《秒殺系統架構優化思路》
上周參加Qcon，有個兄弟分享秒殺系統的優化，其觀點有些贊同，大部分觀點卻并不同意，結合自己的經驗，談談自己的一些看法。
一、為什么難
秒殺系統難做的原因：庫存只有一份，所有人會在集中的時間讀和寫這些數據。
例如小米手機每周二的秒殺，可能手機只有1萬部，但瞬時進入的流量可能是幾百幾千萬。
又例如12306搶票，亦與秒殺類似，瞬時流量更甚。
二、常見架構
流量到了億級別，常見站點架構如上：
1）瀏覽器端，最上層，會執行到一些JS代碼
2）站點層，這一層會訪問后端數據，拼html頁面返回給瀏覽器
3）服務層，向上游屏蔽底層數據細節
4）數據層，最終的庫存是存在這里的，mysql是一個典型
三、優化方向
1）將請求盡量攔截在系統上游：傳統秒殺系統之所以掛，請求都壓倒了后端數據層，數據讀寫鎖沖突嚴重，并發高響應慢，幾乎所有請求都超時，流量雖大，下單成功的有效流量甚小【一趟火車其實只有2000張票，200w個人來買，基本沒有人能買成功，請求有效率為0】
2）充分利用緩存：這是一個典型的讀多些少的應用場景【一趟火車其實只有2000張票，200w個人來買，最多2000個人下單成功，其他人都是查詢庫存，寫比例只有0.1%，讀比例占99.9%】，非常適合使用緩存
四、優化細節
4.1）瀏覽器層請求攔截
點擊了“查詢”按鈕之后，系統那個卡呀，進度條漲的慢呀，作為用戶，會不自覺的再去點擊“查詢”，繼續點，繼續點，點點點。。。有用么？平白無故的增加了系統負載（一個用戶點5次，80%的請求是這么多出來的），怎么整？
a）產品層面，用戶點擊“查詢”或者“購票”后，按鈕置灰，禁止用戶重復提交請求
b）JS層面，限制用戶在x秒之內只能提交一次請求
如此限流，80%流量已攔
4.2）站點層請求攔截與頁面緩存
瀏覽器層的請求攔截，只能攔住小白用戶（不過這是99%的用戶喲），高端的程序員根本不吃這一套，寫個for循環，直接調用你后端的http請求，怎么整？
a）同一個uid，限制訪問頻度，做頁面緩存，x秒內到達站點層的請求，均返回同一頁面
b）同一個item的查詢，例如手機車次，做頁面緩存，x秒內到達站點層的請求，均返回同一頁面
如此限流，又有99%的流量會被攔截在站點層
4.3）服務層請求攔截與數據緩存
站點層的請求攔截，只能攔住普通程序員，高級黑客，假設他控制了10w臺肉雞（并且假設買票不需要實名認證），這下uid的限制不行了吧？怎么整？
a）大哥，我是服務層，我清楚的知道小米只有1萬部手機，我清楚的知道一列火車只有2000張車票，我透10w個請求去數據庫有什么意義呢？對于寫請求，做請求隊列，每次只透過有限的寫請求去數據層，如果均成功再放下一批，如果庫存不夠則隊列里的寫請求全部返回“已售完”
b）對于讀請求，還用說么？cache來抗，不管是memcached還是redis，單機抗個每秒10w應該都是沒什么問題的
如此限流，只有非常少的寫請求，和非常少的讀緩存mis的請求會透到數據層去，又有99.9%的請求被攔住了
4.4）數據層閑庭信步
到了數據這一層，幾乎就沒有什么請求了，單機也能扛得住，還是那句話，庫存是有限的，小米的產能有限，透過過多請求來數據庫沒有意義。
五、總結
沒什么總結了，上文應該描述的非常清楚了，對于秒殺系統，再次重復下筆者的兩個架構優化思路：
1）盡量將請求攔截在系統上游
2）讀多寫少的常用多使用緩存