打造高性能秒杀系统：技术深析与实践

1.1 如何处理商品详情页的高并发请求

• 问题背景

  在秒杀活动中，商品详情页因同时涌入大量用户访问而承受巨大压力，可能导致页面加载缓慢甚至系统崩溃，从而严重影响用户体验和平台声誉。这一问题的根源在于用户在秒杀前后集中获取商品信息和库存状态，导致访问量激增。系统需要处理大量并发请求，而频繁的数据库查询成为瓶颈。此外，缓存策略不当和服务器资源不足也进一步加剧了响应延迟。

• 解决方案

  将内容划分为静态内容（如商品图片、描述、JS/CSS 等）和动态内容（如价格、活动时间等），然后采用动静分离方案来减少对服务端的请求。

  • 静态内容处理：将不需频繁更新的数据静态化并存储在 CDN，设置合理的缓存时间（如 5 分钟）。在更新后，主动刷新 CDN 缓存，以确保数据的实时性。CDN 提供就近访问和缓存能力，将用户请求分散到最近节点，减少对源站的压力。例如，阿里云 CDN 拥有 3200+ 节点和 180 Tbps 带宽，能有效支持数据分发和降低源站压力。

  • 动态内容处理：通过异步 Ajax 获取实时更新的数据，在服务端利用短期本地缓存（如 1 秒）降低请求压力。数据更新时，利用消息广播（例如：RocketMQ 的集群消费和广播消费）通知集群刷新缓存，确保数据的实时性。

  

1.2 如何降低客户端的秒杀请求 QPS

• 问题背景

  在秒杀活动启动后，客户端会发起大量高并发的下单请求，导致系统请求量（QPS）急剧增加。这种情况可能导致服务器过载，引发请求超时或系统崩溃，从而影响用户体验和交易成功率。

• 解决方案

  通过在客户端限制用户点击下单频率，以降低秒杀请求的 QPS。

  • 秒杀时间限制：在商品不在秒杀活动时间范围内时，禁用下单按钮，防止无效点击。

  • 请求验证：在用户点击下单按钮时，要求输入验证信息（例如：图形验证码、答题等），以防止恶意请求。

  • 点击频率限制：限制用户在指定时间内（如 3 秒）只能下单一次。点击后禁用按钮并启动倒计时，结束后才可再次点击。

  虽然这些措施能有效降低请求 QPS，但部分措施可能影响用户体验。因此，可以在活动管理后台提供功能开关，以便灵活控制这些限制措施是否启用。

  

2.1 如何应对接入层的高并发请求

• 问题背景

  在秒杀活动期间，由于大量用户同时发起访问和下单请求，系统面临巨大的并发压力。如果不加以控制，可能导致系统过载，影响用户体验和服务可用性。尽管负载均衡器能够处理大量请求，但下层应用集群往往无法承受相同的负载。当流量过大时，这些请求可能压垮下层系统。此外，随着请求量的增加，负载均衡器本身也可能达到其处理上限，导致请求被阻塞或丢弃。

• 解决方案

  通过实施限流和提高处理能力的策略来增强系统的稳定性和可靠性。

  • 限流保护系统：在SLB层面实施限流（例如：使用 什么是应用型负载均衡ALB 并配置监听转发规则）策略，直接拒绝超出下层系统处理能力的请求，以保护应用集群的稳定性。限流值应通过压力测试（例如：使用压测工具PTS）确定，确保系统在可接受的响应时间内运行。

  • 提升 SLB 处理能力：当负载均衡器达到处理极限但下层应用集群仍有余力时，可以增加多个SLB实例，通过DNS轮询将不同实例的IP返回给客户端，以分散负载。此外，也可以选择性能更高的负载均衡器实例，以支持更高并发，如阿里云的 什么是应用型负载均衡ALB单实例支持高达100万QPS。详情参见什么是应用型负载均衡ALB。

  

3.1 如何避免秒杀活动对其他业务的冲击

• 问题背景

  在秒杀场景中，传统单体应用设计面临资源共享的挑战。秒杀活动期间，请求量激增，导致资源竞争加剧，可能影响其他业务模块的表现，进而拖累整体系统性能。单体架构的资源共享和紧密耦合使得秒杀业务的高负载容易引发系统瓶颈和性能不稳定。

• 解决方案

  通过独立部署和限流措施来控制秒杀系统对其他业务的影响。

  • 独立部署：采用微服务架构将秒杀系统独立部署，并配置独立的资源（如数据库和缓存），以确保其高效运行并维护整体系统的稳定性。例如，可以使用阿里云的什么是微服务引擎MSE来构建这种架构。

  • 系统限流：在订单、库存和商品等其他系统中，对来自秒杀系统的调用实施限流措施，防止过大的调用量影响其他业务的可用性。可以通过接入阿里云 应用接入，配置流控规则来实现这种限流。

  

3.2 如何降低数据读取压力

• 问题背景

  在高并发的秒杀场景中，商品和库存信息频繁读取，对后端数据库造成巨大压力。这种负载不仅影响系统响应速度，还可能引发数据库性能瓶颈，进而影响用户体验。频繁的查询请求直接对数据库施加过大的负载，使其难以承受。

• 解决方案

  为优化商品及库存信息的读取压力，采用本地缓存结合实时校验的方式。

  • 本地缓存：在查询商品信息和剩余库存时，使用本地缓存（缓存时间设置为1秒）以有效减少对后端数据源的直接查询，降低请求处理时间。

  • 实时校验：由于本地缓存存在短暂的延时，为确保数据的准确性和一致性，在实际扣减库存时需使用实时数据进行二次校验。这样可以在提高性能的同时，维护数据的可靠性。

  

3.3 如何降低数据写入压力

• 问题背景

  在秒杀等高并发场景中，大量用户同时发起购买请求，导致商品库存需频繁更新，对数据库施加巨大压力。尤其在活动高峰期，数据库性能容易遇到瓶颈，影响系统整体响应速度和用户体验。在这种环境下，大量写入操作需在极短时间内完成，对数据库的写入能力构成严峻挑战。持续的并发写入可能导致资源耗尽或响应延迟，无法有效支撑业务的实时性和稳定性需求。

• 解决方案

  采用分布式原子计数器对库存进行预扣减，以降低数据库压力。

  • Redis 原子计数器：Redis 是一种高性能的内存数据库，支持多种原子操作，例如 INCR 和 DECR。这些操作确保在高并发情况下库存扣减的准确性和一致性。Redis 的高效性使其非常适合处理大规模并发请求。例如，阿里云的 Redis开源版云原生版实例规格能够支持高达 10 万 QPS。

  • 库存预加载与扣减：在活动开始前，将商品库存预加载到 Redis 中。这样在需要扣减库存时，可以通过 Redis 快速执行操作，减少对数据库的直接访问。如果在 Redis 中的库存扣减成功，则进行后续的订单创建和数据库更新操作；如果库存不足，则直接返回错误信息，避免不必要的数据库写操作。

  

3.4 如何解决商品超卖问题

• 问题背景

  在秒杀活动中，用户的购买请求在短时间内蜂拥而至，对系统的库存管理构成严峻挑战，常引发超卖问题，即购买数量超过实际库存，导致订单无法兑现，用户体验严重受损。传统库存扣减操作需经过多个步骤，如查询库存、判断库存是否充足和执行扣减等。在高并发环境下，多个线程同时执行这些步骤，可能导致数据不一致。由于缺乏原子性操作保障，库存数据可能被重复扣减，直接导致超卖现象。

• 解决方案

  使用 Lua 脚本在 Redis 中进行原子执行，Redis 中执行 Lua 脚本可参见官方文档。

  • Lua 及其作用：Lua 是一种轻量级、高效的编程语言，常用于嵌入式系统和脚本编写。在 Redis 中，Lua 脚本可以将多个操作组合成一个原子事务，确保操作的效率和数据的一致性。

  • Redis中执行Lua脚本：在库存扣减场景中，通过将多个 Redis 操作封装在一个 Lua 脚本中执行，可以保证库存扣减操作的原子性。具体步骤包括在 Lua 脚本中查询当前库存、判断库存是否足够，以及执行扣减操作。这些步骤被集成在一个 Lua 脚本中，通过一次 Redis 调用进行执行，确保了并发情况下的操作一致性，从而有效防止超卖问题。以下是 Lua 脚本的逻辑伪代码：

    -- 获取当前库存量
    local currentStock = redis.call('GET', KEYS[1])
    
    -- 判断库存是否足够满足请求
    if tonumber(currentStock) >= tonumber(ARGV[1]) then
        -- 如果库存充足，则扣减相应数量并返回新的库存值
        return redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1])
    else
        -- 如果库存不足，返回 -1 表示扣减失败
        return -1
    end

3.5 如何解决跨系统的数据一致性问题

3.5.1 如何确保同步调用场景下的数据一致性

• 问题背景

在秒杀活动中，核心流程如库存预扣、库存系统扣减和订单创建必须通过同步调用确保所有操作完成后再向用户返回结果，以保障业务完整性。这些操作分布在不同节点上，涉及分布式事务管理和数据一致性问题，即确保跨多个服务的操作要么全部成功，要么全部失败。在高并发下，传统事务处理难以高效应对，影响系统性能和用户体验，尤其在秒杀场景中，重量级事务机制（如 XA、TCC 和 2PC）可能导致响应迟缓。因此，高效确保分布式数据一致性是一个迫切需要解决的挑战。

在 Redis 预扣库存、库存系统扣减库存和订单系统创建订单的过程中，每个环节都可能成功或失败，具体故障场景如下

上述故障场景可能导致商品未能全部售出，进而引发“少卖”现象。

• 解决方案

  采用异步消息补偿和定时校验补偿的方法，以实现分布式系统中数据的最终一致性。

  异步消息和定时任务补偿：为了适应秒杀业务的高并发要求，我们选择降级为保障数据的最终一致性，而不是使用传统的重量级事务方案。通过异步将消息发送到消息队列，可以在发生错误时进行即时的补偿操作。此外，为了增强数据一致性的保障，系统会设置定时任务来周期性地进行数据一致性校验。这种方法不仅能处理因错误导致的补偿，还能捕获诸如消息未成功发送等未知异常情况，从而更有效地确保数据的最终一致性。

  

  在同步处理的两个步骤中，可能会遇到多种失败场景：

  • 步骤 2 处理失败：将失败信息异步发送到消息中间件（例如：RocketMQ）进行补偿处理，并记录日志。日志监控工具（例如：创建告警监控规则）可以基于这些日志触发告警，提醒开发人员进行干预。

  • 发送消息至消息中间件失败：实施本地重试机制，即尝试重新发送消息。如果多次尝试后仍然失败，则记录日志并触发监控告警。此外，使用定时任务（例如：SchedulerX）进行对账操作，以重新获取并处理失败的数据，确保数据一致性。

  • 消息接收后处理失败：借助消息中间件的重试机制进行多次尝试。如果重试次数达到上限仍未成功，则记录日志并触发监控告警。同时，定时任务会进行对账，以重新获取和处理未成功的数据，确保数据完整性。

  • 定时任务对账处理失败：进行本地重试，若重试后仍未成功，则记录日志并触发监控告警，以便及时采取措施进行问题修复。

  通过这样的多层次补偿和监控机制，系统能够更有效地处理各种失败场景，确保数据的最终一致性和业务流程的可靠性。

3.5.2 如何确保异步调用场景下的数据一致性

• 问题背景

  在秒杀活动中，由于性能和扩展性的重要性，非核心流程通过异步方式处理，以确保不影响主流程的执行。用户需在极短时间内完成下单操作，并将订单信息同步到其他系统（如会员等级更新、积分更新等）。为提升处理能力和降低系统压力，采用异步消息方式处理其他系统对订单的操作。然而，这种方式面临确保订单创建和消息发送一致性的挑战。在高并发场景中，若订单创建与消息发送之间出现失败或不一致，可能导致数据不一致，影响用户体验和业务逻辑的准确性。尤其在高并发情况下，系统通信易受延迟、网络故障等因素影响，导致消息传递中断。

• 解决方案

  利用 RocketMQ 的事务消息功能，确保本地事务和消息发送的一致性：

  • 事务消息：事务消息是一种用于在分布式系统中协调消息发送和相关操作（如数据库事务）一致性的方法。它的主要目标是确保在复杂的分布式环境中，消息传递和本地事务的执行结果保持一致，即要么全部成功，要么全部失败。为了实现这种一致性，可以使用 RocketMQ 的事务消息功能，其提供了一种高效的解决方案，专注于解决分布式中的一致性问题。

  • 在秒杀场景中，当订单创建成功后，通过 RocketMQ 的事务消息来通知其他系统（如会员系统更新等级、积分系统更新用户积分等）进行相应的异步处理。通过在本地事务完成后才真正发送消息的机制，如果本地事务失败，则消息不会发送，从而保障了系统间的一致性。这种机制有效解决了秒杀场景中订单创建和消息发送可能出现的不一致问题，提高了系统的可靠性和数据的准确性。

  

4.1 如何提升 Redis 的处理能力

• 问题背景

  在秒杀活动中，系统需在极短时间内处理大量用户请求，单实例 Redis 虽然高效，但可能成为性能瓶颈，导致响应延迟或请求超时，威胁用户体验和系统稳定性。由于单实例承受单点压力和资源限制，难以有效处理超出其处理能力的高并发请求，且扩展性不足，无法满足不断增长的并发需求，引发性能问题。

• 解决方案

  为应对大量秒杀请求带来的性能瓶颈，可以将单实例 Redis 升级为 Redis Cluster。通过 Redis Cluster 的分片机制，键值数据可以被均匀分布到多个实例上，有效分散负载。这样不仅降低了单实例的压力，还显著提升了系统的整体性能和吞吐能力，使系统在高并发场景下能够保持稳定和高效的表现。推荐使用阿里云的集群架构。

  

4.2 如何处理数据库中库存扣减的并发冲突

• 问题背景

  在秒杀活动中，多个用户同时购买同一商品，导致多个下单请求同时操作同一库存字段，引发数据库层面的并发冲突。若缺乏有效控制机制，可能导致库存被错误扣减为负，引发超卖风险，影响商家信誉和用户体验。

• 解决方案

  采用基于条件更新的方式处理库存扣减，并参考 CAS（Compare And Swap，比较并交换）模式。应用程序在数据库中尝试扣减库存时，需要附带“剩余库存大于等于当前购买件数”的条件。只有当库存满足该条件时，才会执行扣减操作并返回扣减成功的结果。这种方法可以有效防止多请求同时扣减时的冲突，确保库存扣减的准确性和一致性，避免超卖的发生。扣减逻辑伪代码如下：

  // 开始事务
  begin_transaction()
  
  // 1. 数据库中扣减商品剩余库存，假设购买件数为1
  // 这里的where语句中必须加上“剩余库存大于等于当前购买件数”的条件
  row = exec("update product_inventory set remain_inventory = remain_inventory - 1 where product_id=1001 and remain_inventory >= 1")
  
  // 2. 判断扣减是否成功
  if(row == 0) {
    // 回滚事务
    rollback_transaction()
    return
  }
  
  // 3. 增加库存扣减明细
  exec("insert into stock_deduction_detail values(...)")
    
  // 4. 提交事务
  commit_transaction()

4.3 如何处理海量数据的存储和高并发读写

• 问题背景

  在秒杀场景中，随着业务的持续发展，订单量不断增加，对数据库的存储能力提出了更高要求。同时，秒杀活动导致大量用户瞬时涌入，产生高并发的读写操作，数据库必须快速响应以避免性能瓶颈。因此，如何高效处理海量数据存储和支持高并发读写成为数据库面临的主要挑战。

• 解决方案

  针对秒杀场景中海量数据存储和高并发读写的挑战，可以采用阿里云自研的云原生HTAP数据库——PolarDB MySQL版。该数据库通过计算与存储分离架构，支持存储容量自动扩容，可应对上百TB级别的数据规模，满足不断增长的订单数据需求。其多读写节点和读写分离机制有效处理高并发请求，提升系统性能。此外，数据库的计算节点和存储节点之间采用高速网络互联，并通过RDMA协议进行数据传输，使I/O性能不再成为瓶颈，从而确保在秒杀活动中系统的稳定性和快速响应能力。