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使用Redis搭建電商秒殺系統

2022-01-28 03:41:43 程序員社區

背景

秒殺活動是絕大部分電商選擇的低價促銷、推廣品牌的方式。不僅可以給平臺帶來用戶量,還可以提高平臺知名度。一個好的秒殺系統,可以提高平臺系統的穩定性和公平性,獲得更好的用戶體驗,提昇平臺的口碑,從而提昇秒殺活動的最大價值。

本文討論雲數據庫Redis版緩存設計高並發的秒殺系統。

 

秒殺的特征

秒殺活動對稀缺或者特價的商品進行定時定量售賣,吸引成大量的消費者進行搶購,但又只有少部分消費者可以下單成功。因此,秒殺活動將在較短時間內產生比平時大數十倍,上百倍的頁面訪問流量和下單請求流量。

秒殺活動可以分為3個階段:

  • 秒殺前:用戶不斷刷新商品詳情頁,頁面請求達到瞬時峰值。
  • 秒殺開始:用戶點擊秒殺按鈕,下單請求達到瞬時峰值。
  • 秒殺後:一部分成功下單的用戶不斷刷新訂單或者產生退單操作,大部分用戶繼續刷新商品詳情頁等待退單機會。

消費者提交訂單,一般做法是利用數據庫的行級鎖,只有搶到鎖的請求可以進行庫存查詢和下單操作。但是在高並發的情况下,數據庫無法承擔如此大的請求,往往會使整個服務blocked,在消費者看來就是服務器宕機。

秒殺系統

使用Redis搭建電商秒殺系統插圖

秒殺系統的流量雖然很高,但是實際有效流量是十分有限的。利用系統的層次結構,在每個階段提前校驗,攔截無效流量,可以减少大量無效的流量湧入數據庫。

利用瀏覽器緩存和CDN抗壓靜態頁面流量

秒殺前,用戶不斷刷新商品詳情頁,造成大量的頁面請求。所以,我們需要把秒殺商品詳情頁與普通的商品詳情頁分開。對於秒殺商品詳情頁盡量將能靜態化的元素靜態化處理,除了秒殺按鈕需要服務端進行動態判斷,其他的靜態數據可以緩存在瀏覽器和CDN上。這樣,秒殺前刷新頁面導致的流量進入服務端的流量只有很小的一部分。

利用讀寫分離Redis緩存攔截流量

CDN是第一級流量攔截,第二級流量攔截我們使用支持讀寫分離的Redis。在這一階段我們主要讀取數據,讀寫分離Redis能支持高達60萬以上qps,完全可以支持需求。

首先通過數據控制模塊,提前將秒殺商品緩存到讀寫分離Redis,並設置秒殺開始標記如下:

"goodsId_count": 100 //總數"goodsId_start": 0   //開始標記"goodsId_access": 0  //接受下單數

 

  1. 秒殺開始前,服務集群讀取goodsId_Start為0,直接返回未開始。

  2. 數據控制模塊將goodsId_start改為1,標志秒殺開始。

  3. 服務集群緩存開始標記比特並開始接受請求,並記錄到redis中goodsId_access,商品剩餘數量為(goodsId_count - goodsId_access)。

  4. 當接受下單數達到goodsId_count後,繼續攔截所有請求,商品剩餘數量為0。

可以看出,最後成功參與下單的請求只有少部分可以被接受。在高並發的情况下,允許稍微多的流量進入。因此可以控制接受下單數的比例。

利用主從版Redis緩存加速庫存扣量

成功參與下單後,進入下層服務,開始進行訂單信息校驗,庫存扣量。為了避免直接訪問數據庫,我們使用主從版Redis來進行庫存扣量,主從版Redis提供10萬級別的QPS。使用Redis來優化庫存查詢,提前攔截秒殺失敗的請求,將大大提高系統的整體吞吐量。

通過數據控制模塊提前將庫存存入Redis,將每個秒殺商品在Redis中用一個hash結構錶示。

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

 

扣量時,服務器通過請求Redis獲取下單資格,通過以下lua脚本實現,由於Redis是單線程模型,lua可以保證多個命令的原子性。

 

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將lua脚本提前緩存在Redis,然後調用EVALSHA調用脚本,比直接調用EVAL節省網絡帶寬:

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

 

秒殺服務通過判斷Redis是否返回搶購個數n,即可知道此次請求是否扣量成功。

使用主從版Redis實現簡單的消息隊列异步下單入庫

扣量完成後,需要進行訂單入庫。如果商品數量較少的時候,直接操作數據庫即可。如果秒殺的商品是1萬,甚至10萬級別,那數據庫鎖沖突將帶來很大的性能瓶頸。因此,利用消息隊列組件,當秒殺服務將訂單信息寫入消息隊列後,即可認為下單完成,避免直接操作數據庫。

  1. 消息隊列組件依然可以使用Redis實現,在R2中用list數據結構錶示。
 orderList {     [0] = {訂單內容}      [1] = {訂單內容}     [2] = {訂單內容}     ... }

 2.將訂單內容寫入Redis:

LPUSH orderList {訂單內容}

 3.异步下單模塊從Redis中順序獲取訂單信息,並將訂單寫入數據庫。

 BRPOP orderList 0

 

通過使用Redis作為消息隊列,异步處理訂單入庫,有效的提高了用戶的下單完成速度。

數據控制模塊管理秒殺數據同步

最開始,利用讀寫分離Redis進行流量限制,只讓部分流量進入下單。對於下單檢驗失敗和退單等情况,需要讓更多的流量進來。因此,數據控制模塊需要定時將數據庫中的數據進行一定的計算,同步到主從版Redis,同時再同步到讀寫分離的Redis,讓更多的流量進來。

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