一、為什麽難

秒殺系統難做的原因：庫存只有一份，所有人會在集中的時間讀和寫這些數據。

例如小米手機每周二的秒殺，可能手機只有1萬部，但瞬時進入的流量可能是幾百幾千萬。

又例如12306搶票，亦與秒殺類似，瞬時流量更甚。

二、常見架構

流量到了億級別，常見站點架構如上：

1）瀏覽器端，最上層，會執行到一些JS代碼

2）站點層，這一層會訪問後端數據，拼html頁面返回給瀏覽器

3）服務層，向上遊屏蔽底層數據細節

4）數據層，最終的庫存是存在這裏的，mysql是一個典型

三、優化方向

1）將請求盡量攔截在系統上遊：傳統秒殺系統之所以掛，請求都壓倒了後端數據層，數據讀寫鎖沖突嚴重，並發高響應慢，幾乎所有請求都超時，流量雖大，下單成功的有效流量甚小【一趟火車其實只有2000張票，200w個人來買，基本沒有人能買成功，請求有效率為0】

2）充分利用緩存：這是一個典型的讀多寫少的應用場景【一趟火車其實只有2000張票，200w個人來買，最多2000個人下單成功，其他人都是查詢庫存，寫比例只有0.1%，讀比例占99.9%】，非常適合使用緩存

四、優化細節

4.1）瀏覽器層請求攔截

點擊了“查詢”按鈕之後，系統那個卡呀，進度條漲的慢呀，作為用戶，會不自覺的再去點擊“查詢”，繼續點，繼續點，點點點。。。有用麽？平白無故的增加了系統負載（一個用戶點5次，80%的請求是這麽多出來的），怎麽整？

a）產品層面，用戶點擊“查詢”或者“購票”後，按鈕置灰，禁止用戶重復提交請求

b）JS層面，限制用戶在x秒之內只能提交一次請求

如此限流，80%流量已攔

4.2）站點層請求攔截與頁面緩存

瀏覽器層的請求攔截，只能攔住小白用戶（不過這是99%的用戶喲），高端的程序員根本不吃這一套，寫個for循環，直接調用你後端的http請求，怎麽整？

a）同一個uid，限制訪問頻度，做頁面緩存，x秒內到達站點層的請求，均返回同一頁面

b）同一個item的查詢，例如手機車次，做頁面緩存，x秒內到達站點層的請求，均返回同一頁面

如此限流，又有99%的流量會被攔截在站點層

4.3）服務層請求攔截與數據緩存

站點層的請求攔截，只能攔住普通程序員，高級黑客，假設他控制了10w臺肉雞（並且假設買票不需要實名認證），這下uid的限制不行了吧？怎麽整？

a）大哥，我是服務層，我清楚的知道小米只有1萬部手機，我清楚的知道一列火車只有2000張車票，我透10w個請求去數據庫有什麽意義呢？對於寫請求，做請求隊列，每次只透過有限的寫請求去數據層

b）對於讀請求，還用說麽？cache來抗，不管是memcached還是redis，單機抗個每秒10w應該都是沒什麽問題的

如此限流，只有非常少的寫請求，和非常少的讀緩存mis的請求會透到數據層去，又有99.9%的請求被攔住了

4.4）數據層閑庭信步

到了數據這一層，幾乎就沒有什麽請求了，單機也能扛得住，還是那句話，庫存是有限的，小米的產能有限，透過過多請求來數據庫沒有意義。

五、總結

沒什麽總結了，上文應該描述的非常清楚了，對於秒殺系統，再次重復下筆者的兩個架構優化思路：

1）盡量將請求攔截在系統上遊

2）讀多寫少的常用多使用緩存

轉自：58沈劍 架構師之路

秒殺系統架構優化思路