解密Redis助力双11背后电商秒杀系统(推荐)

背景

秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销,推广品牌的方式。既可以给平台带来用户量,还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统,可以提高平台系统的稳定性和公平性,获得更好的用户体验,提升平台的口碑,从而提升秒杀活动的最大价值。

本文讨论云数据库Redis版缓存设计高并发的秒杀系统。

秒杀的特征

秒杀活动对稀少或特价的商品进行定时定量售卖,吸引成大量的消费者进行抢购,但又只有少部分消费者可以下单成功。因此,秒杀活动将在一定时间内产生比平时大几十倍倍,上百倍的页面访问流量和下单请求流量。

秒杀活动可以分为3个阶段:

  • 秒杀前:用户不断刷新商品详情页,页面请求达到临时开头。
  • 秒杀开始:用户点击秒杀按钮,下单请求达到暂时提前。
  • 秒杀后:一部分成功下单的用户不断刷新订单或产生退单操作,大部分用户继续刷新商品详情页等待退单机会。

消费者提交的订单,一般做法是利用数据库的行级锁,只有抢到锁的请求可以进行库存查询和下单操作。但是在高并发的情况下,数据库无法承受如此大的请求,往往需要整个服务被阻止,在消费者看来就是服务器停机机。

秒杀系统

解密Redis助力双11背后电商秒杀系统(推荐)_第1张图片

利用系统的层次结构,在每个阶段提前重新验证,拦截无效流量,可以减少大量无效的流量涌入数据库。

利用浏览器缓存和CDN抗压静态页面流量

因此,我们需要把秒杀商品详情页与普通的商品详情页分开。关于秒杀商品详情页试图将能静态化的元素静态化处理,除了秒杀按钮需要服务端进行动态判断,其他的静态数据可以缓存在浏览器和CDN上。这样,秒杀前刷新页面导致的流量进入服务端的流量只有很小的一部分。

利用识读分离Redis缓存拦截流量

CDN是第一级流量拦截,第二级流量拦截我们使用支持读写分离的Redis。在这一阶段我们主要读取数据,读取分离Redis能支持高达60万以上qps,完全可以支持需求。

首先通过数据控制模块,提前将秒杀商品缓存到标识符分离Redis,并设置秒杀开始标记如下:

"goodsId_count": 100 //总数
"goodsId_start": 0 //开始标记
"goodsId_access": 0 //接受下单数
  • 秒杀开始前,服务重新读取goodsId_Start为0,直接返回未开始。
  • 数据控制模块将goodsId_start改为1,标志秒杀开始。
  • 服务最大化缓存开始标记位并开始接受请求,并记录到redis中goodsId_access,商品剩余数量为(goodsId_count-goodsId_access)。
  • 当接受下单数达到goodsId_count后,继续拦截所有请求,商品剩余数量为0。

可以抛光,最后成功参与下单的请求只有少部分可以被接受。在高并发的情况下,允许稍微多的流量进入。因此可以控制接受下单数的比例。

利用主从版Redis缓存加速库存扣量

成功避免下单后,进入下层服务,开始进行订单信息校验,库存扣量。为了避免直接访问数据库,我们使用主从版Redis来进行库存扣量,主从版Redis提供10万等级的QPS。使用Redis来优化库存查询,提前拦截秒杀失败的请求,将大大提高系统的整体稳定性。

通过数据控制模块提前将库存存入Redis,将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。

"goodsId" : {
 "Total": 100
 "Booked": 100
}

扣量时,服务器通过请求Redis获取下单资格,通过以下lua脚本实现,通过Redis是单线程模型,lua可以保证多个命令的原子性。

local n = tonumber(ARGV[1])
if not n or n == 0 then
 return 0
end
local vals = redis.call("HMGET", KEYS[1], "Total", "Booked");
local total = tonumber(vals[1])
local blocked = tonumber(vals[2])
if not total or not blocked then
 return 0
end
if blocked + n <= total then
 redis.call("HINCRBY", KEYS[1], "Booked", n)
 return n;
end
return 0

先使用SCRIPT LOAD将lua脚本EVALSHA预先缓存在Redis,然后调用调用脚本,比直接调用EVAL节省网络带宽:

redis 127.0.0.1:6379>SCRIPT LOAD "lua code"
"438dd755f3fe0d32771753eb57f075b18fed7716"
redis 127.0.0.1:6379>EVAL 438dd755f3fe0d32771753eb57f075b18fed7716 1 goodsId 1

秒杀服务通过判断Redis是否返回抢购个数n,即可知道此次请求是否扣量成功。

使用主从版Redis实现简单的消息异步下单入库

如果商品数量减少的时候,直接操作数据库即可。如果秒杀的商品是1万,甚至10万等级,那数据库锁冲突将带来很大的性能优势。。因此,利用消息组件,当秒杀服务将订单信息写入消息变量后,即可认为下单完成,避免直接操作数据库。

消息模块组件依然可以使用Redis实现,在R2中用列表数据结构表示。

```java
  orderList {
   [0] = {订单内容}
   [1] = {订单内容}
   [2] = {订单内容}
   ...
  }

将订单内容写入

```java
 LPUSH orderList {订单内容}

初步下单模块从Redis中顺序获取订单信息,将订单写入数据库。

```java
  BRPOP orderList 0

通过使用Redis作为消息收发器,异步处理订单入库,有效的提高了用户的下单完成速度。

数据控制模块管理秒杀数据同步

最开始,利用识别分离Redis进行流量限制,只让部分流量进入下单。对于下单检验失败和退单等情况,需要让更多的流量进来。因此,数据控制模块需要定时将数据库中的数据进行一定的计算,同步到主从版Redis,同时再同步到读写分离的Redis,让更多的流量进来。

总结

到此这篇关于解密Redis助力双11背后电商秒杀系统的文章就介绍到这了,更多相关redis电商秒杀系统内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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