2018年,楼主所在业务线开始发力探索线上O2O业务,但楼主所在公司并非纯电商公司,电商体系标配的商品中心、库存中心、活动系统都处于萌芽阶段不成气候。10月中旬,业务决定搞一波双十一大促提升品牌知名度。整个大促最核心功能点就是造一个秒杀系统,为整个活动会场积蓄流量。作为该业务线营销工作负责人,这个秒杀系统设计任务自然就落到楼主身上。时间紧任务重,从需求提出到上线,2周时间紧锣密鼓开发,多次代码写到凌晨两点。值得欣慰的是,最终这个系统完美支撑了大促,帮助业务拿到显著超出预期的结果。时光飞逝,一晃一年多过去了,楼主19年初也转战另一条新业务线负责导购交易,这篇文章就当是对这个念念不忘的秒杀系统一个总结,祭奠那段写代码不知疲倦激情满满的岁月。
友情提示:网上搜秒杀系统架构,大多一上来就开始讲CDN静态资源缓存、Nginx请求拦截、缓存设计、消息队列削峰、请求限流等一系列技术点。看似面面俱到考虑周全,但楼主真忍不住想问,以当前业务体量,真有必要搞那么多招式吗?以上技术点本文通通不涉及!阅读本文不需要高深的知识,楼主就想从纯后端角度,带领大家看一看如何快速落地一个秒杀系统。
这一篇题目标注「战略篇」,事实上来源就是楼主做秒杀需求的技术方案。内容过于真实,楼主摘取最核心的内容贴出来。从一个亲历者角度来复盘一个秒杀系统是如何设计并落地的。
此处应该贴产品需求文档;我简单概述下:双十一业务要上线活动大促,需要通过秒杀这种玩法来为整个会场蓄水流量。秒杀活动的玩法是:指定几个商品,商品库存有限,同时每个商品还限制单个用户累计只能买N件。
通过对需求分析,我们提炼出秒杀活动的三大子流程,即:(运营)创建秒杀活动、(运营/买家)查看秒杀活动、(买家)参与秒杀活动;有了这个整体把握,我们再针对每一个子流程,分析该场景下需要编排哪些产品功能。
创建秒杀活动:做的事情很简单,需要配置好活动场次,每个场次又需配置参与活动的秒杀商品;这个功能点,主要是面向运营,为了方便运营完成活动配置编辑,附带着还需提供活动查询能力:如查看活动列表、活动详情、发布/禁用活动等mis接口。
查看秒杀活动:主要功能为支持秒杀会场的活动列表、秒杀商品列表、秒杀商品详情等活动页面;这些都是直接面向C端用户的系列读接口,承载流量会很高。
查看秒杀活动:这一块核心述求是要能正确高效完成库存扣减,严格保证不能出现超卖!从功能点上来看,C端买家下单实现秒杀商品库存扣减,如果买家在规定时间未完成支付或拍下后取消订单,需及时释放用户下单锁定的库存,也就是要回库存。
这一章首先通过需求分析提炼,建立需求整体大局观(创建秒杀活动、查看秒杀活动、参与秒杀活动)。然后通过拆解需求三大业务子流程,明确各子流程功能点,进一步分而治之。明确业务流程和场景,有了清晰的产品功能认识,我们就可以开展下一步概要设计了。
E-R关系图,用于指导如何建立领域模型。从E-R图上我们能看出,几个比较重要的领域模型:如活动、活动商品,系统真正编码落地的时候,就紧紧围绕这些领域模型去建模,做到代码和领域模型的表达是一致的。
概要设计的目的是为了明确产品功能和系统边界,通过领域驱动的界限上下文图,能清晰地看出完成当前需求需要参与协作的团队,以及团队与团队之间任务划分边界。活动上下文是我们关注的重点,同时也应该看到,我们需要商品团队、交易团队的协作。
通过概要设计划清了系统边界,每部分每个团队应该做什么就容易确定了,Api定义呼之欲出。
{
"activityName": "双十一秒杀第一场",
"startTime": 1540174800000, // 活动开始时间
"endTime": 1541988000000, // 活动结束时间
"itemLine": [
{
"itemId": 123, // 活动商品id
"itemType": 7, // 活动商品类型
"itemTitle": "这是商品标题",
"subTitle": "这是商品副标题",
"itemImage": "这是图片链接",
"salePrice": 66800, // 商品原价(单位:分)
"activityPrice": 100, // 活动价
"quota": 3, // 单个用户商品抢购件数限制
"stock": 100 // 商品活动库存
}
],
"activityRuleConfigs": [ // 活动规则列表
{
"configKey": "city", // 城市规则:在规则列表的城市可看到活动
"configValue": "17,5,10,2,3,4,11"
}
]
}
{
"traceId": "2910c88d0d4f45d5fe299f0c5829d72c",
"code": "SERVICE_RUN_SUCCESS",
"msg": "服务运行成功",
"status": 10000,
"success": true
}
{
"traceId": "2910c88a0d4f45d5be290f0c5829d72c",
"success": true,
"status": 10000,
"msg": "OK",
"code": "SUCCESS",
"data": [
{
"activityId": 1,
"activityName": "双十一秒杀第一场",
"startTime": 1541901600000,
"endTime": 1741951999000,
"enabled" true
}
]
}
定义
接口变更: 新增接口
Api: GET http://${domain}/api/v1/activity/detail
输入: activityId=1
输出
{
"traceId": "889924ef8e6241a7a766107f38c5e0c0",
"success": true,
"status": 10000,
"msg": "OK",
"code": "SUCCESS",
"data": {
"activityId": 1,
"activityName": "双十一秒杀第一场",
"startTime": 1541901600000,
"endTime": 1741951999000,
"enabled" true
"items": [
{
"itemId": 53725,
"itemType": 1,
"itemTitle": "x商品",
"subTitle": "x商品副标题",
"itemImage": "http://img.xxxx.com/static/do1_QtSq1m2xM7VL6zEI4sUH",
"itemPrice": 19800,
"activityPrice": 4800,
"quota": 3,
"stock": 50,
"sold": 0
},
{
"itemId": 53724,
"itemType": 1,
"itemTitle": "y商品",
"subTitle": "y商品副标题",
"itemImage": "http://img.xxxx.com/static/MrcNjUeeoOG24zZH7nR.png",
"itemPrice": 42800,
"activityPrice": 17000,
"quota": 3,
"stock": 50,
"sold": 0
}
]
}
}
{
"traceId": "a77edf653da644959d331b7b55607958",
"success": true,
"status": 10000,
"msg": "OK",
"code": "SUCCESS",
"data": {
"itemId": 53724,
"itemType": 1,
"itemTitle": "x商品",
"subTitle": "商品副标题",
"itemImage": "http://img.xxxx.com/static/do1_QtSq1m2xM7VL6zEI4sUH",
"itemPrice": 42800,
"activityPrice": 17000,
"quota": 3,
"stock": 50,
"sold": 0,
"activity": {
"activityId": 1,
"activityName": "双十一秒杀第一场",
"startTime": 1541901600000,
"endTime": 1741951999000,
"enabled" true
}
}
}
{
"activityId": 1,
"buyerId": "buyer_001",
"itemId": 53724,
"orderId": "20191111123456789",
"orderTime": 1541901700000,
"quantity": 1
}
{
"traceId": "f689852f113e413d9940ce24020e7083",
"success": true,
"status": 10000,
"msg": "OK",
"code": "SUCCESS",
"data": true
}
{
"activityId": 1,
"orderId": "20191111123456789"
}
{
"traceId": "5342243fd424468ab9ad13d03ffcdc62",
"success": true,
"status": 10000,
"msg": "OK",
"code": "SUCCESS"
}
纵观整个需求的核心,就是如何做好库存扣减。在系统落地上,楼主采用了业界较为广泛的Redis + Lua 脚本方式来实现库存扣减控制。
说明:
activity_catalog
这个Hash结构,用来配置活动信息(活动id、名称、开始/结束时间、活动准入规则等);全部活动共用这一个结构activity_items:$活动id
这个Hash结构,用来配置指定活动的商品信息(活动库存、限购量、活动价等);每一个活动都有一个这样的结构说明:
buyer_hold:$活动id:$商品id
这个Hash结构,用来记录买家在某个活动拍下活动商品的数量item_salse:$活动id
这个Hash结构,用来记录活动商品销量stock_reduce_flow$活动id
这个Hash结构,称为库存扣减流水表。用来记录「哪个活动(activityId)哪个买家(buyerId)在何时(orderTime)下了哪个订单(orderId)拍下哪个商品(itemId)多少件(quantity)」这一库存扣减流水为什么是这三个结构?
buyer_hold:$活动id:$商品id
,可以知道用户已拍下多少件,就能做到控制用户累计只能买N件;item_salse:$活动id
能知道商品已售出多少件,再结合商品的库存限制,就有办法去控制库存避免超卖;同时也能给C端透出商品秒杀进度。stock_reduce_flow$活动id
,在做回库存的时候,就能依据这一流水,知道去回哪个商品的库存、以及回哪个买家的已拍下数量。放张图,直观感受下上面罗列的五种数据结构;眼精的同学肯定会发现,其中有四个Hash结构的key都带上了{seckill_$活动id}
的前缀。为何要这样特殊处理?其实楼主也在<<这就是你要找的分布式锁>> 这篇中有所提及,原因在于redis集群环境下Lua脚本操作的key,必需限制这些key落在同一个slot中,否则运行会报错Lua script attempted to access a non local key in a cluster node . channel;
对此,redis就提供了HashTag的方案,HashTag是用{
和}
包裹的一个子串,相同HashTag子串,会落到同一个slot中。
hincrby buyer_hold:$活动id:$商品id $买家id $抢购数量
hincrby item_sales:$活动id $商品id $抢购数量
hset stock_reduce_flow:$活动id $订单id $json化库存扣减流水
hincrby buyer_hold:$活动id:$商品id $买家id -1*$抢购数量
hincrby item_sales:$活动id $商品id -1*$抢购数量
hdel stock_reduce_flow:$活动id $订单id
至此,我们就就从业务流程、产品流程、系统流程,由整体到局部,完成了整个秒杀系统的需求分析和接口定义;Talk is cheap, Show me your code,在下一篇《一个极简、高效的秒杀系统-实战篇(内附源码)》楼主会再结合源码,一步步揭开整个秒杀系统的面纱;最后的最后,写作不易,人过留名燕过留声,如果有收获,点个赞呗~