對于秒殺系統(tǒng)來說，上述結(jié)果肯定是非常不理想的。

如果能優(yōu)化處理程序，可以減少到10ms，然后就可以達到8000qps。

如果我們可以把程序繼續(xù)優(yōu)化，能快速區(qū)分開有庫存和無庫存處理，那么無庫存時處理就有可能做到1ms甚至更低的時間消耗。這樣，在沒有庫存的情況下，會更好，成千上萬qps也可以實現(xiàn)。

以上估計都是針對單機的，那么簡單的增加前端服務(wù)器就能有更好的并發(fā)處理量嗎？

因為數(shù)據(jù)庫、緩存系統(tǒng)甚至機房網(wǎng)絡(luò)帶寬都不會那么簡單。

于是就要有一個更好的分布式方案。

第四：好的分布式方案

一個好的分布式解決方案，當然是穩(wěn)定可靠的，不要混亂，然后方便擴展，當然，最好的效果是增加服務(wù)器，并發(fā)處理量可以線性增長1：1。

比如：單機qps是1k，10臺服務(wù)器可以做到10臺服務(wù)器w，100臺可以做到10w每秒。

要達到這樣的線性增長效果，就要杜絕瓶頸，否則還是會太貴。

拒絕假分布式尤為重要。例如，前端服務(wù)器可以獨立存在，但它們都依賴于集中的數(shù)據(jù)庫或緩存系統(tǒng)。最后，集中的數(shù)據(jù)庫或緩存系統(tǒng)無法忍受，也無法實現(xiàn)良好的分布式。

第五：注意系統(tǒng)的瓶頸

先有幾個基本共識，系統(tǒng)的處理速度

當我們優(yōu)化程序時，使用最快的方法和最短的邏輯。

用redis替代mysql用程序中提交的數(shù)據(jù)代替訂單處理中依賴的數(shù)據(jù)redis商品庫存信息、用戶訂單信息等二次數(shù)據(jù)獲取。

在邏輯處理中，將快速、提前中斷的邏輯放在首位，如驗證登錄、驗證問答等。

我們做分布式方案的時候，盡量把資源調(diào)用放在最近的地方。

前端服務(wù)器所依賴的數(shù)據(jù)應(yīng)盡可能在局域網(wǎng)中，如果可以在單機上閱讀redis當然，服務(wù)更好，程序維護數(shù)據(jù)響應(yīng)會更復(fù)雜。

不要有跨機房網(wǎng)絡(luò)請求，不要有跨機房網(wǎng)絡(luò)請求，不要有跨機房網(wǎng)絡(luò)請求，重要的事情說三遍。

第六：什么語言更適合這種系統(tǒng)？

在課程中使用PHP語言，開發(fā)這樣的系統(tǒng)也沒問題。

當然，就像使用一樣golang,ngx_lua它可能在高并發(fā)性和性能方面有更多的優(yōu)勢。

如果使用java、.net當然，作為一個系統(tǒng)，語言只是一過更好的設(shè)計和優(yōu)化，語言才能達到預(yù)期的效果。

有了以上基本概念，我們來看看具體操作會發(fā)生什么。

以下是一些具體問題：

問題1：庫存超賣

只有10個庫存，但每秒1k一個訂單，怎么能不超賣呢？

核心思想是保證庫存遞減是原子操作，10-9，9-8-7。

而不是讀取庫存10，10-10=9再次更新。因為這個讀取和更新是并發(fā)執(zhí)行的，很可能會有1k所有訂單都成功了，實際庫存只有10。

那么，如何保證原子性操作呢？

1.數(shù)據(jù)庫：

updateproductsetleft_numleft_num=left_num-1whereleft_num>0;

這里用到的是left_num=left_num-1，如果left_num>0能成功實施，數(shù)據(jù)庫查詢、更新時有用到鎖，能保證更新操作的原子性。

不建議使用數(shù)據(jù)庫性能差。

2.分布式鎖

用redis做一個分布式鎖，reids->setnx(lock,1)設(shè)置鎖，程序執(zhí)行完成后del這個鎖。

鎖定過程不利于并發(fā)執(zhí)行，大家都在等鎖解開，不建議使用。

3.消息隊列

將所有訂單請求放入消息隊列，然后在另一個后臺程序中逐一處理訂單請求。

并發(fā)不受影響，但用戶等待時間長，會有很多訂單進入隊列，體驗不好，不建議使用。

4.redis遞減

通過redis->incrby(product,-1)遞減后的庫存數(shù)。

性能好，體驗好。PHP在秒殺課程中，優(yōu)化后使用這種方法，而不使用上述其他方法，我們也應(yīng)該能夠比較和理解。

問題2:如何規(guī)劃集群？

前端服務(wù)器因為沒有相互間關(guān)聯(lián)，集群的數(shù)量不受影響。

redis性能每秒可以達到數(shù)萬次響應(yīng)，因此集群的規(guī)模，即redis可承載的服務(wù)數(shù)量。

例如，前端服務(wù)器是1~2k的qps(有庫存的時候) 1臺redis它可以是一個獨立的集群，可以支持1~2w每秒訂單量。

以上10個集群一秒鐘就能處理10個w~20w有效訂單。

如果秒殺活動的庫存在1w在此期間，預(yù)計參與人數(shù)約為100萬，因此有一個集群可以完成。

如果參與秒殺的人數(shù)超過1000萬，則需要使用不止一個集群。

問題3：如何保持多個集群數(shù)據(jù)的一致性？

不要同步多集群的數(shù)據(jù)，而是使用散列，每個集群的數(shù)據(jù)是獨立存在的。

假設(shè)每種商品有10種商品w庫存，規(guī)劃10個集群，每個集群有10種商品，每種商品有10種k庫存。

每個集群只需要負責出售自己的庫存。至于是否會有用戶知道有10個集群，然后每個集群都會被搶。

不要用程序來處理這種情況。使用操作規(guī)則，在活動結(jié)束后匯總訂單時處理。

如果擔心散列不合理，比如某個集群用戶訪問量特別少，可以引入中央控制服務(wù)監(jiān)控各個集群的庫存，然后平衡。

問題4：機器人搶購怎么辦：

沒有什么好辦法，類似DDOS攻擊只能讓自己更強大。

在操作策略上，用戶注冊可以嚴格控制，必須登錄，提交訂單時引入圖像驗證碼、問答、交互式驗證等。

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