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前言

最近老炮tv源码，被推送老炮tv源码了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。

秒杀场景

秒杀场景无非就是多个用户在同时抢购一件或者多件商品，专用词汇就是所谓的高并发。现实中经常被大家喜闻乐见的场景，一群大妈抢购打折鸡蛋的画面一定不会陌生，如此场面让服务员大姐很无奈，赶上不要钱了。

业务特点

1.瞬间高并发、电脑旁边的小哥哥、小姐姐们如超市哄抢的大妈一般，疯狂的点着鼠标

2.库存少、便宜、稀缺 *** ，值得大家去抢购，如苹果肾，小米粉，锤子粉(理解万岁)

用户规模

用户规模可大可小，几百或者上千人的活动单体架构足以可以应付，简单的加锁、进程内队列就可以轻松搞定。一旦上升到百万、千万级别的规模就要考虑分布式集群来应对瞬时高并发。

秒杀架构

架构层级

1.一般商家在做活动的时候，经常会遇到各种不怀好意的DDOS攻击(利用无辜的吃瓜群众夺取资源)，导致真正的老炮tv源码我们无法获得服务！所以说高防IP还是很有必要的。

2.搞活动就意味着人多，接入SLB，对多台云服务器进行流量分发，可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。

3.基于SLB价格以及灵活性考虑后面老炮tv源码我们接入Nginx做限流分发，来保障后端服务的正常运行。

4.后端秒杀业务逻辑，基于Redis 或者 Zookeeper 分布式锁，Kafka 或者 Redis 做消息队列，DRDS数据库中间件实现数据的读写分离。

优化思路

1.分流、分流、分流，重要的事情说三遍，再牛逼的机器也抵挡不住高级别的并发。

2.限流、限流、限流，毕竟秒杀商品有限，防刷的前提下没有绝对的公平，根据每个服务的负载能力，设定流量极限。

3.缓存、缓存、缓存、尽量不要让大量请求穿透到DB层，活动开始前商品信息可以推送至分布式缓存。

4.异步、异步、异步，分析并识别出可以异步处理的逻辑，比如日志，缩短系统响应时间。

5.主备、主备、主备，如果有条件做好主备容灾方案也是非常有必要的(参考某年锤子的活动被攻击)。

6.最后，为了支撑更高的并发，追求更好的性能，可以对服务器的部署模型进行优化，部分请求走正常的秒杀流程，部分请求直接返回秒杀失败，缺点是开发部署时需要维护两套逻辑。

分层优化

1.前端优化：活动开始前生成静态商品页面推送缓存和CDN，静态文件(JS/CSS)请求推送至文件服务器和CDN。

2.网络优化：如果是全国用户，最好是BGP多线机房，减少网络延迟。

3.应用服务优化：Nginx最佳配置、Tomcat连接池优化、数据库配置优化、数据库连接池优化。

全链路压测

1.分析需压测业务场景涉及系统

2.协调各个压测系统资源并搭建压测环境

3.压测数据隔离以及监控(响应时间、吞吐量、错误率等数据以图表形式实时显示)

4.压测结果统计(平均响应时间、平均吞吐量等数据以图表形式在测试结束后显示)

5.优化单个系统性能、关联流程以及整个业务流程

整个压测优化过程就是一个不断优化不断改进的过程，事先通过测试不断发现问题，优化系统，避免问题，指定应急方案，才能让系统的稳定性和性能都得到质的提升。

代码案例

可能秒杀架构原理大家都懂，网上也有不少实现方式，但大多都是文字的描述，告诉你如何如何，什么加锁、缓存、队列之类。但很少全面有的案例告诉你如何去做，既然是从0到1，希望以下代码案例可以帮助到你。当然最终落实到生产，还有很长的路要走，要根据自己的业务进行编码，实施并部署。

你将会在代码案例中学到以下知识(不定期补充)：

1.如何大家SpringBoot微服务

2.ThreadPoolExecutor线程池的使用

3.ReentrantLock和Synchronized的使用场景

4.数据库锁机制(悲观锁、乐观锁)

5.分布式锁(RedissLock、Zookeeper)

6.进程内消息队列(LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue)

7.分布式消息队列(Redis、Kafka)

代码结构：

├─src│ ├─main│ │ ├─java│ │ │ └─com│ │ │ └─itstyle│ │ │ └─seckill│ │ │ │ Application.java│ │ │ ││ │ │ ├─common│ │ │ │ ├─api│ │ │ │ │ SwaggerConfig.java │ │ │ │ ││ │ │ │ ├─config│ │ │ │ │ IndexController.java │ │ │ │ ││ │ │ │ ├─dynamicquery │ │ │ │ │ DynamicQuery.java│ │ │ │ │ DynamicQueryImpl.java│ │ │ │ │ NativeQueryResultEntity.java│ │ │ │ ││ │ │ │ ├─entity │ │ │ │ │ Result.java│ │ │ │ │ Seckill.java│ │ │ │ │ SuccessKilled.java│ │ │ │ ││ │ │ │ ├─enums│ │ │ │ │ SeckillStatEnum.java│ │ │ │ ││ │ │ │ ├─interceptor│ │ │ │ │ MyAdapter.java│ │ │ │ ││ │ │ │ └─redis│ │ │ │ RedisConfig.java│ │ │ │ RedisUtil.java│ │ │ ││ │ │ ├─distributedlock│ │ │ │ ├─redis│ │ │ │ │ RedissLockDemo.java│ │ │ │ │ RedissLockUtil.java│ │ │ │ │ RedissonAutoConfiguration.java│ │ │ │ │ RedissonProperties.java│ │ │ │ ││ │ │ │ └─zookeeper│ │ │ │ ZkLockUtil.java│ │ │ ││ │ │ ├─queue│ │ │ │ ├─jvm│ │ │ │ │ SeckillQueue.java│ │ │ │ │ TaskRunner.java│ │ │ │ ││ │ │ │ ├─kafka│ │ │ │ │ KafkaConsumer.java│ │ │ │ │ KafkaSender.java│ │ │ │ ││ │ │ │ └─redis│ │ │ │ RedisConsumer.java│ │ │ │ RedisSender.java│ │ │ │ RedisSubListenerConfig.java│ │ │ ││ │ │ ├─repository│ │ │ │ SeckillRepository.java│ │ │ ││ │ │ ├─service│ │ │ │ │ ISeckillDistributedService.java│ │ │ │ │ ISeckillService.java│ │ │ │ ││ │ │ │ └─impl│ │ │ │ SeckillDistributedServiceImpl.java│ │ │ │ SeckillServiceImpl.java│ │ │ ││ │ │ └─web│ │ │ SeckillController.java│ │ │ SeckillDistributedController.java│ │ ││ │ ├─resources│ │ │ │ application.properties│ │ │ │ logback-spring.xml│ │ │ ││ │ │ ├─sql│ │ │ │ seckill.sql│ │ │ ││ │ │ ├─static│ │ │ └─templates│ │ └─webapp

思考改进

1.如何防止单个用户重复秒杀下单？

2.如何防止恶意调用秒杀接口？

3.如果用户秒杀成功，一直不支付该怎么办？

4.消息队列处理完成后，如果异步通知给用户秒杀成功？

5.如何保障 Redis、Zookeeper 、Kafka 服务的正常运行(高可用)？

6.高并发下秒杀业务如何做到不影响其他业务(隔离性)？

想要源码可以私信我哦

作者:小柒2012 原文:http://985.so/agmC