【开源推荐】基于 SpringBoot 从0到1构建分布式秒杀系统

分布式秒杀系统

运行前一定要看文档说明:https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-seckill/wikis

开发环境

JDK 1.7、Maven、Mysql、Eclipse、SpringBoot 1.5.10、zookeeper 3.4.6、kafka_2.11、redis-2.8.4、curator-2.10.0

启动说明

启动前 请配置 application.properties 中相关 redis、zk 以及 kafka 相关地址,建议在Linux 下安装使用。数据库脚本位于 src/main/resource/sql 下面,启动前请自行导入。配置完成,运行 Application 中的 main 方法,访问 http://localhost:8080/seckill/swagger-ui.html 进行 API 测试。秒杀商品页:http://localhost:8080/seckill ,部分功能待完成。本测试案例单纯为了学习,某些案例并不适用于生产环境,大家根据所需自行调整。

测试入口

http://localhost:8080/seckill/swagger-ui.html

项目截图

秒杀架构

架构层级

一般商家在做活动的时候,经常会遇到各种不怀好意的 DDOS 攻击(利用无辜的吃瓜群众夺取资源),导致真正的我们无法获得服务!所以说高防 IP 还是很有必要的。搞活动就意味着人多,接入 SLB,对多台云服务器进行流量分发,可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力,通过消除单点故障提升应用系统的可用性。基于 SLB 价格以及灵活性考虑后面我们接入 Nginx 做限流分发,来保障后端服务的正常运行。后端秒杀业务逻辑,基于 Redis 或者 Zookeeper 分布式锁,Kafka 或者 Redis 做消息队列,DRDS 数据库中间件实现数据的读写分离。

优化思路

分流、分流、分流,重要的事情说三遍,再牛逼的机器也抵挡不住高级别的并发。限流、限流、限流,毕竟秒杀商品有限,防刷的前提下没有绝对的公平,根据每个服务的负载能力,设定流量极限。缓存、缓存、缓存、尽量不要让大量请求穿透到 DB 层,活动开始前商品信息可以推送至分布式缓存。异步、异步、异步,分析并识别出可以异步处理的逻辑,比如日志,缩短系统响应时间。主备、主备、主备,如果有条件做好主备容灾方案也是非常有必要的(参考某年锤子的活动被攻击)。最后,为了支撑更高的并发,追求更好的性能,可以对服务器的部署模型进行优化,部分请求走正常的秒杀流程,部分请求直接返回秒杀失败,缺点是开发部署时需要维护两套逻辑。

分层优化

前端优化:活动开始前生成静态商品页面推送缓存和 CDN,静态文件(JS/CSS)请求推送至文件服务器和 CDN。网络优化:如果是全国用户,最好是 BGP 多线机房,减少网络延迟。应用服务优化:Nginx最佳配置、Tomcat 连接池优化、数据库配置优化、数据库连接池优化。

全链路压测

分析需压测业务场景涉及系统协调各个压测系统资源并搭建压测环境压测数据隔离以及监控(响应时间、吞吐量、错误率等数据以图表形式实时显示)压测结果统计(平均响应时间、平均吞吐量等数据以图表形式在测试结束后显示)优化单个系统性能、关联流程以及整个业务流程

整个压测优化过程就是一个不断优化不断改进的过程,事先通过测试不断发现问题,优化系统,避免问题,指定应急方案,才能让系统的稳定性和性能都得到质的提升。

代码案例

可能秒杀架构原理大家都懂,网上也有不少实现方式,但大多都是文字的描述,告诉你如何如何,什么加锁、缓存、队列之类。但很少全面有的案例告诉你如何去做,既然是从0到1,希望以下代码案例可以帮助到你。当然最终落实到生产,还有很长的路要走,要根据自己的业务进行编码,实施并部署。

你将会在代码案例中学到以下知识:

如何搭建 SpringBoot 微服务ThreadPoolExecutor 线程池的使用ReentrantLock 和 Synchronized 的使用场景数据库锁机制(悲观锁、乐观锁)分布式锁(RedissLock、Zookeeper)进程内消息队列(LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue)分布式消息队列(Redis、Kafka)AOP 实现切面锁Disruptor 高效队列商品详情页静态化

单机

分布式锁应该具备哪些条件

在分布式系统环境下,一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行;高可用的获取锁与释放锁;高性能的获取锁与释放锁;具备可重入特性;具备锁失效机制,防止死锁;具备非阻塞锁特性,即没有获取到锁将直接返回获取锁失败。

分布式锁

基于数据库实现分布式锁;基于缓存(Redis等)实现分布式锁;基于 Zookeeper 实现分布式锁;

思考改进

如何防止单个用户重复秒杀下单?如何防止恶意调用秒杀接口?如果用户秒杀成功,一直不支付该怎么办?消息队列处理完成后,如果异步通知给用户秒杀成功?如何保障 Redis、Zookeeper 、Kafka 服务的正常运行(高可用)?高并发下秒杀业务如何做到不影响其他业务(隔离性)?

项目地址

https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-seckill