阿里云Redis读写分离典型场景:如何轻松搭建电商秒杀系统

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秒杀活动对稀缺机会特价的商品进行定时,定量售卖,吸引成一定量的消费者进行抢购,但又只有少次责消费者还后能 下单成功。要是我我,秒杀活动将在较短时间内产生比平时大数十倍,上百倍的页面访问流量和下单请求流量。

消息队列组件依然还后能 使用Redis实现,在R2中用list数据底部形态表示:

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扣量完成后,时要进行订单入库。机会商品数量较少的后来,直接操作数据库即可。机会秒杀的商品是1万,甚至115万级别,那数据库锁冲突将带来很大的性能瓶颈。要是我我,利用消息队列组件,当秒杀服务将订单信息写入消息队列后,即可认为下单完成,正确处理直接操作数据库。

首先通过数据控制模块,提前将秒杀商品的缓存到阿里云读写分离Redis,并设置秒杀刚刚刚刚刚开始 标记:

CDN是第一级流量拦截,第二级流量拦截某些人使用支持读写分离的阿里云Redis。在这一阶段某些人主要读取数据,读写分离Redis能支持高大50万以上qps的,完全还后能 支持需求。

//某些人将每个秒杀商品在redis中用有两个hash底部形态表示

lua脚本:

某些人通过使用Redis作为消息队列,异步正确处理订单入库,有效的提高了用户的下单完成效率。

秒杀服务通过判断Redis算是返回抢购个数n,即可知道此次请求算是扣量成功。

成功参与下单,进入下层服务,刚刚刚刚刚开始 进行订单信息校验,库存扣量。为了正确处理直接访问数据库,某些人使用阿里云主从版Redis来进行库存扣量,阿里云主从版Redis提供115万级别的QPS。某些人使用Redis来优化库存查询,提前拦截秒杀失败的请求,将大大提高系统的整体吞吐量。某些人也是通过数据控制模块提前将库存存入Redis:

消费者提交订单,一般做法是利用数据库的行级锁。只有抢到锁的请求还后能 进行库存查询和下单操作。要是我我在高并发的清况 下,数据库无法承担只有大的请求,往往会使整个服务blocked,在消费者看来要是我我服务器宕机。

阿里云数据库全新功能Redis读写分离,全维度技术解析 https://yq.aliyun.com/articles/277325

秒杀活动是绝大次责电商选折 的低价促销,推广品牌的方式。不仅还后能 给平台带来用户量,还还后能 提高平台知名度。有两个好的秒杀系统,还后能 提高平台系统的稳定性和公平性,获得更好的用户体验,提升平台的口碑,从而提升秒杀活动的最大价值。

本次主要讨论阿里云云数据库Redis缓存设计高并发的秒杀系统。

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最刚刚刚刚刚开始 ,某些人利用阿里云读写分离Redis进行流量限制,只让次责流量进入下单。对于下单检验失败和退单等清况 ,某些人时要让更多的流量进来。要是我我,数据控制模块时要定时将数据库中的数据进行一定的计算,同步到主从版Redis,共同再同步到读写分离的Redis,让更多的流量进来。



秒杀系统的流量随便说说很高,要是我我实际有效流量是十分有限的。利用系统的层次底部形态,在每个阶段提前校验,拦截无效流量,还后能 减少一定量无效的流量涌入数据库。

先使用SCRIPT LOAD将lua脚本提前缓存在Redis,要是我我调用EVALSHA调用脚本,比直接调用EVAL节省网络效率:

异步下单模块从Redis中顺序获取订单信息,并将订单写入数据库:

秒杀刚刚刚刚刚开始 前,服务集群读取goodsId_Start为0,直接返回未刚刚刚刚刚开始 。

数据控制模块将goodsId_start改为1,标志秒杀刚刚刚刚刚开始 。

服务集群缓存刚刚刚刚刚开始 标记位并刚刚刚刚刚开始 接受请求,并记录到redis中goodsId_access,商品剩余数量为(goodsId_count - goodsId_access)。

当接受下单数达到goodsId_count后,继续拦截所有请求,商品剩余数量为0

还后能 看出,最后成功参与下单的请求只有少次责还后能 被接受。在高并发的清况 下,允许稍微多的流量进入。要是我我还后能 控制接受下单数的比例。

秒杀活动还后能 分为六个阶段:

将订单内容写入Redis:

扣量时,服务器通过请求Redis获取下单资格,某些人通过lua脚本实现,机会Redis时单线程模型,lua还后能 保证多个命令的原子性:

文末有彩蛋,请务必记得就看整哦

秒杀前,用户不断刷新商品详情页,造成一定量的页面请求。要是我,某些人时要把秒杀商品详情页与普通的商品详情页分开。对于秒杀商品详情页尽量将能静态化的元素尽量静态化正确处理,除了秒杀按钮时要服务端进行动态判断,某些的静态数据还后能 缓存在浏览器和CDN上。从前,秒杀前刷新页面因为的流量进入服务段的流量只有很小的一次责