【Java】如何设计一个秒杀系统

一、问题分析

说起秒杀，我想你肯定不陌生，这两年，从双十一购物到春节抢红包，再到12306抢火车票，“秒杀”的场景处处可见。简单来说，秒杀就是在同一个时刻有大量的请求争抢购买同一个商品并完成交易的过程，用技术的行话来说就是大量的并发读和并发写。

不管是哪一门语言，并发都是程序员们最为头疼的部分。同样，对于一个软件而言也是这样，你可以很快增删改查做出一个秒杀系统，但是要让它支持高并发访问就没那么容易了。比如说，如何让系统面对百万级的请求流量不出故障？如何保证高并发情况下数据的一致性写？完全靠堆服务器来解决吗？这显然不是最好的解决方案。

在我看来，秒杀系统本质上就是一个满足大并发、高性能和高可用的分布式系统。今天，我们就来聊聊，如何在满足一个良好架构的分布式系统基础上，针对秒杀这种业务做到极致的性能改进。

如何才能更好地理解秒杀系统呢？我觉得作为一个程序员，你首先需要从高维度出发，从整体上思考问题。在我看来，秒杀其实主要解决两个问题，一个是并发读，一个是并发写。并发读的核心优化理念是尽量减少用户到服务端来“读”数据，或者让他们读更少的数据；并发写的处理原则也一样，它要求我们在数据库层面独立出来一个库，做特殊的处理。另外，我们还要针对秒杀系统做一些保护，针对意料之外的情况设计兜底方案，以防止最坏的情况发生。

而从一个架构师的角度来看，要想打造并维护一个超大流量并发读写、高性能、高可用的系统，在整个用户请求路径上从浏览器到服务端我们要遵循几个原则，就是要保证用户请求的数据尽量少、请求数尽量少、路径尽量短、依赖尽量少，并且不要有单点。这些关键点我会在后面的文章里重点讲解。

其实，秒杀的整体架构可以概括为“稳、准、快”几个关键字。

所谓“稳”，就是整个系统架构要满足高可用，流量符合预期时肯定要稳定，就是超出预期时也同样不能掉链子，你要保证秒杀活动顺利完成，即秒杀商品顺利地卖出去，这个是最基本的前提。

然后就是“准”，就是秒杀10台iPhone，那就只能成交10台，多一台少一台都不行。一旦库存不对，那平台就要承担损失，所以“准”就是要求保证数据的一致性。

最后再看“快”，“快”其实很好理解，它就是说系统的性能要足够高，否则你怎么支撑这么大的流量呢？不光是服务端要做极致的性能优化，而且在整个请求链路上都要做协同的优化，每个地方快一点，整个系统就完美了。

所以从技术角度上看“稳、准、快”，就对应了我们架构上的高可用、一致性和高性能的要求，我们的专栏也将主要围绕这几个方面来展开，具体如下。

• 高性能。 秒杀涉及大量的并发读和并发写，因此支持高并发访问这点非常关键。本专栏将从设计数据的动静分离方案、热点的发现与隔离、请求的削峰与分层过滤、服务端的极致优化这4个方面重点介绍。
• 一致性。 秒杀中商品减库存的实现方式同样关键。可想而知，有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减库存，减库存又分为“拍下减库存”“付款减库存”以及预扣等几种，在大并发更新的过程中都要保证数据的准确性，其难度可想而知。因此，我将用一篇文章来专门讲解如何设计秒杀减库存方案。
• 高可用。 虽然我介绍了很多极致的优化思路，但现实中总难免出现一些我们考虑不到的情况，所以要保证系统的高可用和正确性，我们还要设计一个PlanB来兜底，以便在最坏情况发生时仍然能够从容应对。专栏的最后，我将带你思考可以从哪些环节来设计兜底方案。

3.1 设计秒杀系统应该注意的5个架构原则

不管是哪一门语言，并发都是程序员们最为头疼的部分。同样，对于一个软件而言也是这样，你可以很快增删改查做出一个秒杀系统，但是要让它支持高并发访问就没那么容易了。比如说，如何让系统面对百万级的请求流量不出故障？如何保证高并发情况下数据的一致性写？完全靠堆服务器来解决吗？这显然不是最好的解决方案。

在我看来，秒杀系统本质上就是一个满足大并发、高性能和高可用的分布式系统。今天，我们就来聊聊，如何在满足一个良好架构的分布式系统基础上，针对秒杀这种业务做到极致的性能改进。

3.1.1 架构原则：“4要1不要”

如果你是一个架构师，你首先要勾勒出一个轮廓，想一想如何构建一个超大流量并发读写、高性能，以及高可用的系统，这其中有哪些要素需要考虑。我把这些要素总结为“4要1不要”。

1. 数据要尽量少

所谓“数据要尽量少”，首先是指用户请求的数据能少就少。请求的数据包括上传给系统的数据和系统返回给用户的数据（通常就是网页）。

为啥“数据要尽量少”呢？因为首先这些数据在网络上传输需要时间，其次不管是请求数据还是返回数据都需要服务器做处理，而服务器在写网络时通常都要做压缩和字符编码，这些都非常消耗CPU，所以减少传输的数据量可以显著减少CPU的使用。例如，我们可以简化秒杀页面的大小，去掉不必要的页面装修效果，等等。

其次，“数据要尽量少”还要求系统依赖的数据能少就少，包括系统完成某些业务逻辑需要读取和保存的数据，这些数据一般是和后台服务以及数据库打交道的。调用其他服务会涉及数据的序列化和反序列化，而这也是CPU的一大杀手，同样也会增加延时。而且，数据库本身也容易成为一个瓶颈，所以和数据库打交道越少越好，数据越简单、越小则越好。

1. 请求数要尽量少

用户请求的页面返回后，浏览器渲染这个页面还要包含其他的额外请求，比如说，这个页面依赖的CSS/JavaScript、图片，以及Ajax请求等等都定义为“额外请求”，这些额外请求应该尽量少。因为浏览器每发出一个请求都多少会有一些消耗，例如建立连接要做三次握手，有的时候有页面依赖或者连接数限制，一些请求（例如JavaScript）还需要串行加载等。另外，如果不同请求的域名不一样的话，还涉及这些域名的DNS解析，可能会耗时更久。所以你要记住的是，减少请求数可以显著减少以上这些因素导致的资源消耗。

例如，减少请求数最常用的一个实践就是合并CSS和JavaScript文件，把多个Jav