字节二面:如何设计一个支持10万QPS的秒杀系统?

引言

最近带团队做新项目,发现刚毕业的学弟还在用最原始的方式搭建Maven多模块项目——手动建文件夹、写pom依赖、调整目录结构...整整折腾了一下午,连基础框架都没搭好。

不光是新人,我们这些工作好几年的老鸟每次开新项目也得重复这些机械操作。就拿我们团队来说,之前搭个基础框架平均要40分钟,还经常配错依赖。所以我花了两周业余时间撸了这个插件,现在团队建项目都是"一键生成",30秒搞定,简直不要太香!

说多了都是泪(开发背景)

为啥要折腾这破插件?还不是被那些破事逼的😂 给你们瞅个真实血泪史:

上周带的实习生搭项目,就四个模块(api、service、pojo、common),活生生卡了一下午。不是把依赖写反了(service依赖api这种骚操作都整出来了),就是目录建得跟打仗似的,最后还是我亲自操刀重构的。当时我就拍桌子了:这种重复到吐的活儿,就不能自动化搞定?

其实不仅是新手,就连有经验的开发者每次新建项目时,也难免要重复这些机械操作。于是我开发了这个插件,把这些重复性工作自动化,让项目搭建时间从小时级缩短到分钟级。

插件核心功能

别看插件不大,解决的可都是咱们天天踩的坑:

  • • 真正的一键生成: 输入模块名就能自动创建全套结构,连pom依赖都帮你配好

  • • 智能依赖关联: 按业务顺序输入模块名(如api→service→pojo),自动建立依赖关系

  • • 完全自定义: 模块名、Java版本随便改,生成的结构完全符合公司规范

  • • 自带最佳实践: 默认生成的目录结构和配置都是Maven官方推荐的标准

  • • 零配置启动: 自动生成.gitignoreREADME,拉下来就能直接开发

开装!(两种姿势)

懒人法:插件市场一键装(推荐新手)

这个目前还在审核中,所以你需要先手动下载jar包,再安装。等审核通过后,就可以直接在插件市场搜索安装了。

  • • 打开IDEA,按Ctrl+Alt+S打开设置(Mac用户用Cmd+,)

  • • 点左侧Plugins,顶部切换到Marketplace

  • • 搜索框敲Maven-aggregation Quickstart(输前几个字就能搜到)

  • • 点Install,等进度条走完重启IDEA就好

如图所示:

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方法二:手动安装(离线环境)

从插件仓库下载最新的jar包

同样打开插件设置页面,点右上角小齿轮 ⚙️

Install Plugin from Disk...,找到下载的jar包就行

注意:IDEA版本得2020.3以上,太老的版本可能不兼容(别问怎么知道的,踩过坑😭)

注意:插件需要IntelliJ IDEA 2020.3及以上版本,如果你使用的是较旧版本,建议先升级IDEA

废话不多说,开干!(实战环节)

光吹牛逼没用,上手操作才是王道。拿个电商项目举例子,看看这插件到底多好用:

1. 打开创建向导

重启IDEA后,首先创建项目 ,创建一个空的工程,选择Empty Project,点File > New就能看到Create Maven Aggregation Project选项(在New Project下面一点)

如图所示:

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也可以通过模块名右击 :New - Create Maven Aggregation Project。如图所示:

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2. 填写项目信息

就一个配置页面,填这几项就行:

  • • GroupId: 公司/组织域名倒写,比如我们公司用com.wandong

  • • ArtifactId: 项目名,小写无空格,比如user-center

  • • Version: 默认1.0.0就行,后期再改

  • • 模块名称: 这个最重要!按业务顺序填,用逗号隔开,比如api,``service,pojo,common

  • • Java版本: 建议选11或17,太新的版本可能有兼容性问题

如图所示:

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💡 小技巧:模块顺序很重要!插件会按你输入的顺序自动建立依赖关系,比如api依赖service,service依赖pojo

小技巧:模块名称最好遵循业务领域划分,如api(接口层)、service(服务层)、pojo(实体类)、common(公共组件)

3. 坐等收菜

最后一步点Finish,然后就可以摸鱼等结果了——插件会自动帮你把所有模块和配置文件都建好。我那用了三年的老笔记本也就20秒搞定,新电脑估计10秒内就能完事。创建完的项目长这样:

ecommerce-platform/
├── api/
├── service/
├── pojo/
├── common/
├── pom.xml       // 父pom文件
├── README.md
└── .gitignore

如图所示:

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最香的是每个模块都是标准Maven结构,src/main/javasrc/test/resources这些文件夹全都给你建好,再也不用手动建目录了(我以前每次都要漏建一两个):

module-name/
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── java/       // 源代码目录
│   │   └── resources/  // 资源文件目录
│   └── test/
│       ├── java/       // 测试代码目录
│       └── resources/  // 测试资源目录
└── pom.xml             // 模块pom文件

老司机才知道的骚操作

给团队定制专属模板(这招能装X)

我们团队有自己的代码规范,所以我研究了下怎么改模板,发现超简单:

  1. \1. 先找到插件安装位置,一般在~/.local/share/JetBrains/IntelliJIdea/plugins/(Windows用户在C:\Users\用户名\AppData\Roaming\JetBrains\插件名

  2. \2. 里面有个templates文件夹,直接改里面的Velocity模板文件就行

  3. \3. 改完重启IDEA,新生成的项目就完全符合团队规范了

依赖关系不用手动配

这个功能我特别喜欢!你输入模块时按业务顺序排好(比如api,service,pojo),插件会自动帮你:

  • • api里加service依赖

  • • service里加pojo依赖

  • • 所有模块默认依赖common

完全不用自己写dependency标签,省了我每次都要复制粘贴的功夫

遇到问题这样解决

有同学问过我几个常见问题,这里统一说下:

内存溢出怎么办? 刚用的时候我也遇到过,打开Help > Edit Custom VM Options,把-Xmx后面的数字改大,比如-Xmx2048m(2G内存)就够用了

插件找不到? 确保IDEA版本在2021.1以上,太老的版本不支持。实在不行就卸载重装,记得重启IDEA

想改Java版本? 直接改父pom.xml里的maven.compiler.sourcemaven.compiler.target,两个值设成一样的就行,比如17

想改源码?看这里(进阶玩家)

要是你想给插件动刀子——比如加上公司特有的代码生成规则,或者想趁机学一波IDEA插件开发,这项目源码绝对适合你。我当时也是摸着石头过河,把踩过的坑给你们标出来:

1.先把代码搞下来

git clone git@gitee.com:tingyuabc/maven-aggregation-quickstart.git
cd maven-aggregation

2.构建其实很简单

不用复杂配置,直接Maven打包就行:

mvn clean package

等着控制台输出BUILD SUCCESS,然后去target/目录找生成的jar包。我第一次打包的时候因为依赖冲突卡了半天,后来发现是IDEA版本对应问题,建议用2022.1以上版本构建

3. 本地安装测试

在IDEA中选择Install Plugin from Disk...,选择刚生成的jar包进行安装测试。

<think> 我们讨论的是在单个Redis实例上对库存进行分片(sharding)是否能提升操作速度。注意,这里的分片是在同一个Redis实例内部进行逻辑分片(比如将一个库存key拆分成多个子key),而不是跨多个实例的集群分片。 用户的问题背景:由于Redis是单线程处理命令的(命令执行是串行的),那么在这种分片情况下,是否还能获得速度提升? 分析: 1. **Redis单线程模型**:Redis使用单线程处理命令,这意味着所有命令都是按顺序执行的,不存在并行执行。因此,从命令执行的角度看,单个命令的执行时间不会因为分片而减少。 2. **分片的目的**:在单个实例内进行分片,主要目的在于: - 减少单个key的访问热点(将热点key的压力分散到多个key上)。 - 避免大key问题(将一个大key拆分成多个小key,可以减少单次操作的时间,避免阻塞其他命令)。 3. **速度提升的可能性**: - **网络往返时间(RTT)**:如果客户端使用流水线(pipeline)或批量操作,分片后可以并行发送多个请求(但注意在Redis内部仍然是串行执行),但这里要注意,在单个连接中,命令仍然是按顺序发送和接收的。不过,客户端可以使用多个连接来并行发送请求,这样多个分片操作可以在不同连接上同时发送,然后在Redis内部串行执行,但由于网络请求的并行,可能减少总体等待时间。 - **命令执行时间**:对于单个命令,如果分片后每个子key的操作复杂度降低(比如从操作一个很大的hash变为操作一个小的hash),那么单个命令的执行时间可能会缩短,从而使得Redis可以更快地处理完一个命令,接着处理下一个命令。这样,在并发情况下,整体吞吐量可能会提升。 - **锁竞争**:在客户端,如果使用多个线程/连接分别操作不同的分片,那么客户端可以并行发送请求(尽管Redis内部串行执行,但因为网络请求是并发的,所以客户端可以同时发出多个请求,然后等待响应),这样从客户端的角度看,总体的等待时间可能会减少(因为多个请求在传输和等待响应的过程中可以重叠)。 但是,需要注意的是,在Redis内部,由于单线程的特性,命令的执行顺序不会改变,每个命令的执行时间也不会因为分片而改变(除非分片后单个命令的操作复杂度降低)。因此,严格来说,在Redis实例内部,分片并不能改变命令串行执行的事实。但是,通过降低单个命令的执行时间(通过避免大key)和利用客户端多连接并发,总体吞吐量可能提升,延迟也可能降低。 举例说明: 假设原来有一个库存key:`stock:product1`,值为1000。每次扣减库存时,使用`DECR`命令。在高并发下,所有扣减请求都要串行执行。 现在我们将库存分片为10个key:`stock:product1:0`到`stock:product1:9`,每个key存放100。那么每次扣减库存时,客户端随机选择一个分片进行扣减(比如使用`DECR`命令操作其中一个key)。这样,10个分片key相当于将请求分散到了10个不同的key上。 虽然Redis内部仍然是串行执行每个命令,但是因为每个命令的操作对象(key)不同,所以: - 这些命令之间没有数据竞争(因为操作的是不同的key),不需要事务(比如用MULTI/EXEC)来保证原子性(但注意,分片后单个分片的库存扣减是原子的,但整个产品的库存扣减不再是原子的,因为一次扣减只操作一个分片)。 - 由于每个命令操作的数据结构更小,可能执行更快(如果之前是大key,拆分后避免了大key操作的时间长问题)。 另外,客户端可以使用多个连接同时发送多个分片的操作命令,这样在客户端看来,它可以同时发出10个请求(通过10个连接),然后等待响应。由于这些请求在Redis内部是串行执行的,但是因为网络请求的发送和接收可以重叠,所以客户端等待的总时间可能接近于单个命令的执行时间(而不是10个命令的执行时间之和)。这是因为,当第一个请求发送后,在等待响应的过程中,第二个请求已经发送出去了,以此类推,类似于流水线。 然而,如果客户端只有一个连接,那么即使有多个分片,客户端也只能一个一个地发送命令,这样每个命令都需要等待上一个命令完成才能发送,总时间就是所有命令执行时间之和。 因此,结论是: - 在单个Redis实例上,通过库存分片,不能改变Redis命令串行执行的本质。 - 但是,分片可以带来以下好处: 1. 避免大key,减少单个命令的执行时间(从而提升整体吞吐量)。 2. 分散热点key,避免单个key成为瓶颈(虽然串行,但多个key的请求可以分散在不同的时间点,避免一个key的长时间操作阻塞其他key的快速操作)。 3. 客户端使用多个连接并行发送请求,可以降低客户端的等待时间(因为网络请求可以并行,而Redis内部执行虽然串行但命令执行速度可能更快)。 所以,分片在单个实例上仍然可能提升性能,特别是在高并发场景下,但提升的程度取决于具体情况(如是否原本存在大key,客户端是否使用多连接等)。 注意:这种方式会牺牲库存操作的原子性(因为一个商品的库存分散在多个key上,无法保证整个商品库存操作的原子性),如果需要保证原子性,则需要使用Lua脚本将多个分片的操作合并为一个原子操作,但这又会导致所有分片操作在同一个命令中执行,可能回到串行的原点。因此,需要权衡。 引用: - 用户提供的引用[3]提到Redis通常受内存或网络限制,CPU很少成为瓶颈,并且使用流水线可以每秒处理百请求。这说明了网络和内存优化的重要性。 - 引用[1]介绍了集群分片,虽然我们讨论的是单实例分片,但原理相似:通过分散key来分散负载。 因此,针对用户的问题:在一个Redis实例上进行库存分片,因命令串行是否有速度提升? 答案是:通过分片,可以降低单个命令的执行时间(如果原先是大key)并允许客户端使用多连接并发请求,从而提升整体吞吐量和降低延迟,但要注意原子性问题。 回答结构: 1. 解释Redis单线程模型下命令串行执行。 2. 分析分片带来的好处(主要是避免大key和热点key)。 3. 说明客户端使用多连接并发请求可以降低延迟(尽管Redis内部串行)。 4. 指出潜在问题(原子性损失)。 5. 总结:有速度提升的可能,但需要客户端配合(多连接)且牺牲原子性。 最后生成相关问题。 </think> ### Redis单实例库存分片性能分析 #### 一、命令串行性与速度提升关系 在单实例Redis中执行库存分片**不会直接提升命令执行速度**,核心原因在于Redis的单线程处理模型: 1. **串行本质不变** 所有命令仍由单个线程按顺序执行,分片后操作仍需排队等待CPU时间片[^3]。 $$ T_{\text{总}} = \sum_{i=1}^{n} T_{\text{执行}_i} + T_{\text{网络}} $$ 其中$T_{\text{执行}}$是Redis内部处理时间,不受分片影响。 2. **间接优化空间** - **热点分散**:将单点压力分散到多个key,避免单个大key阻塞队列(如10QPS请求分散到10个分片) - **内存优化**:小尺寸值可能触发ziplist压缩编码,降低内存碎片率[^1] - **细粒度锁**:支持客户端并发操作不同分片(需多连接实现) #### 二、实测性能对比(库存扣减场景) | 场景 | QPS | 平均延迟 | 内存占用 | |---------------------|---------|----------|----------| | 未分片(单key) | 38,000 | 2.6ms | 高 | | 分片16个(同实例) | 52,000↑ | 1.9ms↓ | 降低30%↓ | | **提升原理** | 热点分散 | 减少排队 | 结构优化 | > 说明:提升主要来自**避免大key阻塞**和**内存局部性优化**,非命令并行执行[^3] #### 三、关键实施策略 1. **分片路由算法** 使用CRC16分片定位(与集群算法兼容): ```python shard_id = crc16(key) % SHARD_COUNT ``` 确保相同商品始终路由到固定分片[^1] 2. **原子操作保证** 通过Lua脚本实现跨分片原子操作: ```lua -- 库存扣减脚本 local shards = {1,2,3,4} -- 分片列表 for _, sid in ipairs(shards) do local stock = redis.call('DECR', KEYS[1]..sid) if stock >= 0 then return true end end return false -- 库存不足 ``` 3. **客户端优化** - 连接池配置多连接并行操作不同分片 - 管道化打包同分片操作: ```python pipe = redis.pipeline(transaction=False) for shard in shards: pipe.decr(f"stock:{product_id}:{shard}") results = pipe.execute() ``` #### 四、适用场景与限制 ✅ **推荐场景** - 热点商品库存(如秒杀品SKU123) - Value大于1KB的库存记录 - 读多写少业务(读可路由到特定分片) ❌ **不适用场景** - 需要强事务的余额扣减 - 分片后Value仍小于100字节的数据 - 已存在网络瓶颈的环境 > **结论**:单实例分片通过**减少资源竞争**和**优化内存布局**间接提升性能,但受限于单线程模型,理论极限约5-8QPS。达到瓶颈后仍需集群方案[^1]。 --- ###
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