电商网站中常见的秒杀是怎么实现的?

若鱼1919 2018-01-17 08:41:25
电商网站中常见的秒杀是怎么实现的?
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若鱼1919 2018-02-05
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https://github.com/xjs1919/miaosha 秒杀与其他业务最大的区别在于:秒杀的瞬间,(1)系统的并发量会非常的大(2)并发量大的同时,网络的流量也会瞬间变大。 关于(2),最常用的办法就是做页面静态化,也就是常说的前后端分离,把静态页面直接缓存到用户的浏览器端,所需要的数据从服务端接口动态获取。这样会大大节省网络的流量,再加上CDN,一般不会有大问题。 关于(1),这里的核心问题就在于如何在大并发的情况下能保证DB能扛得住压力,因为大并发的瓶颈在于DB。如果说请求直接从前端透传到DB,显然,DB是无法承受几十万上百万甚至上千万的并发量的。所以,我们能做的只能是减少对DB的访问,前端发出了100万个请求,通过我们的处理,最终只有10个会访问DB,这样就可以了!针对秒杀这种场景,因为秒杀商品的数量是有限的,这种做法刚好适用! 那么具体是如何来减少DB的访问呢? 假如:某个商品可秒杀的数量是10,那么在秒杀活动开始之前,把商品的ID和数量加载到缓存,比如:Redis。服务端收到请求的时候,首先减一下Redis里面的数量,如果数量减到0随后的访问直接返回秒杀失败。也就是说,只有10个请求最终会去实际的请求DB。 当然,如果我们的商品数比较多,1万件商品参与秒杀,1万*10=10万个并发去请求DB,DB的压力还是会很大,这里就用到另一个非常重要的组件:消息队列。我们不是把请求直接去访问DB,而是先把请求写到消息队列,做一个缓存,然后再去慢慢的更新数据库。这样做以后,前端用户的请求可能不会立即得到响应是成功还是失败,很可能得到的是一个排队中的返回值,这个时候,需要客户端再去服务端轮询,因为我们不能保证一定就秒杀成功了。当服务端出队,生成订单以后,把用户ID和商品ID写到缓存中,来应对客户端的轮询就可以了。 这样处理以后,我们的应用是可以很简单的进行分布式横向扩展的,以应对更大的并发。 当然,秒杀系统还有很多要处理的事情:比如防刷限流、比如分布式Session等等。具体的细节可以看视频:猛戳这里
若鱼1919 2018-01-17
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oyljerry 2018-01-17
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分布式锁。来维护计数等。一般可以用redis等

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