關於高並發和秒殺系統，你知道的和不知道的一些事

這篇文章也算是對於課程 《PHP秒殺系統 高並發高性能的極致挑戰》 的一個整理，視頻之外的另外一種形式吧。

大家也許開發過高並發的系統或者秒殺程序，但肯定都有接觸過，像電商平台的秒殺、搶購等活動，還有12306春運搶票。

互聯網公司，做一些有獎活動，而且數量有限，獎品給力，如果是先到先得的策略，那就類似秒殺系統了。

這類系統最大的問題就是活動周期短，瞬間流量大（高並發），很少人可以成功下單，絕大多數人都是很遺憾。所以從運營體驗上，沒有成功下單的人，心裡肯定是不好受的，如果這時候，因為技術、網路問題，影響用戶體驗，那就更是罵聲一片。

這裡，就來講一講技術在這種情況下，會發生和要做的事。

下面是基本的概念的建立。

• 第一：高並發

技術要做的事，一方面優化程序，讓程序性能最優，單次請求時間能從50ms優化到25ms，那就可以在一秒鐘內成功響應翻倍的請求了。

另一方面就是增加伺服器，用更大的集群來處理用戶請求，設計好一個可靠且靈活擴充的分散式方案就更加重要了。

• 第二：時間短

火熱的秒殺活動，真的是一秒鐘以內就會把商品搶購一空，而大部分用戶的感受是，提交訂單的過程卻要等待好幾秒、甚至十幾秒，更糟糕的當然是請求報錯。

那麼一個好的秒殺體驗，當然希望儘可能減少用戶等待時間，準確的提示用戶當前是否還有商品庫存。而這些，也是需要有優秀的程序設計來保證的。

• 第三：系統容量預估

系統設計的時候，都需要有一個容量預估，那就是要提前計算好，我們設計的系統，要承載多大的數量級。

假如線上前端伺服器規格是8核16G內存的伺服器，而提交訂單的處理程序耗時100ms，那麼可以簡單計算一下：

每秒可以處理的訂單請求數=1000ms/100ms*8=80qps

上面這個結果，對於秒殺系統來說，肯定是非常不理想的。

如果能將處理程序耗時優化後，降低到10ms，那麼就可以達到800qps。

如果我們可以把程序繼續優化，能快速區分開有庫存和無庫存處理，那麼無庫存時處理就有可能做到1ms甚至更低的耗時。這樣無庫存時就能有更好的性能，上萬的qps也是可以達到的。

上面的預估，都是針對單機，那麼簡單的增加前端伺服器，是不是就能有更好的並發處理量呢？

肯定沒這麼簡單，因為資料庫、緩存系統甚至機房網路帶寬都會成為瓶頸。

於是就要有一個更好的分散式方案。

• 第四：好的分散式方案

一個好的分散式方案，首先當然是穩定可靠，不要出亂子，然後就是方便擴充，最好的效果當然是增加一台伺服器，並發處理量可以1:1線性增長。

比如：單機qps是1k，那麼10台伺服器可以做到1w，100台可以做到10w每秒。

要做到這樣的線性增長效果，就要杜絕出現瓶頸，否則還是會代價太大。

拒絕假的分散式尤其重要，比如：前端伺服器是可以獨立存在的，但是都依賴集中的一個資料庫或者緩存系統，那最後，一定是集中的那個資料庫或者緩存系統受不了，同樣無法做到一個好的分散式。

• 第五：關注系統的瓶頸

大家先有幾個基本的共識，系統的處理速度

程序內數據讀寫 > redis > mysql > 磁碟

單機網路請求 > 區域網內請求 > 跨機房請求

我們優化程序的時候，盡量用最快的方式，盡量用最簡短的邏輯。

用redis替代mysql來保存訂單處理中依賴的數據，用程序中的提交的數據代替從redis中二次獲取數據，比如：商品庫存信息，用戶訂單信息。

邏輯處理中，把速度快且提前中斷的邏輯放在最前面，比如：驗證登錄，驗證問答。

我們做分散式方案的時候，盡量把資源調用放在最近的地方。

前端伺服器依賴的數據盡量就在區域網內，如果能在單機都有讀的redis服務當然更好，程序維護數據響應會複雜些。

不要出現跨機房網路請求，不要出現跨機房網路請求，不要出現跨機房網路請求，重要的事情說三遍。

• 第六：什麼語言更適合這類系統

課程中用的是PHP語言，開發這類系統也是沒問題的。

當然，像是用golang, ngx_lua可能在高並發和性能方面會更有優勢。

如果使用java、.net當然也是可以的，作為一個系統，語言只是工具，更好的設計和優化，才能達到最終想要的效果。

有了上面的基本概念，我們接下來再來看看，具體運行時，會出現什麼狀況。

下面是一些具體的問題：

• 問題1：庫存超賣

只有10個庫存，但是一秒鐘有1k個訂單，怎麼能不超賣呢？

核心思想就是保證庫存遞減是原子性操作，10--返回9，9--返回8，8--返回7。

而不能是讀取出來庫存10，10-1=9再更新回去。因為這個讀取和更新是並發執行的，很可能就會有1k個訂單都成功了，而庫存實際只有10。

那麼，怎麼保證原子性操作呢？

1 資料庫：

update product set left_num=left_num-1 where left_num>0;

這裡用到的是left_num=left_num-1，如果left_num>0才能執行成功，資料庫查詢、更新的時候有用到鎖，是可以保證更新操作的原子性的。

資料庫性能較差，不建議使用。

2 分散式鎖

用redis來做一個分散式鎖，reids->setnx(lock, 1) 設置一個鎖，程序執行完成再del這個鎖。

鎖定的過程，不利於並發執行，大家都在等待鎖解開，不建議使用。

3 消息隊列

將訂單請求全部放入消息隊列，然後另外一個後台程序一個個處理隊列中的訂單請求。

並發不受影響，但是用戶等待的時間較長，進入隊列的訂單也會很多，體驗上並不好，也不建議使用。

4 redis遞減

通過 redis->incrby(product, -1) 得到遞減之後的庫存數。

性能方面很好，同時體驗上也很好，在PHP秒殺課程中，優化後就是用的這種方法，而沒有使用上述其他方法，大家應該也能對比了解啦。

• 問題2：集群怎麼來規劃

前端伺服器因為沒有相互間關聯，集群的數量不受影響。

redis的性能可以達到每秒幾萬次響應，所以一個集群的規模，也就是redis服務可以承載的數量。

比如：一台前端伺服器是1~2k的qps（有庫存時），那麼10台+1台redis就可以是一個獨立的集群，可以支撐1~2w每秒訂單量。

10個上述的集群就可以做到一秒鐘處理10w~20w的有效訂單。

如果秒殺活動的庫存量在1w以內，預計參與的人數在百萬左右，那麼有一個集群也就可以搞定。

如果秒殺參與的人數超過千萬，那麼就要用到不止一個集群了。

• 問題3：多個集群的數據怎麼保持一致性

不要做多集群的數據同步，而是用散列，每個集群的數據是獨立存在的。

假設，有10個商品，每個商品有1w庫存，規劃用10個集群，那麼每個集群有10個商品，每個商品是1k庫存。

每個集群只需要負責把自己的庫存賣掉即可，至於說，會不會有用戶知道有10個集群，然後每個集群都去搶。

這種情況就不要用程序來處理了，利用運營規則，活動結束後匯總訂單的時候再去處理就好了。

如果擔心散列的不合理，比如：某個集群用戶訪問量特別少，那麼可以引入一個中控服務，來監控各個集群的庫存，然後再做平衡。

• 問題4：機器人搶購怎麼辦：

沒什麼太好的辦法，類似DDOS攻擊，只能是讓自身更強大才是王道。

運營策略上，可以嚴格控制用戶註冊，必須登錄，提交訂單的時候引入圖像驗證碼，問答，互動式驗證等。

上面的內容不知道大家還會有什麼疑問，可以給我留言。

具體的關於高並發、秒殺的實戰內容，在課程中也有詳細的講解，這裡用文字的形式提煉整理出來，希望能更好的幫助大家理解，謝謝~

作者： 一凡Sir

鏈接：https://www.imooc.com/article/25596

來源：慕課網

本文原創發佈於慕課網 ，轉載請註明出處，謝謝合作

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