应对大并发

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高并发是我们现在老生常谈的内容了,这里我们以秒杀为例,来聊聊怎么应对大并发。

一、秒杀带来的问题

在高并发秒杀的情况下,一般会有以下问题:
1、高并发

  比较火热的秒杀在线人数都是10w起的,如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。

2、超卖

  任何商品都会有数量上限,如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限,这是每个抢购活动都要面临的难题。

二、解决办法

每当我们提到高并发时总会想到这几种解决方案:
①扩容
加机器,这是最简单的方法,通过增加前端池的整体承载量来抗峰值。

②静态化
将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化,并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。

③限流
一般都会采用IP级别的限流,即针对某一个IP,限制单位时间内发起请求数量。或者活动入口的时候增加游戏或者问题环节进行消峰操作

解决方案1:

将存库从MySQL前移到Redis中,所有的写操作放到内存中,由于Redis中不存在锁故不会出现互相等待,并且由于Redis的写性能和读性能都远高于MySQL,这就解决了高并发下的性能问题。然后通过队列等异步手段,将变化的数据异步写入到DB中。

优点:解决性能问题

缺点:没有解决超卖问题,同时由于异步写入DB,存在某一时刻DB和Redis中数据不一致的风险。

解决方案2:

引入队列,然后将所有写DB操作在单队列中排队,完全串行处理。当达到库存阀值的时候就不在消费队列,并关闭购买功能。这就解决了超卖问题。

优点:解决超卖问题,略微提升性能。

缺点:性能受限于队列处理机处理性能和DB的写入性能中最短的那个,另外多商品同时抢购的时候需要准备多条队列。

解决方案3:

将写操作前移到MC中,同时利用MC的轻量级的锁机制CAS来实现减库存操作。

优点:读写在内存中,操作性能快,引入轻量级锁之后可以保证同一时刻只有一个写入成功,解决减库存问题。

缺点:没有实测,基于CAS的特性不知道高并发下是否会出现大量更新失败?不过加锁之后肯定对并发性能会有影响。

解决方案4:

将提交操作变成两段式,先申请后确认。然后利用Redis的原子自增操作(相比较MySQL的自增来说没有空洞),同时利用Redis的事务特性来发号,保证拿到小于等于库存阀值的号的人都可以成功提交订单。然后数据异步更新到DB中。

优点:解决超卖问题,库存读写都在内存中,故同时解决性能问题。

缺点:由于异步写入DB,可能存在数据不一致。另可能存在少买,也就是如果拿到号的人不真正下订单,可能库存减为0,但是订单数并没有达到库存阀值。

参考文章


本文作者: catalinaLi
本文链接: http://catalinali.top/2019/solveConcurrency/

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