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一些数据：
大家还记得2013年的小米秒杀吗？三款小米手机各11万台开卖，走的都是大秒系统，3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。经过日志统计，前端系统双11峰值有效请求约60w以上的QPS ，而后端cache的集群峰值近2000w/s、单机也近30w/s，但到真正的写时流量要小很多了，当时最高下单减库存tps是红米创造，达到1500/s。
热点隔离：
秒杀系统设计的第一个原则就是将这种热点数据隔离出来，不要让1%的请求影响到另外的99%，隔离出来后也更方便对这1%的请求做针对性优化。针对秒杀我们做了多个层次的隔离：
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业务隔离。把秒杀做成一种营销活动，卖家要参加秒杀这种营销活动需要单独报名，从技术上来说，卖家报名后对我们来说就是已知热点，当真正开始时我们可以提前做好预热。
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系统隔离。系统隔离更多是运行时的隔离，可以通过分组部署的方式和另外99%分开。秒杀还申请了单独的域名，目的也是让请求落到不同的集群中。
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数据隔离。秒杀所调用的数据大部分都是热数据，比如会启用单独cache集群或MySQL数据库来放热点数据，目前也是不想0.01%的数据影响另外99.99%。
当然实现隔离很有多办法，如可以按照用户来区分，给不同用户分配不同cookie，在接入层路由到不同服务接口中；还有在接入层可以对URL的不同Path来设置限流策略等。服务层通过调用不同的服务接口；数据层可以给数据打上特殊的标来区分。目的都是把已经识别出来的热点和普通请求区分开来。
动静分离：
前面介绍在系统层面上的原则是要做隔离，接下去就是要把热点数据进行动静分离，这也是解决大流量系统的一个重要原则。如何给系统做动静分离的静态化改造我以前写过一篇《高访问量系统的静态化架构设计》详细介绍了淘宝商品系统的静态化设计思路，感兴趣的可以在《程序员》杂志上找一下。我们的大秒系统是从商品详情系统发展而来，所以本身已经实现了动静分离，如图1。
除此之外还有如下特点：
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把整个页面Cache在用户浏览器
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如果强制刷新整个页面，也会请求到CDN
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实际有效请求只是“刷新抢宝”按钮
这样把90%的静态数据缓存在用户端或者CDN上，当真正秒杀时用户只需要点击特殊的按钮“刷新抢宝”即可，而不需要刷新整个页面，这样只向服务端请求很少的有效数据，而不需要重复请求大量静态数据。秒杀的动态数据和普通的详情页面的动态数据相比更少，性能也比普通的详情提升3倍以上。所以“刷新抢宝”这种设计思路很好地解决了不刷新页面就能请求到服务端最新的动态数据。
基于时间分片削峰
熟悉淘宝秒杀的都知道，第一版的秒杀系统本身并没有答题功能，后面才增加了秒杀答题，当然秒杀答题一个很重要的目的是为了防止秒杀器，2011年秒杀非常火的时候，秒杀器也比较猖獗，而没有达到全民参与和营销的目的，所以增加的答题来限制秒杀器。增加答题后，下单的时间基本控制在2s后，秒杀器的下单比例也下降到5%以下。新的答题页面如图2。
其实增加答题还有一个重要的功能，就是把峰值的下单请求给拉长了，从以前的1s之内延长到2~10s左右，请求峰值基于时间分片了，这个时间的分片对服务端处理并发非常重要，会减轻很大压力，另外由于请求的先后，靠后的请求自然也没有库存了，也根本到不了最后的下单步骤，所以真正的并发写就非常有限了。其实这种设计思路目前也非常普遍，如支付宝的“咻一咻”已及微信的摇一摇。
除了在前端通过答题在用户端进行流量削峰外，在服务端一般通过锁或者队列来控制瞬间请求。
数据分层校验
对大流量系统的数据做分层校验也是最重要的设计原则，所谓分层校验就是对大量的请求做成“漏斗”式设计，如图3所示：在不同层次尽可能把无效的请求过滤，“漏斗”的最末端才是有效的请求，要达到这个效果必须对数据做分层的校验，下面是一些原则：
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先做数据的动静分离
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将90%的数据缓存在客户端浏览器
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将动态请求的读数据Cache在Web端
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对读数据不做强一致性校验
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对写数据进行基于时间的合理分片
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对写请求做限流保护
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对写数据进行强一致性校验
秒杀系统正是按照这个原则设计的系统架构，如图4所示。
把大量静态不需要检验的数据放在离用户最近的地方；在前端读系统中检验一些基本信息，如用户是否具有秒杀资格、商品状态是否正常、用户答题是否正确、秒杀是否已经结束等；在写数据系统中再校验一些如是否是非法请求，营销等价物是否充足（淘金币等），写的数据一致性如检查库存是否还有等；最后在数据库层保证数据最终准确性，如库存不能减为负数。
实时热点发现：
其实秒杀系统本质是还是一个数据读的热点问题，而且是最简单一种，因为在文提到通过业务隔离，我们已能提前识别出这些热点数据，我们可以提前做一些保护，提前识别的热点数据处理起来还相对简单，比如分析历史成交记录发现哪些商品比较热门，分析用户的购物车记录也可以发现那些商品可能会比较好卖，这些都是可以提前分析出来的热点。比较困难的是那种我们提前发现不了突然成为热点的商品成为热点，这种就要通过实时热点数据分析了，目前我们设计可以在3s内发现交易链路上的实时热点数据，然后根据实时发现的热点数据每个系统做实时保护。 具体实现如下：
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构建一个异步的可以收集交易链路上各个中间件产品如Tengine、Tair缓存、HSF等本身的统计的热点key（Tengine和Tair缓存等中间件产品本身已经有热点统计模块）。
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建立一个热点上报和可以按照需求订阅的热点服务的下发规范，主要目的是通过交易链路上各个系统（详情、购物车、交易、优惠、库存、物流）访问的时间差，把上游已经发现的热点能够透传给下游系统，提前做好保护。比如大促高峰期详情系统是最早知道的，在统计接入层上Tengine模块统计的热点URL。
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将上游的系统收集到热点数据发送到热点服务台上，然后下游系统如交易系统就会知道哪些商品被频繁调用，然后做热点保护。如图5所示。
重要的几个：其中关键部分包括：
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这个热点服务后台抓取热点数据日志最好是异步的，一方面便于做到通用性，另一方面不影响业务系统和中间件产品的主流程。
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热点服务后台、现有各个中间件和应用在做的没有取代关系，每个中间件和应用还需要保护自己，热点服务后台提供一个收集热点数据提供热点订阅服务的统一规范和工具，便于把各个系统热点数据透明出来。
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热点发现要做到实时（3s内）。
关键技术及优化点：
前面介绍了一些如何设计大流量读系统中用到的原则，但是当这些手段都用了，还是有大流量涌入该如何处理呢？秒杀系统要解决几个关键问题。
Java处理大并发动态请求优化
其实Java和通用的Web服务器相比（Nginx或Apache）在处理大并发HTTP请求时要弱一点，所以一般我们都会对大流量的Web系统做静态化改造，让大部分请求和数据直接在Nginx服务器或者Web代理服务器（Varnish、Squid等）上直接返回（可以减少数据的序列化与反序列化），不要将请求落到Java层上，让Java层只处理很少数据量的动态请求，当然针对这些请求也有一些优化手段可以使用：
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直接使用Servlet处理请求。避免使用传统的MVC框架也许能绕过一大堆复杂且用处不大的处理逻辑，节省个1ms时间，当然这个取决于你对MVC框架的依赖程度。
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直接输出流数据。使用resp.getOutputStream()而不是resp.getWriter()可以省掉一些不变字符数据编码，也能提升性能；还有数据输出时也推荐使用JSON而不是模板引擎（一般都是解释执行）输出页面。
同一商品大并发读问题
你会说这个问题很容易解决，无非放到Tair缓存里面就行，集中式Tair缓存为了保证命中率，一般都会采用一致性Hash，所以同一个key会落到一台机器上，虽然我们的Tair缓存机器单台也能支撑30w/s的请求，但是像大秒这种级别的热点商品还远不够，那如何彻底解决这种单点瓶颈？答案是采用应用层的Localcache，即在秒杀系统的单机上缓存商品相关的数据，如何cache数据？也分动态和静态：
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像商品中的标题和描述这些本身不变的会在秒杀开始之前全量推送到秒杀机器上并一直缓存直到秒杀结束。
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像库存这种动态数据会采用被动失效的方式缓存一定时间（一般是数秒），失效后再去Tair缓存拉取最新的数据。
你可能会有疑问，像库存这种频繁更新数据一旦数据不一致会不会导致超卖？其实这就要用到我们前面介绍的读数据分层校验原则了，读的场景可以允许一定的脏数据，因为这里的误判只会导致少量一些原本已经没有库存的下单请求误认为还有库存而已，等到真正写数据时再保证最终的一致性。这样在数据的高可用性和一致性做平衡来解决这种高并发的数据读取问题。
同一数据大并发更新问题
解决大并发读问题采用Localcache和数据的分层校验的方式，但是无论如何像减库存这种大并发写还是避免不了，这也是秒杀这个场景下最核心的技术难题。
同一数据在数据库里肯定是一行存储（MySQL），所以会有大量的线程来竞争InnoDB行锁，当并发度越高时等待的线程也会越多，TPS会下降RT会上升，数据库的吞吐量会严重受到影响。说到这里会出现一个问题，就是单个热点商品会影响整个数据库的性能，就会出现我们不愿意看到的0.01%商品影响99.99%的商品，所以一个思路也是要遵循前面介绍第一个原则进行隔离，把热点商品放到单独的热点库中。但是无疑也会带来维护的麻烦（要做热点数据的动态迁移以及单独的数据库等）。
分离热点商品到单独的数据库还是没有解决并发锁的问题，要解决并发锁有两层办法。
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应用层做排队。按照商品维度设置队列顺序执行，这样能减少同一台机器对数据库同一行记录操作的并发度，同时也能控制单个商品占用数据库连接的数量，防止热点商品占用太多数据库连接。
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数据库层做排队。应用层只能做到单机排队，但应用机器数本身很多，这种排队方式控制并发仍然有限，所以如果能在数据库层做全局排队是最理想的，淘宝的数据库团队开发了针对这种MySQL的InnoDB层上的patch，可以做到数据库层上对单行记录做到并发排队，如图6所示。
你可能会问排队和锁竞争不要等待吗？有啥区别？如果熟悉MySQL会知道，InnoDB内部的死锁检测以及MySQL Server和InnoDB的切换会比较耗性能，淘宝的MySQL核心团队还做了很多其他方面的优化，如COMMIT_ON_SUCCESS和ROLLBACK_ON_FAIL的patch，配合在SQL里面加hint，在事务里不需要等待应用层提交COMMIT而在数据执行完最后一条SQL后直接根据TARGET_AFFECT_ROW结果提交或回滚，可以减少网络的等待时间（平均约0.7ms）。据我所知，目前阿里MySQL团队已将这些patch及提交给MySQL官方评审。
大促热点问题思考：
以秒杀这个典型系统为代表的热点问题根据多年经验我总结了些通用原则：隔离、动态分离、分层校验，必须从整个全链路来考虑和优化每个环节，除了优化系统提升性能，做好限流和保护也是必备的功课。
除去前面介绍的这些热点问题外，淘系还有多种其他数据热点问题：
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数据访问热点，比如Detail中对某些热点商品的访问度非常高，即使是Tair缓存这种Cache本身也有瓶颈问题，一旦请求量达到单机极限也会存在热点保护问题。有时看起来好像很容易解决，比如说做好限流就行，但你想想一旦某个热点触发了一台机器的限流阀值，那么这台机器Cache的数据都将无效，进而间接导致Cache被击穿，请求落地应用层数据库出现雪崩现象。这类问题需要与具体Cache产品结合才能有比较好的解决方案，这里提供一个通用的解决思路，就是在Cache的client端做本地Localcache，当发现热点数据时直接Cache在client里，而不要请求到Cache的Server。
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数据更新热点，更新问题除了前面介绍的热点隔离和排队处理之外，还有些场景，如对商品的lastmodifytime字段更新会非常频繁，在某些场景下这些多条SQL是可以合并的，一定时间内只执行最后一条SQL就行了，可以减少对数据库的update操作。另外热点商品的自动迁移，理论上也可以在数据路由层来完成，利用前面介绍的热点实时发现自动将热点从普通库里迁移出来放到单独的热点库中。
按照某种维度建的索引产生热点数据，比如实时搜索中按照商品维度关联评价数据，有些热点商品的评价非常多，导致搜索系统按照商品ID建评价数据的索引时内存已经放不下，交易维度关联订单信息也同样有这些问题。这类热点数据需要做数据散列，再增加一个维度，把数据重新组织。
一、题目
1, 这是一个秒杀系统，即大量用户抢有限的商品，先到先得
2, 用户并发访问流量非常大, 需要分布式的机器集群处理请求
3, 系统实现使用Java
二、模块设计
1, 用户请求分发模块：使用Nginx或Apache将用户的请求分发到不同的机器上。
2, 用户请求预处理模块：判断商品是不是还有剩余来决定是不是要处理该请求。
3, 用户请求处理模块：把通过预处理的请求封装成事务提交给数据库，并返回是否成功。
4, 数据库接口模块：该模块是数据库的唯一接口，负责与数据库交互，提供RPC接口供查询是否秒杀结束、剩余数量等信息。
第一部分就不多说了，配置HTTP服务器即可，这里主要谈谈后面的模块。
用户请求预处理模块
经过HTTP服务器的分发后，单个服务器的负载相对低了一些，但总量依然可能很大，如果后台商品已经被秒杀完毕，那么直接给后来的请求返回秒杀失败即可，不必再进一步发送事务了，示例代码可以如下所示：
package seckill;
import org.apache.http.HttpRequest;
/**
* 预处理阶段，把不必要的请求直接驳回，必要的请求添加到队列中进入下一阶段.
*/
public class PreProcessor {
// 商品是否还有剩余
private static boolean reminds = true;
private static void forbidden() {
// Do something.
}
public static boolean checkReminds() {
if (reminds) {
// 远程检测是否还有剩余，该RPC接口应由数据库服务器提供，不必完全严格检查.
if (!RPC.checkReminds()) {
reminds = false;
}
}
return reminds;
}
/**
* 每一个HTTP请求都要经过该预处理.
*/
public static void preProcess(HttpRequest request) {
if (checkReminds()) {
// 一个并发的队列
RequestQueue.queue.add(request);
} else {
// 如果已经没有商品了，则直接驳回请求即可.
forbidden();
}
}
}并发队列的选择
Java的并发包提供了三个常用的并发队列实现，分别是：ConcurrentLinkedQueue 、 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue。
ArrayBlockingQueue是初始容量固定的阻塞队列，我们可以用来作为数据库模块成功竞拍的队列，比如有10个商品，那么我们就设定一个10大小的数组队列。
ConcurrentLinkedQueue使用的是CAS原语无锁队列实现，是一个异步队列，入队的速度很快，出队进行了加锁，性能稍慢。
LinkedBlockingQueue也是阻塞的队列，入队和出队都用了加锁，当队空的时候线程会暂时阻塞。
由于我们的系统入队需求要远大于出队需求，一般不会出现队空的情况，所以我们可以选择ConcurrentLinkedQueue来作为我们的请求队列实现：
package seckill;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
import org.apache.http.HttpRequest;
public class RequestQueue {
public static ConcurrentLinkedQueue queue =
new ConcurrentLinkedQueue();
} 用户请求模块
package seckill;
import org.apache.http.HttpRequest;
public class Processor {
/**
* 发送秒杀事务到数据库队列.
*/
public static void kill(BidInfo info) {
DB.bids.add(info);
}
public static void process() {
BidInfo info = new BidInfo(RequestQueue.queue.poll());
if (info != null) {
kill(info);
}
}
}
class BidInfo {
BidInfo(HttpRequest request) {
// Do something.
}
}数据库模块
数据库主要是使用一个 ArrayBlockingQueue 来暂存有可能成功的用户请求。
package seckill;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
/**
* DB应该是数据库的唯一接口.
*/
public class DB {
public static int count = 10;
public static ArrayBlockingQueue bids = new ArrayBlockingQueue(10);
public static boolean checkReminds() {
// TODO
return true;
}
// 单线程操作
public static void bid() {
BidInfo info = bids.poll();
while (count-- > 0) {
// insert into table Bids values(item_id, user_id, bid_date, other)
// select count(id) from Bids where item_id = ?
// 如果数据库商品数量大约总数，则标志秒杀已完成，设置标志位reminds = false.
info = bids.poll();
}
}
} 三、结语
看起来大体这样应该就可以了，当然还有细节可以优化，比如数据库请求可以都做成异步的等等。
现如今，春节抢红包的活动已经逐渐变成大家过年的新风俗。亲朋好友的相互馈赠，微信、微博、支付宝等各大平台种类繁多的红包让大家收到手软。鸡年春节，链家也想给15万的全国员工包个大红包，于是我们构建了一套旨在支撑10万每秒请求峰值的抢红包系统。经实践证明，春节期间我们成功的为所有的小伙伴提供了高可靠的服务，红包总发放量近百万，抢红包的峰值流量达到3万/秒，最快的一轮抢红包活动3秒钟所有红包全部抢完，系统运行0故障。
红包系统，类似于电商平台的秒杀系统，本质上都是在一个很短的时间内面对巨大的请求流量，将有限的库存商品分发出去，并完成交易操作。比如12306抢票，库存的火车票是有限的，但瞬时的流量非常大，且都是在请求相同的资源，这里面数据库的并发读写冲突以及资源的锁请求冲突非常严重。就我们实现这样一个红包系统本身来说，面临着如下的一些挑战：
首先，到活动整点时刻，我们有15万员工在固定时间点同时涌入系统抢某轮红包，瞬间的流量是很大的，而目前我们整个链路上的系统和服务基础设施，都没有承受过如此高的吞吐量，要在短时间内实现业务需求，在技术上的风险较大。
其次，公司是第一次开展这样的活动，我们很难预知大家参与活动的情况，极端情况下可能会出现某轮红包没抢完，需要合并到下轮接着发放。这就要求系统有一个动态的红包发放策略和预算控制，其中涉及到的动态计算会是个较大的问题（这也是为系统高吞吐服务），实际的系统实现中我们采用了一些预处理机制。
最后，这个系统是为了春节的庆祝活动而研发的定制系统，且只上线运行一次，这意味着我们无法积累经验去对服务做持续的优化。并且相关的配套环境没有经过实际运行检验，缺少参考指标，系统的薄弱环节发现的难度大。所以必须要追求设计至简，尽量减少对环境的依赖（数据路径越长，出问题的环节越多），并且实现高可伸缩性，需要尽一切努力保证可靠性，即使有某环节失误，系统依然能够保障核心的用户体验正常。
系统设计
系统架构图如图所示。所有的静态资源提前部署在了第三方的CDN服务上，系统的核心功能主要划分到接入层和核心逻辑系统中，各自部署为集群模式并且独立。接入层主要是对用户身份鉴权和结果缓存，核心系统重点关注红包的分发，红色实线的模块是核心逻辑，为了保障其可靠性，我们做了包括数据预处理、水平分库、多级缓存、精简RPC调用、过载保护等多项设计优化，并且在原生容器、MySQL等服务基础设施上针对特殊的业务场景做了优化，后面将为读者一一道来。
红包本身的信息通过预处理资源接口获取。运行中用户和红包的映射关系动态生成。底层使用内部开发的DB中间件在MySQL数据库集群上做红包发放结果持久化，以供异步支付红包金额到用户账户使用。整个系统的绝大部分模块都有性能和保活监控。
优化方案
优化方案中最重要的目标是保障关键流程在应对大量请求时稳定运行，这需要很高的系统可用性。所以，业务流程和数据流程要尽量精简，减少容易出错的环节。此外，缓存、DB、网络、容器环境，任何一个部分都要假设可能会短时出现故障，要有处理预案。针对以上的目标难点，我们总结了如下的实践经验。
1.数据预处理
红包本身的属性信息（金额，状态，祝福语，发放策略），我们结合活动预案要求，使用一定的算法提前生成好所有的信息，数据总的空间不是很大。为了最大化提升性能，这些红包数据，我们事先存储在数据库中，然后在容器加载服务启动时，直接加载到本地缓存中当作只读数据。另外，我们的员工信息，我们也做了一定的裁剪，最基本的信息也和红包数据一样，预先生成，服务启动时加载。
此外，我们的活动页面，有很多视频和图片资源，如果这么多的用户从我们的网关实时访问，很可能我们的带宽直接就被这些大流量的请求占满了，用户体验可想而知。最后这些静态资源，我们都部署在了CDN上，通过数据预热的方式加速客户端的访问速度，网关的流量主要是来自于抢红包期间的小数据请求。
2.精简RPC调用
通常的服务请求流程，是在接入层访问用户中心进行用户鉴权，然后转发请求到后端服务，后端服务根据业务逻辑调用其他上游服务，并且查询数据库资源，再更新服务/数据库的数据。每一次RPC调用都会有额外的开销，所以，比如上一点所说的预加载，使得系统在运行期间每个节点都有全量的查询数据可在本地访问，抢红包的核心流程就被简化为了生成红包和人的映射关系，以及发放红包的后续操作。再比如，我们采用了异步拉的方式进行红包发放到账，用户抢红包的请求不再经过发放这一步，只记录关系，性能得到进一步提升。
实际上有些做法的可伸缩性是极强的。例如红包数据的预生成信息，在当时的场景下我们是能够作为本地内存缓存加速访问的。当红包数据量很大的时候，在每个服务节点上使用本地数据库，或者本地数据文件，甚至是本地Redis/MC缓存服务，都是可以保证空间足够的，并且还有额外的好处，越少的RPC，越少的服务抖动，只需要关注系统本身的健壮性即可，不需要考虑外部系统QoS。
3.抢红包的并发请求处理
春节整点时刻，同一个红包会被成千上万的人同时请求，如何控制并发请求，确保红包会且仅会被一个用户抢到？
做法一，使用加锁操作先占有锁资源，再占有红包。
可以使用分布式全局锁的方式（各种分布式锁组件或者数据库锁），申请lock该红包资源成功后再做后续操作。优点是，不会出现脏数据问题，某一个时刻只有一个应用线程持有lock，红包只会被至多一个用户抢到，数据一致性有保障。缺点是，所有请求同一时刻都在抢红包A，下一个时刻又都在抢红包B，并且只有一个抢成功，其他都失败，效率很低。
做法二，单独开发请求排队调度模块。
排队模块接收用户的抢红包请求，以FIFO模式保存下来，调度模块负责FIFO队列的动态调度，一旦有空闲资源，便从队列头部把用户的访问请求取出后交给真正提供服务的模块处理。优点是，具有中心节点的统一资源管理，对系统的可控性强，可深度定制。缺点是，所有请求流量都会有中心节点参与，效率必然会比分布式无中心系统低，并且，中心节点也很容易成为整个系统的性能瓶颈。
做法三，巧用Redis特性，使其成为分布式序号生成器。（我们最终采用的做法）。
前文已经提到，红包系统所使用的红包数据都是预先生成好的，我们使用数字ID来标识，这个ID是全局唯一的，所有围绕红包的操作都使用这个ID作为数据的关联项。在实际的请求流量过来时，我们采用了“分组”处理流量的方式，如下图所示。
访问请求被LB分发到每个分组，一个分组包含若干台应用容器、独立的数据库和Redis节点。Redis节点内存储的是这个分组可以分发的红包ID号段，利用Redis单进程的自减数值特性实现分布式红包ID生成器，服务通过此获取当前拆到的红包。落地数据都持久化在独立的数据库中，相当于是做了水平分库。某个分组内处理的请求，只会访问分组内部的Redis和数据库，和其他分组隔离开。
分组的方式使得整个系统实现了高内聚，低耦合的原则，能将数据流量分而治之，提升了系统的可伸缩性，当面临更大流量的需求时，通过线性扩容的方法，即可应对。并且当单个节点出现故障时，影响面能够控制在单个分组内部，系统也就具有了较好的隔离性。
4.系统容量评估，借助数据优化，过载保护
由于是首次开展活动，我们缺乏实际的运营数据，一切都是摸着石头过河。所以从项目伊始，我们便强调对系统各个层次的预估，既包括了活动参与人数、每个功能feature用户的高峰流量、后端请求的峰值、缓存系统请求峰值和数据库读写请求峰值等，还包括了整个业务流程和服务基础设施中潜在的薄弱环节。后者的难度更大因为很难量化。此前我们连超大流量的全链路性能压测工具都较缺乏，所以还是有很多实践的困难的。
在这里内心真诚的感谢开源社区的力量，在我们制定完系统的性能指标参考值后，借助如wrk等优秀的开源工具，我们在有限的资源里实现了对整个系统的端到端全链路压测。实测中，我们的核心接口在单个容器上可以达到20,000以上的QPS，整个服务集群在110,000以上的QPS压力下依然能稳定工作。
正是一次次的全链路压测参考指标，帮助我们了解了性能的基准，并以此做了代码设计层面、容器层面、JVM层面、MySQL数据库层面、缓存集群层面的种种优化，极大的提升了系统的可用性。具体做法限于篇幅不在此赘述，有兴趣的读者欢迎交流。
此外，为了确保线上有超预估流量时系统稳定，我们做了过载保护。超过性能上限阈值的流量，系统会快速返回特定的页面结果，将此部分流量清理掉，保障已经接受的有效流量可以正常处理。
5.完善监控
系统在线上运行过程中，我们很需要对其实时的运行情况获取信息，以便能够对出现的问题进行排查定位，及时采取措施。所以我们必须有一套有效的监控系统，能够帮我们观测到关键的指标。在实际的操作层面，我们主要关注了如下指标：
服务接口的性能指标
借助系统的请求日志，观测服务接口的QPS，接口总的实时响应时间。同时通过HTTP的状态码观测服务的语义层面的可用性。
系统健康度
结合总的性能指标以及各个模块应用层的性能日志，包括模块接口返回耗时，和应用层日志的逻辑错误日志等，判断系统的健康度。
整体的网络状况
尽量观测每个点到点之间的网络状态，包括应用服务器的网卡流量、Redis节点、数据库节点的流量，以及入口带宽的占用情况。如果某条线路出现过高流量，便可及时采取扩容等措施缓解。
服务基础设施
应用服务器的CPU、Memory、磁盘IO状况，缓存节点和数据库的相应的数据，以及他们的连接数、连接时间、资源消耗检测数据，及时的去发现资源不足的预警信息。
对于关键的数据指标，在超过预估时制定的阈值时，还需要监控系统能够实时的通过手机和邮件实时通知的方式让相关人员知道。另外，我们在系统中还做了若干逻辑开关，当某些资源出现问题并且自动降级和过载保护模块失去效果时，我们可以根据状况直接人工介入，在服务不停机的前提前通过手动触发逻辑开关改变系统逻辑，达到快速响应故障，让服务尽快恢复稳定的目的。
6.服务降级
当服务器压力剧增的时候，如果某些依赖的服务设施或者基础组件超出了工作负荷能力，发生了故障，这时候极其需要根据当前的业务运行情况对系统服务进行有策略的降级运行措施，使得核心的业务流程能够顺利进行，并且减轻服务器资源的压力，最好在压力减小后还能自动恢复升级到原工作机制。
我们在开发红包系统时，考虑到原有IDC机房的解决方案对于弹性扩容和流量带宽支持不太完美，选择了使用AWS的公有云作为服务基础环境。对于第三方的服务，缺少实践经验的把握，于是从开发到运维过程中，我们都保持了一种防御式的思考方式，包括数据库、缓存节点故障，以及应用服务环境的崩溃、网络抖动，我们都认为随时可能出问题，都需要对应的自动替换降级策略，严重时甚至可通过手动触发配置开关修改策略。当然，如果组件自身具有降级功能，可以给上层业务节约很多成本资源，要自己实现全部环节的降级能力的确是一件比较耗费资源的事情，这也是一个公司技术慢慢积累的过程。
结束语
以上是我们整个系统研发运维的一些体会。这次春节红包活动，在资源有限的情况下成功抵抗超乎平常的流量峰值压力，对于技术而言是一次很大的挑战，也是一件快乐的事情，让我们从中积累了很多实践经验。未来我们将不断努力，希望能够将部分转化成较为通用的技术，去更好的推动业务成功。真诚希望本文的分享能够对大家的技术工作有所帮助。
电商的秒杀和抢购，对我们来说，都不是一个陌生的东西。然而，从技术的角度来说，这对于Web系统是一个巨大的考验。当一个Web系统，在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时，系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化，同时，从技术层面揭开，为什么我们总是不容易抢到火车票的原因？
一、大规模并发带来的挑战
在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，在这个过程中，整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化，会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下，优化的思路和方法哈。
1. 请求接口的合理设计
一个秒杀或者抢购页面，通常分为2个部分，一个是静态的HTML等内容，另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口。
通常静态HTML等内容，是通过CDN的部署，一般压力不大，核心瓶颈实际上在后台请求接口上。这个后端接口，必须能够支持高并发请求，同时，非常重要的一点，必须尽可能“快”，在最短的时间里返回用户的请求结果。为了实现尽可能快这一点，接口的后端存储使用内存级别的操作会更好一点。仍然直接面向MySQL之类的存储是不合适的，如果有这种复杂业务的需求，都建议采用异步写入。
当然，也有一些秒杀和抢购采用“滞后反馈”，就是说秒杀当下不知道结果，一段时间后才可以从页面中看到用户是否秒杀成功。但是，这种属于“偷懒”行为，同时给用户的体验也不好，容易被用户认为是“暗箱操作”。
2. 高并发的挑战：一定要“快”
我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Apache的Web服务器，配置MaxClients为500个（表示Apache的最大连接数目）。
那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为（理想化的计算方式）：
20*500/0.1 = 100000 （10万QPS）
咦？我们的系统似乎很强大，1秒钟可以处理完10万的请求，5w/s的秒杀似乎是“纸老虎”哈。实际情况，当然没有这么理想。在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。
就Web服务器而言，Apache打开了越多的连接进程，CPU需要处理的上下文切换也越多，额外增加了CPU的消耗，然后就直接导致平均响应时间增加。因此上述的MaxClient数目，要根据CPU、内存等硬件因素综合考虑，绝对不是越多越好。可以通过Apache自带的abench来测试一下，取一个合适的值。然后，我们选择内存操作级别的存储的Redis，在高并发的状态下，存储的响应时间至关重要。网络带宽虽然也是一个因素，不过，这种请求数据包一般比较小，一般很少成为请求的瓶颈。负载均衡成为系统瓶颈的情况比较少，在这里不做讨论哈。
那么问题来了，假设我们的系统，在5w/s的高并发状态下，平均响应时间从100ms变为250ms（实际情况，甚至更多）：
20*500/0.25 = 40000 （4万QPS）
于是，我们的系统剩下了4w的QPS，面对5w每秒的请求，中间相差了1w。
然后，这才是真正的恶梦开始。举个例子，高速路口，1秒钟来5部车，每秒通过5部车，高速路口运作正常。突然，这个路口1秒钟只能通过4部车，车流量仍然依旧，结果必定出现大塞车。（5条车道忽然变成4条车道的感觉）
同理，某一个秒内，20*500个可用连接进程都在满负荷工作中，却仍然有1万个新来请求，没有连接进程可用，系统陷入到异常状态也是预期之内。
其实在正常的非高并发的业务场景中，也有类似的情况出现，某个业务请求接口出现问题，响应时间极慢，将整个Web请求响应时间拉得很长，逐渐将Web服务器的可用连接数占满，其他正常的业务请求，无连接进程可用。
更可怕的问题是，是用户的行为特点，系统越是不可用，用户的点击越频繁，恶性循环最终导致“雪崩”（其中一台Web机器挂了，导致流量分散到其他正常工作的机器上，再导致正常的机器也挂，然后恶性循环），将整个Web系统拖垮。
3. 重启与过载保护
如果系统发生“雪崩”，贸然重启服务，是无法解决问题的。最常见的现象是，启动起来后，立刻挂掉。这个时候，最好在入口层将流量拒绝，然后再将重启。如果是redis/memcache这种服务也挂了，重启的时候需要注意“预热”，并且很可能需要比较长的时间。
秒杀和抢购的场景，流量往往是超乎我们系统的准备和想象的。这个时候，过载保护是必要的。如果检测到系统满负载状态，拒绝请求也是一种保护措施。在前端设置过滤是最简单的方式，但是，这种做法是被用户“千夫所指”的行为。更合适一点的是，将过载保护设置在CGI入口层，快速将客户的直接请求返回。
二、作弊的手段：进攻与防守
秒杀和抢购收到了“海量”的请求，实际上里面的水分是很大的。不少用户，为了“抢“到商品，会使用“刷票工具”等类型的辅助工具，帮助他们发送尽可能多的请求到服务器。还有一部分高级用户，制作强大的自动请求脚本。这种做法的理由也很简单，就是在参与秒杀和抢购的请求中，自己的请求数目占比越多，成功的概率越高。
这些都是属于“作弊的手段”，不过，有“进攻”就有“防守”，这是一场没有硝烟的战斗哈。
1. 同一个账号，一次性发出多个请求
部分用户通过浏览器的插件或者其他工具，在秒杀开始的时间里，以自己的账号，一次发送上百甚至更多的请求。实际上，这样的用户破坏了秒杀和抢购的公平性。
这种请求在某些没有做数据安全处理的系统里，也可能造成另外一种破坏，导致某些判断条件被绕过。例如一个简单的领取逻辑，先判断用户是否有参与记录，如果没有则领取成功，最后写入到参与记录中。这是个非常简单的逻辑，但是，在高并发的场景下，存在深深的漏洞。多个并发请求通过负载均衡服务器，分配到内网的多台Web服务器，它们首先向存储发送查询请求，然后，在某个请求成功写入参与记录的时间差内，其他的请求获查询到的结果都是“没有参与记录”。这里，就存在逻辑判断被绕过的风险。
应对方案：
在程序入口处，一个账号只允许接受1个请求，其他请求过滤。不仅解决了同一个账号，发送N个请求的问题，还保证了后续的逻辑流程的安全。实现方案，可以通过Redis这种内存缓存服务，写入一个标志位（只允许1个请求写成功，结合watch的乐观锁的特性），成功写入的则可以继续参加。
或者，自己实现一个服务，将同一个账号的请求放入一个队列中，处理完一个，再处理下一个。
2. 多个账号，一次性发送多个请求
很多公司的账号注册功能，在发展早期几乎是没有限制的，很容易就可以注册很多个账号。因此，也导致了出现了一些特殊的工作室，通过编写自动注册脚本，积累了一大批“僵尸账号”，数量庞大，几万甚至几十万的账号不等，专门做各种刷的行为（这就是微博中的“僵尸粉“的来源）。举个例子，例如微博中有转发抽奖的活动，如果我们使用几万个“僵尸号”去混进去转发，这样就可以大大提升我们中奖的概率。
这种账号，使用在秒杀和抢购里，也是同一个道理。例如，iPhone官网的抢购，火车票黄牛党。
应对方案：
这种场景，可以通过检测指定机器IP请求频率就可以解决，如果发现某个IP请求频率很高，可以给它弹出一个验证码或者直接禁止它的请求：
- 弹出验证码，最核心的追求，就是分辨出真实用户。因此，大家可能经常发现，网站弹出的验证码，有些是“鬼神乱舞”的样子，有时让我们根本无法看清。他们这样做的原因，其实也是为了让验证码的图片不被轻易识别，因为强大的“自动脚本”可以通过图片识别里面的字符，然后让脚本自动填写验证码。实际上，有一些非常创新的验证码，效果会比较好，例如给你一个简单问题让你回答，或者让你完成某些简单操作（例如百度贴吧的验证码）。
- 直接禁止IP，实际上是有些粗暴的，因为有些真实用户的网络场景恰好是同一出口IP的，可能会有“误伤“。但是这一个做法简单高效，根据实际场景使用可以获得很好的效果。
3. 多个账号，不同IP发送不同请求
所谓道高一尺，魔高一丈。有进攻，就会有防守，永不休止。这些“工作室”，发现你对单机IP请求频率有控制之后，他们也针对这种场景，想出了他们的“新进攻方案”，就是不断改变IP。
有同学会好奇，这些随机IP服务怎么来的。有一些是某些机构自己占据一批独立IP，然后做成一个随机代理IP的服务，有偿提供给这些“工作室”使用。还有一些更为黑暗一点的，就是通过木马黑掉普通用户的电脑，这个木马也不破坏用户电脑的正常运作，只做一件事情，就是转发IP包，普通用户的电脑被变成了IP代理出口。通过这种做法，黑客就拿到了大量的独立IP，然后搭建为随机IP服务，就是为了挣钱。
应对方案：
说实话，这种场景下的请求，和真实用户的行为，已经基本相同了，想做分辨很困难。再做进一步的限制很容易“误伤“真实用户，这个时候，通常只能通过设置业务门槛高来限制这种请求了，或者通过账号行为的”数据挖掘“来提前清理掉它们。
僵尸账号也还是有一些共同特征的，例如账号很可能属于同一个号码段甚至是连号的，活跃度不高，等级低，资料不全等等。根据这些特点，适当设置参与门槛，例如限制参与秒杀的账号等级。通过这些业务手段，也是可以过滤掉一些僵尸号。
4. 火车票的抢购
看到这里，同学们是否明白你为什么抢不到火车票？如果你只是老老实实地去抢票，真的很难。通过多账号的方式，火车票的黄牛将很多车票的名额占据，部分强大的黄牛，在处理验证码方面，更是“技高一筹“。
高级的黄牛刷票时，在识别验证码的时候使用真实的人，中间搭建一个展示验证码图片的中转软件服务，真人浏览图片并填写下真实验证码，返回给中转软件。对于这种方式，验证码的保护限制作用被废除了，目前也没有很好的解决方案。
因为火车票是根据身份证实名制的，这里还有一个火车票的转让操作方式。大致的操作方式，是先用买家的身份证开启一个抢票工具，持续发送请求，黄牛账号选择退票，然后黄牛买家成功通过自己的身份证购票成功。当一列车厢没有票了的时候，是没有很多人盯着看的，况且黄牛们的抢票工具也很强大，即使让我们看见有退票，我们也不一定能抢得过他们哈。
最终，黄牛顺利将火车票转移到买家的身份证下。
解决方案：
并没有很好的解决方案，唯一可以动心思的也许是对账号数据进行“数据挖掘”，这些黄牛账号也是有一些共同特征的，例如经常抢票和退票，节假日异常活跃等等。将它们分析出来，再做进一步处理和甄别。
三、高并发下的数据安全
我们知道在多线程写入同一个文件的时候，会存现“线程安全”的问题（多个线程同时运行同一段代码，如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的，结果和预期相同，就是线程安全的）。如果是MySQL数据库，可以使用它自带的锁机制很好的解决问题，但是，在大规模并发的场景中，是不推荐使用MySQL的。秒杀和抢购的场景中，还有另外一个问题，就是“超发”，如果在这方面控制不慎，会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过，某些电商搞抢购活动，买家成功拍下后，商家却不承认订单有效，拒绝发货。这里的问题，也许并不一定是商家奸诈，而是系统技术层面存在超发风险导致的。
1. 超发的原因
假设某个抢购场景中，我们一共只有100个商品，在最后一刻，我们已经消耗了99个商品，仅剩最后一个。这个时候，系统发来多个并发请求，这批请求读取到的商品余量都是99个，然后都通过了这一个余量判断，最终导致超发。（同文章前面说的场景）
在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。
2. 悲观锁思路
解决线程安全的思路很多，可以从“悲观锁”的方向开始讨论。
悲观锁，也就是在修改数据的时候，采用锁定状态，排斥外部请求的修改。遇到加锁的状态，就必须等待。
虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，别忘记，我们的场景是“高并发”。也就是说，会很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。同时，这种请求会很多，瞬间增大系统的平均响应时间，结果是可用连接数被耗尽，系统陷入异常。
3. FIFO队列思路
那好，那么我们稍微修改一下上面的场景，我们直接将请求放入队列中的，采用FIFO（First Input First Output，先进先出），这样的话，我们就不会导致某些请求永远获取不到锁。看到这里，是不是有点强行将多线程变成单线程的感觉哈。
然后，我们现在解决了锁的问题，全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。或者设计一个极大的内存队列，也是一种方案，但是，系统处理完一个队列内请求的速度根本无法和疯狂涌入队列中的数目相比。也就是说，队列内的请求会越积累越多，最终Web系统平均响应时候还是会大幅下降，系统还是陷入异常。
4. 乐观锁思路
这个时候，我们就可以讨论一下“乐观锁”的思路了。乐观锁，是相对于“悲观锁”采用更为宽松的加锁机制，大都是采用带版本号（Version）更新。实现就是，这个数据所有请求都有资格去修改，但会获得一个该数据的版本号，只有版本号符合的才能更新成功，其他的返回抢购失败。这样的话，我们就不需要考虑队列的问题，不过，它会增大CPU的计算开销。但是，综合来说，这是一个比较好的解决方案。
有很多软件和服务都“乐观锁”功能的支持，例如Redis中的watch就是其中之一。通过这个实现，我们保证了数据的安全。
四、小结
互联网正在高速发展，使用互联网服务的用户越多，高并发的场景也变得越来越多。电商秒杀和抢购，是两个比较典型的互联网高并发场景。虽然我们解决问题的具体技术方案可能千差万别，但是遇到的挑战却是相似的，因此解决问题的思路也异曲同工。