秒杀系统 | 流量削峰技术 | 秒杀大闸

秒杀大闸原理

• 依靠秒杀令牌的授权原理，定制化发牌逻辑，实现大闸功能；
• 根据秒杀商品初始库存，颁发对应数量的令牌，控制大闸流量，比如初始库存 100 件，就发放 100 个令牌，实际实现的时候，颁发的令牌数量会比初始库存多一些，因为并不是所有的用户下单完成之后就会购买，多发一下，让更多的用户有竞争的机会；
• 将用户的风控策略，前置到秒杀令牌的发放中（之前的令牌发放中已经完成了）；
• 将库存售罄判断前置到秒杀令牌的发放中；

秒杀大闸实现

发布活动的时候就把大闸设置好

• 大闸发放的令牌数 = 初始库存 × 大闸发放因子（5）；

@Override
public void publishPromo(Integer promoId) {
    PromoDO promoDO = promoDOMapper.selectByPrimaryKey(promoId);
    if (promoDO.getItemId() == null || promoDO.getItemId().intValue() == 0) {
        return;
    }
    ItemModel itemModel = itemService.getItemById(promoDO.getItemId());
    redisTemplate.opsForValue().set("promo_item_stock_" + itemModel.getId(), itemModel.getStock());

    // 将大闸的限制数设置到 Redis 内
    redisTemplate.opsForValue().set("promo_door_count_" + promoId, itemModel.getStock().intValue() * 5);
}

发放令牌的时候要受大闸的控制

• 售罄标识验证也从下单的逻辑中，前置到发放令牌的逻辑中，如果售罄了，就不发放令牌了；
• 每次发放令牌前，先从大闸中把令牌数减 1，减完如果还 >= 0，再发放令牌；

@Override
public String generateSecondKillToken(Integer promoId, Integer itemId, Integer userId) {

    // 1. 判断库存是否已经售罄，若对应的售罄 key 存在，则直接返回下单失败
    if (redisTemplate.hasKey("promo_item_stock_invalid_" + itemId)) {
        return null;
    }

    // 2. 获取活动信息
    PromoDO promoDO = promoDOMapper.selectByPrimaryKey(promoId);
    PromoModel promoModel = convertFromPromoDO(promoDO);
    if (promoModel == null) {
        return null;
    }
    if (promoModel.getStartTime().isAfterNow()) {
        promoModel.setStatus(1);
    } else if (promoModel.getEndTime().isBeforeNow()) {
        promoModel.setStatus(3);
    } else {
        promoModel.setStatus(2);
    }

    // 3. 判断活动是否正在进行
    if (promoModel.getStatus().intValue() != 2) {
        return null;
    }

    // 4. 校验商品信息和用户信息
    ItemModel itemModel = itemService.getItemByIdInCache(itemId);
    if (itemModel == null) {
        return null;
    }
    UserModel userModel = userService.getUserByIdInCache(userId);
    if (userModel == null) {
        return null;
    }

    // 5. 获取秒杀大闸的 count 数量
    long result = redisTemplate.opsForValue().increment("promo_door_count_" + promoId, -1);
    if (result < 0) {
        return null;
    }

    // 6. 生成秒杀令牌，并存入 Redis 中
    String token = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
    redisTemplate.opsForValue().set("promo_token_" + promoId + "_userid_" + userId + "_itemid_" + itemId, token);
    redisTemplate.expire("promo_token_" + promoId + "_userid_" + userId + "_itemid_" + itemId, 5, TimeUnit.MINUTES);

    return token;
}

秒杀大闸缺陷

• 浪涌流量涌入后，系统是无法应对的，比如爆款商品的库存是 10 万，大闸因子 5 的话，也会造成 50w 的 TPS；
• 多库存，多商品等场景下，令牌的保护能力是比较弱的；