- int prdNum = 100;// 商品个数
- String key = "prdNum";
- String clientList = "clientList";// 抢购到商品的顾客列表
- Jedis jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();
- if (jedis.exists(key)) {
- jedis.del(key);
- }
- if (jedis.exists(clientList)) {
- jedis.del(clientList);
- }
- jedis.set(key, String.valueOf(prdNum));// 初始化
- RedisUtil.returnResource(jedis);
- }
- }
- /**
- * 顾客线程
- *
- * @author linbingwen
- *
- */
- class ClientThread implements Runnable {
- Jedis jedis = null;
- String key = "prdNum";// 商品主键
- String clientList = "clientList";//// 抢购到商品的顾客列表主键
- String clientName;
- public ClientThread(int num) {
- clientName = "编号=" + num;
- }
- public void run() {
- try {
- Thread.sleep((int)(Math.random()*5000));// 随机睡眠一下
- } catch (InterruptedException e1) {
- }
- while (true) {
- System.out.println("顾客:" + clientName + "开始抢商品");
- jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();
- try {
- jedis.watch(key);
- int prdNum = Integer.parseInt(jedis.get(key));// 当前商品个数
- if (prdNum > 0) {
- Transaction transaction = jedis.multi();
- transaction.set(key, String.valueOf(prdNum - 1));
- List<Object> result = transaction.exec();
- if (result == null || result.isEmpty()) {
- System.out.println("悲剧了,顾客:" + clientName + "没有抢到商品");// 可能是watch-key被外部修改,或者是数据操作被驳回
- } else {
- jedis.sadd(clientList, clientName);// 抢到商品记录一下
- System.out.println("好高兴,顾客:" + clientName + "抢到商品");
- break;
- }
- } else {
- System.out.println("悲剧了,库存为0,顾客:" + clientName + "没有抢到商品");
- break;
- }
- } catch (Exception e) {
- e.printStackTrace();
- } finally {
- jedis.unwatch();
- RedisUtil.returnResource(jedis);
- }
- }
- }
- }