如何设计一个百万级别和牛逼的秒杀或者抽奖系统

场景还原

某个网站或者APP规定好了在某个时间点，所有人都可以参与抽奖，那么可能百万级的用户会蹲守在那个时间点，到时间大家一起参与这个抽奖。

抢红包，可能是某个电视节目上，突然说扫码可以抢红包，那么电视机前可能千万级的用户会瞬间一起打开手机扫码抢红包。

秒杀更是如此，所谓秒杀，意思是让大家都在电脑前等着，在某个时间突然就可以抢购某个限量的商品。

比如某个手机平时卖5999，现在限量100台价格才2999，50%的折扣，可能百万级的用户就会蹲守在电脑前在比如凌晨12点一起点击按钮抢购这款手机。

还原需求

假设现在有一个抽奖的业务场景，用户在某个时间可以参与抽奖，比如一共有1万个奖，奖品就是某个礼物。

然后参与抽奖的用户可能有几十万，一瞬间可能几十万请求涌入过来，接着瞬间其中1万人中奖了，剩余的人都是没中奖的。然后中奖的1万人的请求会联动调用礼品服务，完成这1万中奖人的礼品发放。

简单来说，需求场景就是如此，然而这里就有很多的地方值得优化了。

初级系统

这个抽奖服务就是用普通的Tomcat来部署的，里面实现了具体的抽奖逻辑，假设刚开始最常规的抽奖逻辑是基于MySQL来实现的，接着就是基于Tomcat部署的礼品服务，抽奖服务如果发现中奖了需要调用礼品服务去发放礼品。

第一次优化

我们可以在负载均衡设备中做一些配置，判断如果同一个用户在1分钟之内多次发送请求来进行抽奖，就认为是恶意重复抽奖，或者是他们自己写的脚本在刷奖，这种流量一律认为是无效流量，在负载均衡设备那个层次就给直接屏蔽掉。

举个例子，比如有几十万用户瞬间同时抽奖，最多其实也就几十万请求而已，但是如果有人重复抽奖或者是写脚本刷奖，那可能瞬间涌入的是几百万的请求，就不是几十万的请求了，所以这里就可以把无效流量给拦截掉。

第二次优化

其实秒杀、抢红包、抽奖，这类系统有一个共同的特点，那就是假设有50万请求涌入进来，可能前5万请求就直接把事儿干完了，甚至是前500请求就把事儿干完了，后续的几十万流量是无效的，不需要让他们进入后台系统执行业务逻辑了。

举个例子，秒杀商品，假设有50万人抢一个特价手机，人家就准备了100台手机，那么50万请求瞬间涌入，其实前500个请求就把手机抢完了，后续的几十万请求没必要让他转发到Tomcat服务中去执行秒杀业务逻辑了，不是吗？

抽奖、红包都是一样的 ，可能50万请求涌入，但是前1万个请求就把奖品都抽完了，或者把红包都抢完了，后续的流量其实已经不需要放到Tomcat抽奖服务上去了，直接暴力拦截返回抽奖结束就可以了。

解决方案：

• 我们可以基于Redis来实现这种共享抽奖状态，它非常轻量级，很适合两个层次的系统的共享访问。
• 用ZooKeeper也是可以的，在负载均衡层可以基于zk客户端监听某个znode节点状态。一旦抽奖结束，抽奖服务更新zk状态，负载均衡层会感知到。
  

第三次优化

对于进入Tomcat的每个请求，其实都会交给一个独立的工作线程来进行处理，那么Tomcat有多少线程，就决定了并发请求处理的能力。

第四次优化

基于MySQL的的抽奖业务可以使用Redis

第五次优化

假设抽奖服务在2万请求中有1万请求抽中了奖品，那么势必会造成抽奖服务对礼品服务调用1万次。

所以这里可以在抽奖服务和礼品服务之间，引入消息中间件，进行限流削峰。