如《同样是高并发，QQ/微博/12306的架构难度一样吗？》一文所述，同样是高并发场景，三类业务的架构挑战不一样：

• QQ类业务，用户主要读写自己的数据，访问基本带有uid属性，
• 微博类业务，用户的feed主页由别人发布的消息构成，
• 12306类业务，并发量很高，，难度最大

那么对于秒杀类业务，系统上和业务上分别能如何优化呢，这是本文要讨论的问题。

系统层面，秒杀业务的优化方向如何？

主要有两项：

（1）将请求尽量拦截在系统上游，而不要让锁冲突落到数据库。

传统秒杀系统之所以挂，是因为请求都压到了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，访问流量大，下单成功的有效流量小。

一趟火车2000张票，200w个人同时来买，没有人能买成功，请求有效率为0。

画外音：此时系统的效率，还不如线下售票窗口。

（2）充分利用缓存。

秒杀买票，这是一个典型的的业务场景：

• 车次查询，读，量大
• 余票查询，读，量大
• 下单和支付，写，量小

一趟火车2000张票，200w个人同时来买，最多2000个人下单成功，其他人都是查询库存，写比例只有0.1%，读比例占99.9%，非常适合使用缓存来优化。

秒杀业务，常见的系统分层架构如何？

秒杀业务，可以使用典型的：

• 端（浏览器/APP），最上层，面向用户
• 站点层，访问后端数据，拼装html/json返回
• 服务层，屏蔽底层数据细节，提供数据访问
• 数据层，DB存储库存，当然也有缓存

这四层分别应该如何优化呢？

一、端上的请求拦截（浏览器/APP）

想必春节大家都玩过微信的摇一摇抢红包，用户每摇一次，真的就会往后端发送一次请求么？

回顾抢票的场景，用户点击“查询”按钮之后，系统卡顿，用户着急，会不自觉的再去频繁点击“查询”，不但没用，反而平白无故增加系统负载，平均一个用户点5次，80%的请求是这么多出来的。

JS层面，可以限制用户在x秒之内只能提交一次请求，从而降低系统负载。

画外音：频繁提交，可以友好提示“频率过快”。

APP层面，可以做类似的事情，虽然用户疯狂的在摇微信抢红包，但其实x秒才向后端发起一次请求。

画外音：这就是所谓的“将请求尽量拦截在系统上游”，浏览器/APP层就能拦截80%+的请求。

不过，端上的拦截只能挡住普通用户（99%的用户是普通用户），程序员firebug一抓包，写个for循环直接调用后端http接口，js拦截根本不起作用，这下怎么办？

二、站点层的请求拦截

如何抗住程序员写for循环调用http接口，首先要确定用户的唯一标识，对于频繁访问的用户予以拦截。

用什么来做用户的唯一标识？

ip？cookie-id？别想得太复杂，购票类业务都，用uid就能标识用户。

在站点层，对同一个uid的请求进行计数和限速，例如：一个uid，5秒只准透过1个请求，这样又能拦住99%的for循环请求。

一个uid，5s只透过一个请求，其余的请求怎么办？
，5秒内到达站点层的其他请求，均返回上次返回的页面。
画外音：车次查询和余票查询都能够这么做，既能保证用户体验（至少没有返回404页面），又能保证系统的健壮性（利用页面缓存，把请求拦截在站点层了）。

OK，通过拦住了99%的普通程序员，但仍有些高端程序员，例如黑客，控制了10w个肉鸡，手里有10w个uid，同时发请求，这下怎么办？

三、服务层的请求拦截

并发的请求已经到了服务层，如何进拦截？
服务层非常清楚，非常清楚，可以根据这两者进行削峰限速。

例如，业务服务很清楚的知道，一列火车只有2000张车票，此时透传10w个请求去数据库，是没有意义的。

画外音：假如数据库每秒只能抗500个写请求，就只透传500个。

用什么削峰？
请求。

对于写请求，做请求队列，每次只透传有限的写请求去数据层（下订单，支付这样的写业务）。

只有2000张火车票，即使10w个请求过来，也只透传2000个去访问数据库：

• 如果前一批请求均成功，再放下一批
• 如果前一批请求库存已经不足，则后续请求全部返回“已售罄”

对于读请求，怎么优化？
cache抗，不管是memcached还是redis，单机抗个每秒10w应该都是没什么问题的。

画外音：缓存做水平扩展，很容易线性扩容。

如此削峰限流，只有非常少的写请求，和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去，又有99%的请求被拦住了。

四、数据库层
经过前三层的优化：

• 浏览器拦截了80%请求
• 站点层拦截了99%请求，并做了页面缓存
• 服务层根据业务库存，以及数据库抗压能力，做了写请求队列与数据缓存

你会发现，每次透到数据库层的请求都是可控的。

db基本就没什么压力了，闲庭信步。

画外音：这类业务数据量不大，无需分库，数据库做一个高可用就行。

此时，透2000个到数据库，全部成功，请求有效率100%。

画外音：优化前，10w个请求0个成功，有效性0%。

按照上面的优化方案，其实压力最大的反而是站点层，假设真实有效的请求数是每秒100w，这部分的压力怎么处理？
解决方向有两个：
（1），通过加机器扩容，一台抗5000，200台搞定；
（2），抛弃请求，例如抛弃50%；
原则是要保护系统，不能让所有用户都失败。

同一个uid计数与限速，如果担心访问redis带宽成为瓶颈，可以这么优化：
（1）计数直接放在内存，这样就省去了网络请求；
（2）在nginx层做7层均衡，让一个uid的请求落到同一个机器上；

画外音：这个计数对数据一致性、准确性要求不高，即使服务重启计数丢了，大不了重新开始计。

除了系统上的优化，，降低架构难度。

业务折衷一

一般来说，下单和支付放在同一个流程里，能够提高转化率。对于秒杀场景，，放在两个环节里，能够降低数据库写压力。以12306为例，下单成功后，系统占住库存，45分钟之内支付即可。

业务折衷二

一般来说，所有用户规则相同，体验会更好。对于秒杀场景，产品上，，虽然不是所有用户规则相同，但能够极大降低系统压力。北京9:00开始售票，上海9:30开始售票，广州XX开始售票，能够分担系统压力。

业务折衷三

秒杀场景，由于短时间内并发较大，系统返回较慢，用户心情十分焦急，可能会频繁点击按钮，对系统造成压力。产品上可以优化为，，不给用户机会频繁点击。

业务折衷四

一般来说，显示具体的库存数量，能够加强用户体验。对于秒杀场景，产品上，，能够降低缓存淘汰率。

画外音：显示库存会淘汰N次，显示有无只会淘汰1次。更多的，用户关注是否有票，而不是票有几张。

无论如何，产品技术运营一起，目标是一致的，把事情做好，不存在谁是甲方，谁是乙方的关系。

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