如何设计高并发商城秒杀系统？

最新推荐文章于 2023-07-23 10:33:15 发布
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分类专栏： 软件架构与设计
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28133013/article/details/106875133
本文探讨了秒杀系统的特性，如读多写少、缓存使用、限流措施、负载均衡等。提到了关键技术，包括Redis分布式缓存、Kafka消息队列、MongoDB NoSQL数据库、Dubbo微服务、Tddl分库分表以及Nginx负载均衡。还提及了监控、安全和容灾等重要环节。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

秒杀/抢购技术特点

  • 读多写少
    缓存
  • 高并发
    限流
    负载均衡
    缓存
    异步
    队列
  • 资源冲突
    原子操作
    异步
    原子操作和异步又分为：
    数据库锁（乐观锁、悲观锁）、分布式锁（redis）、其他原子操作（redis、decr）

1、Redis为代表的分布式缓存技术
2、Kafka为代表的分布式消息队列技术
3、MongoDB为代表的NoSQL数据技术
4、Dubbo为代表的微服务架构技术
5、Tddl为代表的数据库层分库分表等技术
6、Ngnix为代表的负载均衡技术
7、还有服务器核心指标监控、以及安全和容灾等技术。

高频面试题深度解析：如何设计一个百万级并发的秒杀系统？
正在努力模索的博客
04-02 824
秒杀系统是典型的高并发、短时流量洪峰场景。用户可能在1秒内涌入百万次请求，但库存可能只有100件商品。如何保证系统不崩溃、不超卖、不卡顿？本文将结合实战经验，梳理秒杀系统的核心设计原则和关键技术方案。
商城秒杀系统设计思路
05-28
这是一个关于如何设计商城秒杀系统的思想。完美的解决了超卖问题和数据存盘问题。有需要的朋友可以看一下。
JAVA构建高并发商城秒杀系统——架构分析
良月柒
08-16 1万+
JAVA构建高并发商城秒杀系统——操作实践：https://blog.youkuaiyun.com/lkp1603645756/article/details/81871966 面试场景 我们打算组织一个并发一万人的秒杀活动，1元秒杀100个二手元牙刷，你给我说说解决方案。   秒杀/抢购业务场景 商品秒杀、商品抢购、群红包、抢优惠劵、抽奖、...... 秒杀/抢购业务特点 秒杀商品价格低廉、抢...
高并发下商城秒杀活动的处理
热门推荐
yansong_8686的专栏
02-19 1万+
秒杀抢购活动是现在很多商城常见的营销手段，小米抢购、淘宝的整点免单、聚划算等都是成功的例子。 从简单处着手，秒杀是很好理解的：设置要秒杀的商品的数量，抢完为止。但是，实际应用中一瞬间的高并发压力、以及并发带来的负库存是要着重考虑。 要避免负库存的出现，可以在数据库加锁，不管外部多少请求，都可以在数据库操作前给阻断。当然，这种思路可以用在流量不大的普通商品上，用在高并发的秒杀商品上显然是
极简高并发秒杀商城
暗诺星刻的博客
03-18 4021
极简高并发秒杀商城版本 M.0.0 运行效果图登录和注册商品界面购买界面订单界面技术内幕总括源代码   这是一款极简高并发秒杀商城项目。本项目偏向于后端。之所以说“极简”，是因为本项目的前端界面没有丰富炫酷的商品界面，目前就只有三个各具特色的商品，只是意思一下，用于充当实际种类繁多的商品。   麻雀虽小，五脏俱全。虽然本项目做得很简单，但包含高并发秒杀项目的基本功能。项目代码已在 GitHub 上开源免费发布，作者将对此项目提供持续更新与维护。本项目的源码分为前端和后端两个部分，GitHub 源码地址将在文
畅购商城(十三)：秒杀系统「上」
Robod的博客
09-20 2325
好好学习，天天向上 本文已收录至我的Github仓库DayDayUP：github.com/RobodLee/DayDayUP，欢迎Star 畅购商城(一)：环境搭建 畅购商城(二)：分布式文件系统FastDFS 畅购商城(三)：商品管理 畅购商城(四)：Lua、OpenResty、Canal实现广告缓存与同步 畅购商城(五)：Elasticsearch实现商品搜索 畅购商城(六)：商品搜索 畅购商城(七)：Thymeleaf实现静态页 畅购商城(八)：微服务网关和JWT令牌 畅购商城(九)：Spr.
高并发系统设计.pdf
12-10
总之，设计高并发系统是一个复杂而深奥的工程，需要深入理解系统架构、网络通信、数据库原理等多个方面的知识。通过灵活运用各种设计方法和工具，我们可以构建出能够抵御洪水般流量冲击的健壮系统，为用户提供流畅的...
基于SpringBoot高并发商城秒杀系统项目.zip
04-08
【SpringBoot高并发商城秒杀系统项目】是一个基于SpringBoot框架构建的电子商务系统，它特别设计用于处理高并发场景下的秒杀活动。SpringBoot以其快速开发、内置服务器和自动配置的特点，使得构建这样的系统变得更加...
如何设计一个可靠的秒杀系统
qq_55768596的博客
07-22 1172
秒杀一般出现在商城的促销活动中，指定了一定数量的商品，以极低的价格，让大量用户参与活动，但只有极少数用户能够购买成功。这类活动商家绝大部分是不赚钱的，说白了是找个噱头宣传自己。 虽说秒杀只是一个促销活动，但对技术要求不低。我们在设计秒杀系统时可以做以下优化...
商城限时秒杀功能系统
adminlikeshop的博客
08-12 539
我们在网购的时候常常会看到“限时”“秒杀”等字眼，商家在产品的促销上除了发放优惠券，还喜欢用限时秒杀的方式， 让价格和原本的售价形成对比，吸引更多的用户来下单，提高店铺整体的销量。...
如何通过SpringBoot实现商城秒杀系统
08-25
主要介绍了如何通过SpringBoot实现商城秒杀系统,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
springboot-seckill:基于微服务SpringBoot的商城高并发抢单系统：商城高并发抢单系统-秒杀系统
05-30
基于微服务SpringBoot的商城高并发抢单系统（秒杀系统） 项目简介 该项目是模拟互联网高并发场景实现了一套商城秒杀系统，项目前后端分离，实现的功能包括用户登录、查看商品列表、查看秒杀商品详情、秒杀商品下单、下单结果通过邮件（短信）通知用户、用户超时未支付取消订单等业务功能。同时利用页面缓存,url缓存,对象缓存,页面静态化,RocketMQ异步下单,Nginx+lua访问redis提前返回无用请求等一系列措施来提高项目的并发能力,使用ApacheBench(简称ab)对系统进行压测时,以5k的并发度共发出10w个请求,单机（2核 4G内存）TPS由最初的不足1000优化到2500+。 系统架构 开发工具： IDEA、Maven、Git 项目技术： SpringBoot、MyBatis、MySQL、Redis、RocketMQ、OpenResty、Bootstrap、Themeleaf
高可用高并发的商品秒杀
webmazha的博客
04-23 1714
商城秒杀笔记（高可用高并发）       关键点 高可用 双活 高并发 负载均衡 安全过滤           设计思路 静态页面 ：cdn加速 网址隐藏 页面压缩 缓存机制 动态页面：排队 异步 资质抢购      其他 百度建议:opcode缓存、 cdn 、更大的服务实例   阿里建议: 云监控、 云盾 ecs oss rds cdn       架构构思
畅购商城(十四)：秒杀系统「下」
Robod的博客
10-18 2699
好好学习，天天向上 本文已收录至我的Github仓库DayDayUP：github.com/RobodLee/DayDayUP，欢迎Star 防止秒杀重复排队 回顾一下上一篇文章中讲到的下单的流程。当用户点击下单之后，用户名和商品id就会组装成一个SeckillStatus对象存入Redis队列中等待被处理，这个过程叫做排队。所以说，只要用户点击了一次下单后不论最后是否下单成功，他都会进入到排队的状态。如果用户重复点击下单，那么Redis队列中就会有很多个相同的SeckillStatus对象，也就是一.
javaweb商城秒杀系统--分布式session(二)
GeekTeamXin的博客
12-04 587
用户登陆成功的时候会产生一个session，因为是秒杀系统session加入放在集群中的每个机器上面，当用户提取session的时候便会出现session不一致的问题，并且会浪费一定的资源，所以，我们将session存在一台redis的服务器上 一，UUID生成一个唯一cookie /** * @Author:zhangyx * @Date:Created in 22:192018/11/15...
电商秒杀系统
LW0904_的博客
03-07 793
例如，原来的秒杀商品的id为10001，库存为1000件，在Redis中的存储为(10001, 1000)，我们将原有的库存分割为5份，则每份的库存为200件，此时，我们在Redia中存储的信息为(10001_0, 200)，(10001_1, 200)，(10001_2, 200)，(10001_3, 200)，(10001_4, 200)。因为我们将用户的请求放在了消息队列中，消息队列中堆积的是用户的请求，我们可以根据当前消息队列中存在的待处理的请求数量来判断是否需要对用户的请求进行限流处理。
320、商城业务-秒杀服务-秒杀系统设计
pyd1040201698的博客
10-05 252
商城秒杀系统小结
Tracer的博客
08-03 495
可能会遇到的问题 高并发 超卖 链接暴露 高可用 解决办法 限流：在秒杀开始之前，秒杀按钮置灰。 解决超卖： 不同用户在读请求的时候，发现商品库存足够，然后同时发起请求，进行秒杀操作，减库存，导致库存减为负数。 最简单的方法，更新数据库减库存的时候，进行库存限制条件，当库存足够时才进行操作。 Redis预减库存 系统初始化，把商品库存数量加载到Redis，收到秒杀请求后，Redis预减库存，如果库存已经到达临界值的时候，后续请求直接返回失败。 会遇到问题：先在 redis 中减库存，再判断订单。重复请求会导
基于SpringBoot+vue商城秒杀系统设计与实现ol3q1
鹏飞的博客
07-23 371
二、研究内容及拟采用的技术方案本次开发一套基于Spring Boot的秒杀系统，管理员功能有个人中心，用户管理，商品类型管理，商品信息管理，订单管理，系统管理。判断缓存中活动的商品是否被抢空，如果不是则结束抢购，如果是则将缓存商品数量减1，数据库商品数量减1，SnowFlake雪花算法生成订单号，订单处理MQ。(8) 超时未支付功能：查询最新的订单信息，将订单状态更新为取消，将活动产品数量加1，缓存商品数量加1，删除活动ID+该用户ID，允许其再次抢单。(3) 活动功能：判断活动需要的产品数量是否足够。
如何设计支持百万并发的秒杀系统？
最新发布
07-16
<think>我们正在设计一个支持百万级并发的秒杀系统架构。结合引用[1][2][3][4]中的核心思想，我们将从架构设计、技术选型、关键问题解决等方面展开。以下是一个分层的架构设计方案： ### 一、核心挑战 1. **瞬时高并发**：百万QPS集中在秒级时间窗口 2. **资源竞争**：有限库存的超卖问题 3. **系统容灾**：避免单点故障导致雪崩 4. **数据一致性**：库存扣减与订单创建的强一致性 ### 二、分层架构设计 ```mermaid graph TD A[客户端] --> B[CDN+边缘计算] B --> C[接入层] C --> D[业务层] D --> E[数据层] D --> F[异步队列] F --> G[订单服务] F --> H[库存服务] ``` #### 1. **客户端优化** - **静态资源分离**：将商品图片/JS/CSS推送到CDN - **请求合并**：客户端倒计时结束后合并10次请求为1次 - **验证码干扰**：在秒杀开始前加入图形验证码，防刷[^2] #### 2. **接入层设计（Nginx集群）** ```nginx # 限流配置（每秒1000请求/IP） limit_req_zone $binary_remote_addr zone=secKill:10m rate=1000r/s; location /seckill { limit_req zone=secKill burst=5 nodelay; proxy_pass http://seckill_backend; } ``` - **Lua脚本预检**：使用OpenResty在Nginx层校验用户资格 ```lua local token = ngx.var.arg_token if not token then ngx.exit(403) end -- 校验令牌有效性 local ok = redis:call("EXISTS", "seckill:token:"..token) if ok == 0 then ngx.exit(403) end ``` #### 3. **业务层设计（微服务集群）** **关键服务拆分**： - **风控服务**：实时黑名单（Redis BloomFilter） - **库存服务**：Redis集群+Lua原子扣减 - **订单服务**：MQ异步创建订单 **库存扣减Lua脚本**： ```lua -- KEYS[1]:商品库存key ARGV[1]:扣减数量 local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1])) if stock >= tonumber(ARGV[1]) then return redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1]) end return -1 ``` #### 4. **数据层设计** - **缓存架构**： ```mermaid graph LR A[客户端] --> B[Redis集群] B --> C[主从同步] C --> D[持久化] ``` - 热点库存采用**分片存储**：`stock_{sku_id%1024}` - **数据库设计**： - 订单表按用户ID分库分表（1024库×1024表） - 库存表单独部署（避免与订单库竞争） #### 5. **异步订单流程** ```mermaid sequenceDiagram 用户->>+库存服务： 请求扣减库存 库存服务->>Redis： 执行Lua扣减 Redis-->>库存服务： 返回成功 库存服务->>MQ： 发送订单消息 MQ->>订单服务： 消费消息 订单服务->>DB： 创建订单 ``` ### 三、关键技术方案 #### 1. 防超卖方案 - **Redis原子操作**：Lua脚本保证库存扣减原子性 - **预扣库存机制**： ```php // 预扣库存（防止超卖） $result = Redis::eval($LUA_SCRIPT, 1, $stockKey, $quantity); if ($result >= 0) { // 发送MQ消息 $mq->send(json_encode(['sku'=>$sku, 'user'=>$userId])); } else { throw new Exception('库存不足'); } ``` #### 2. 热点数据处理 - **动态热点探测**：Flink实时监控商品访问频次 ```java // Flink热点发现伪代码 DataStream<ItemAccess> stream = env.addSource(kafkaSource); stream.keyBy("itemId") .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1))) .trigger(new ContinuousTrigger(100)) // 每100条触发计算 .aggregate(new HotItemAggregator()); ``` - **本地缓存**：在应用层缓存热点商品信息（Guava Cache） #### 3. 限流降级策略 | 层级 | 工具 | 策略 | |-------------|---------------------|-------------------------------| | 接入层 | Nginx+Lua | IP限流/令牌桶 | | 服务层 | Sentinel | QPS限流/熔断降级 | | 资源隔离 | Hystrix | 线程池隔离秒杀服务 | #### 4. 数据一致性保障 - **最终一致性方案**： 1. 扣减Redis库存 2. MQ发送订单消息 3. 消费成功后写订单库 4. 定时任务核对库存与订单 ```sql /* 库存回补逻辑 */ UPDATE stock s SET s.quantity = s.quantity + (SELECT COUNT(*) FROM orders o WHERE o.status='timeout' AND o.item_id=s.item_id) ``` - **分布式事务**：对账任务修复异常数据（每日执行） ### 四、容灾设计 1. **多机房部署**： - 同城双活架构（库存服务跨机房同步） 2. **故障转移**： ```mermaid graph LR A[健康检查] -->|异常| B[切流量] B --> C[备用集群] ``` 3. **压力测试**： ```bash # 使用wrk模拟百万并发 wrk -t100 -c100000 -d30s http://seckill.example.com ``` ### 五、性能指标参考 | 环节 | 要求 | 实现方案 | |-----------------|------------------|------------------------------| | 请求响应 | <100ms | Nginx+Lua快速拦截 | | 库存操作 | <10ms | Redis内存操作 | | 订单创建 | <500ms | MQ异步处理 | | 系统吞吐量 | >100万QPS | 水平扩展+无状态服务 | > 📌 **关键提示**： > - 99%的流量应在接入层被拦截[^1] > - 库存数据必须走内存操作 > - 订单创建必须异步化 ### 六、架构演进路线 ```mermaid graph LR A[单机] --> B[服务拆分] B --> C[缓存集群] C --> D[数据库分库分表] D --> E[读写分离] E --> F[异地多活] ``` ### 相关问题 1. 如何动态识别秒杀系统中的热点商品？ 2. 在库存扣减过程中，如何避免Redis单点故障？ 3. 如果消息队列积压导致订单延迟创建，该如何处理？ 4. 如何设计一个库存对账系统来保证最终一致性？ [^1]: 千万级高并发秒杀系统设计套路 [^2]: 高频面试题深度解析：如何设计一个百万级并发的秒杀系统？ [^3]: 电商平台每秒100万高并发请求的秒杀系统架构设计和实现 [^4]: 高并发秒杀系统架构设计与实现(RuoYi-Cloud-SecKill)</think>### 高并发秒杀系统架构设计（百万级并发） 设计百万级并发秒杀系统需解决三大核心问题：**瞬时流量冲击**、**资源竞争**和**数据一致性**。以下是分层架构设计方案： --- ### 一、架构分层设计 ```mermaid graph TD A[客户端层] --> B[接入层] B --> C[业务层] C --> D[数据层] D --> E[异步服务] ``` #### 1. **客户端层优化** - **静态资源CDN分发**：将商品图片/JS/CSS推送到全球CDN节点 - **请求合并**：客户端倒计时结束后合并10次请求为1次 - **验证码干扰**：在秒杀开始前加入图形验证码，分散请求峰值[^2] ```javascript // 前端请求合并示例 setInterval(() => { if (countdown <= 0) { batchRequest(items); // 合并多个商品请求 } }, 100); ``` #### 2. **接入层设计（千万QPS承载）** - **OpenResty(Nginx+Lua)**： ```lua -- Nginx层库存预扣减 local redis = require "resty.redis" local red = redis:new() local stock_key = "sk:"..ngx.var.sku_id local remain = red:get(stock_key) if tonumber(remain) <= 0 then ngx.exit(503) -- 直接返回库存不足 end ``` - **分布式限流**： - IP限流：`limit_req_zone $binary_remote_addr` - 用户ID限流：Redis `INCR` + `EXPIRE` - **流量削峰**：令牌桶算法控制进入后端流量 #### 3. **业务层设计（无状态服务）** - **服务拆分**： - 风控服务：实时黑名单（Redis BloomFilter） - 库存服务：Redis集群+Lua原子操作 - 订单服务：MQ异步创建订单 - **热点探测**： ```java // Flink实时热点发现（引用[3]） DataStream<ItemAccess> stream = env.addSource(kafkaSource); stream.keyBy("itemId") .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1))) .aggregate(new HotItemAggregator()); ``` #### 4. **数据层设计** - **缓存架构**： - L1：本地缓存（Caffeine）存储热点商品 - L2：Redis集群（Proxy分片） ```mermaid graph LR A[客户端] --> B[LocalCache] B --> C[Redis Cluster] C --> D[DB] ``` - **库存扣减方案**： ```lua -- Redis原子操作（解决超卖） local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1])) if stock >= tonumber(ARGV[1]) then return redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1]) end return -1 ``` - **数据库优化**： - 分库分表：订单表按用户ID哈希分1024库 - 读写分离：写主库 + 读从库 #### 5. **异步服务层** - **订单创建流程**： ```mermaid sequenceDiagram 用户->>库存服务： 请求扣减库存 库存服务->>Redis： 执行Lua扣减 Redis-->>库存服务： 返回成功 库存服务->>RabbitMQ： 发送订单消息 RabbitMQ->>订单服务： 创建订单 订单服务->>DB： 持久化订单 ``` - **库存回补机制**： ```sql /* 定时任务扫描超时订单 */ UPDATE items SET stock = stock + 1 WHERE id IN ( SELECT item_id FROM orders WHERE status = 'timeout' AND create_time < NOW() - 10m ) ``` --- ### 二、核心问题解决方案 | 问题 | 解决方案 | 实现方式 | |---------------------|------------------------------|------------------------------| | 超卖问题 | Redis原子操作 | Lua脚本+单线程模型 | | 热点商品 | 本地缓存+动态分片 | Caffeine+Redis Cluster | | 订单创建瓶颈 | MQ异步解耦 | RabbitMQ/Kafka分区消费 | | 数据一致性 | 定时对账任务 | XXL-JOB分布式调度[^4] | | 服务雪崩 | 熔断降级机制 | Sentinel/Hystrix | --- ### 三、容灾与监控 1. **多机房容灾**： - 同城双活部署架构 - 库存数据跨机房同步 2. **全链路压测**： ```bash # 模拟百万并发 wrk -t1000 -c100000 -d30s http://seckill.example.com ``` 3. **监控体系**： - 日志：ELK收集Nginx/服务日志 - 指标：Prometheus + Grafana监控QPS/库存量 - 追踪：SkyWalking全链路追踪 --- ### 四、性能优化关键点 1. **读优化**： - 商品详情静态化：CDN缓存HTML片段 - 查询分离：ES存储商品搜索数据 2. **写优化**： - 批量提交：合并DB写入请求 - 缓冲队列：Kafka积压百万级消息 3. **网络优化**： - 长连接复用：HTTP/2保持连接 - 数据压缩：Protobuf序列化 --- ### 五、技术栈参考 | 层级 | 技术选型 | |------------|-----------------------------------| | 接入层 | OpenResty + Lua + Kong | | 业务层 | Spring Cloud + Sentinel | | 缓存 | Redis Cluster + Caffeine | | 消息队列 | Kafka/RocketMQ | | 数据库 | MySQL（分库分表）+ TiDB | | 监控 | Prometheus + SkyWalking + ELK | > 💡 **关键原则**： > - 数据量：尽量少（前端过滤无效请求） > - 路径短：减少IO（Nginx层拦截80%流量） > - 无状态：便于水平扩展 > - 最终一致：接受短时不一致（通过对账修复） --- ### 相关问题 1. 如何动态识别秒杀系统中的热点商品？ 2. Redis集群故障时如何保证库存数据安全？ 3. 消息队列积压导致订单延迟如何处理？ 4. 分库分表后如何实现跨分片的订单查询？ [^1]: 千万级高并发秒杀系统设计套路 [^2]: 高频面试题深度解析：如何设计一个百万级并发的秒杀系统？ [^3]: 电商平台每秒100万高并发请求的秒杀系统架构设计和实现 [^4]: 高并发秒杀系统架构设计与实现(RuoYi-Cloud-SecKill)
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