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秒杀思路思考

秒杀思路思考

作者: wuyuan0127 | 来源:发表于2018-05-10 17:02 被阅读46次

1.表设计

2. 核心业务:

3.  基本实现

4. 优化点: *****************

1. 查询商品库存可以在系统初始化的时候,把秒杀商品id 和 秒杀商品库存加载到redis 中 , 使用redis.decr  预减库存  

这里有一个争议点: 分布式环境下,代码随时都有可能中断,所有初始化商品的库存时,最好有一个容错率的概念, 比如原先存储 goodId:10,但是考虑到 redis.decr库存之后,mq没有消费成功,所有把初始化库存

设置为 goodId: 10*50或者 goodId: 10 * 100倍,来防止 秒杀库存减完,但是mq消费失败的情况,考虑容错率的情况下,就算mq消费失败,因为有容错率的倍数在这里,也可以在mq里面把库存完全消费掉,而不会存在库存没有用完的情况.[2018-5-17号添加容错率的概念]  秒杀的库存一般很少,所以就算乘上几十倍的容错率,请求量还是很少.

2.用户秒杀成功会秒杀记录存入到redis中, 如果秒杀成功就有记录,没有就是 null ,不需要查询数据库

3. 操作数据库的业务比较复杂,可以换成MQ来发送消息,直接返回用户排队中的页面状态,

    MQ消费者 执行 减库存,生成订单和生成秒杀订单的业务.

    如果可以减库存成功,就执行下订单和生成秒杀订单操作. 秒杀成功会秒杀记录存入到redis中

     减库存不成功,就代表秒杀已经结束,轮训的时候,就可以在内存中定义一个 volatile的变量 赋值为false ,轮训的时候给前端 -1 的结果. 

     秒杀成功就会有 秒杀成功记录在redis 中,可以在redis中拿到1的结果.    0就继续轮训

     然后页面通过定时器轮训查询秒杀结果, 0 没有轮训到结果 ,1 秒杀成功 , -1 秒杀失败

4.   redis.decr返回的结果是一个数字,   redis.decr 预减库存小于 0时,后面的流量还是会访问redis,这也是一个网络访问,需要优化,当预减库存小于0的时候, 定义一 个 Map<String,Boolean>   key存储 goodId,value存储 此是否已经秒杀完成 , 如果秒杀完成就不需要访问redis了 减少对redis 的访问.

5. 前台页面的静态化,了解HTTP的强制缓存和对比缓存的区别,除了页面静态化,还可以做对象缓存,页面级别缓存,url地址级别缓存

静态化之后,通过头信息设置强制缓存:

 对于强制缓存来说,响应header中会有两个字段来标明失效规则(Expires/Cache-Control):

Expires

  Expires的值为服务端返回的到期时间,即下一次请求时,请求时间小于服务端返回的到期时间,直接使用缓存数据。

不过Expires 是HTTP 1.0的东西,现在默认浏览器均默认使用HTTP 1.1,所以它的作用基本忽略。

另一个问题是,到期时间是由服务端生成的,但是客户端时间可能跟服务端时间有误差,这就会导致缓存命中的误差。

所以HTTP 1.1 的版本,使用Cache-Control替代。

Cache-Control

Cache-Control 是最重要的规则。常见的取值有private、public、no-cache、max-age,no-store,默认为private。

private:客户端可以缓存

public: 客户端和代理服务器都可缓存(前端的同学,可以认为public和private是一样的)

max-age=xxx:缓存的内容将在 xxx 秒后失效

no-cache:需要使用对比缓存来验证缓存数据(后面介绍)

no-store:所有内容都不会缓存,强制缓存,对比缓存都不会触发(对于前端开发来说,缓存越多越好,so...基本上和它说886)

对于比对缓存:

总结

对于强制缓存,服务器通知浏览器一个缓存时间,在缓存时间内,下次请求,直接用缓存,不在时间内,执行比较缓存策略。

对于比较缓存,将缓存信息中的Etag和Last-Modified通过请求发送给服务器,由服务器校验,返回304状态码时,浏览器直接使用缓存。

6.秒杀地址的隐藏, 在点击秒杀的时候,访问后台生成一个唯一的token值,这个值是构成秒杀地址的一部分

7.点击秒杀的时候,要验证码数学公式,或者汉字拼音都可以

8.用springmvc拦截器+redis+注解做分布式限流

9.分布式session,既需要在cookie中存储jsessionId,也需要在参数中返回,这样禁止cookie,也可以实现分布式session

10.乐观锁,悲观锁,以及防重表的应用--->并进行思考,有些东西不是懂了就会用.

    乐观锁:并发不超过20%的时候使用    

    悲观锁: 会有死锁的情况出现

    防重表: 利用唯一索引和减库存在同一个事务. 以及减库存的sql 加上 stock_count>0 

11.只有做到大流量对数据库影响不大的时候,这个时候可以用 nginx 对 机器进行 横行扩展,流量再大,就 lvs(dr)下面挂 nginx.

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