导论

面试过程中问过很多面试者怎样实现秒杀系统，发现很多程序员、架构师对之一知半解，理解不到位，因此我把设计的秒杀系统架构及技术方案分享出来，供大家参考。

秒杀系统的架构设计

秒杀系统，是典型的短时大量突发访问类问题。对这类问题，有三种优化性能的思路：

1. 写入内存而不是写入硬盘
2. 异步处理而不是同步处理
3. 分布式处理

用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松搞定。Redis能够满足上述三点。因此，用Redis就能轻松实现秒杀系统。学会此方案，无论是电商平台特价秒杀，还是12306火车票秒杀，这都不叫事儿，轻松搞定！

• 写入内存而不是写入硬盘

传统硬盘的读写性能是相当差的。SSD硬盘比传统硬盘快100倍。而内存又比SSD硬盘快10倍以上。因此，写入内存而不是写入硬盘，就能使系统的能力提升上千倍。也就是说，原来你的秒杀系统可能需要1000台服务器支撑，现在1台服务器就可以扛住了。

你可能会有这样的疑问：写入内存而不是持久化，那么如果此时计算机宕机了，那么写入的数据不就全部丢失了吗？如果你就这么倒霉碰到服务器宕机，那你就没秒到了，有什么大不了？

最后，后面真正处理秒杀订单时，我们会把信息持久化到硬盘中。因此不会丢失关键数据。

Redis是一个缓存系统，数据写入内存后就返回给客户端了，能够支持这个特性。

• 异步处理而不是同步处理

像秒杀这样短时大并发的系统，在性能负载上有一个明显的波峰和长期的波谷。为了应对相当短时间的大并发而准备大量服务器来应对，在经济上是相当不合算的。

因此，对付秒杀类需求，就应该化同步为异步。用户请求写入内存后立刻返回。后台启动多个线程从内存池中异步读取数据，进行处理。如用户请求可能是1秒钟内进入的，系统实际处理完成可能花30分钟。那么一台服务器在异步情况下其处理能力大于同步情况下1800多倍！

异步处理，通常用MQ(消息队列)来实现。Redis可以看作是一个高性能的MQ。因为它的数据读写都发生在内存中。

• 分布式处理

也许你的客户很多，秒杀系统即使用了上面两招，还是捉襟见肘。没关系，我们还有大招：分布式处理。如果一台服务器撑不住秒杀系统，那么就多用几台服务器。10台不行，就上100台。分布式处理，就是把海量用户的请求分散到多个服务器上。一般使用hash实现均匀分布。

这类系统在大数据云计算时代的今天已经有很多了。无非是用Paxos算法和Hash Ring实现的。

Redis Cluster正是这样一个分布式的产品。

使用Redis实现秒杀系统

Redis和Redis Cluster（分布式版本），是一个分布式缓存系统。其支持多种数据结构，也支持MQ。Redis在性能上做了大量优化。因此使用Redis或者Redis Cluster就可以轻松实现一个强大的秒杀系统。

基本上，你用Redis的这些命令就可以了：

RPUSH key value ：插入秒杀请求

当插入的秒杀请求数达到上限时，停止所有后续插入。

后台启动多个工作线程，使用

LPOP key ：读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。

或者使用

LRANGE key start end：读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。

每完成一条秒杀记录的处理，就执行：INCR key_num。

一旦所有库存处理完毕，就结束该商品的本次秒杀，关闭工作线程，也不再接收秒杀请求。

要是还撑不住，该怎么办

也许你会说，我们的客户很多。即使部署了Redis Cluster，仍然撑不住。那该怎么办呢？

记得某个伟人曾经说过：办法总比困难多！

下面，我们具体分析下，还有哪些情况会压垮我们架构在Redis（Cluster）上的秒杀系统。

脚本攻击

如现在有很多抢火车票的软件。它们会自动发起http请求。一个客户端一秒会发起很多次请求。如果有很多用户使用了这样的软件，就可能会直接把我们的交换机给压垮了。

这个问题其实属于网络问题的范畴，和我们的秒杀系统不在一个层面上。因此不应该由我们来解决。很多交换机都有防止一个源IP发起过多请求的功能。开源软件也有不少能实现这点。如linux上的TC可以控制。流行的Web服务器Nginx（它也可以看做是一个七层软交换机）也可以通过配置做到这一点。一个IP，一秒钟我就允许你访问我2次，其他软件包直接给你丢了，你还能压垮我吗？

交换机撑不住了

可能你们的客户并发访问量实在太大了，交换机都撑不住了。

这也有办法。我们可以用多个交换机为我们的秒杀系统服务。

原理就是DNS可以对一个域名返回多个IP，并且对不同的源IP，同一个域名返回不同的IP。如网通用户访问，就返回一个网通机房的IP；电信用户访问，就返回一个电信机房的IP。也就是用CDN了！

我们可以部署多台交换机为不同的用户服务。 用户通过这些交换机访问后面数据中心的Redis Cluster进行秒杀作业。

总结

有了Redis Cluster的帮助，做个支持海量用户的秒杀系统其实So Easy！

这里介绍的方案虽然是针对秒杀系统的，但其背后的原理对其他高并发系统一样有效。

最后，我们再重温一下高性能系统的优化原则：

写入内存而不是写入硬盘

异步处理而不是同步处理

分布式处理