超卖

秒杀系统 秒杀系统介绍 秒杀系统相信网上已经介绍了很多了，我也不想黏贴很多定义过来了。 废话少说，秒杀系统主要应用在商品抢购的场景，比如： 电商抢购限量商品 卖周董演唱会的门票 火车票抢座 … 秒杀系统抽象来说就是以下几个步骤： 用户选定商品下单 校验库存 扣库存 创建用户订单 用户支付等后续步骤… 听起来就是个用户买商品的流程而已嘛，确实，所以我们为啥要说他是个专门的系统呢。。 为什么要做所谓的“系统” 如果你的项目流量非常小，完全不用担心有并发的购买请求，那么做这样一个系统意义不大。 但如果你的系统要像12306那样，接受高并发访问和下单的考验，那么你就需要一套完整的 流程保护措施 ，来保证你系统在用户流量高峰期不会被搞挂了。（就像12306刚开始网络售票那几年一样） 这些措施有什么呢： 严格防止超卖：库存100件你卖了120件，等着辞职吧 防止黑产：防止不怀好意的人群通过各种技术手段把你本该下发给群众的利益全收入了囊中。 保证用户体验：高并发下，别网页打不开了，支付不成功了，购物车进不去了，地址改不了了。这个问题非常之大，涉及到各种技术，也不是一下子就能讲完的，甚至根本就没法讲完。 我们先从“防止超卖”开始吧 毕竟，你网页可以卡住，最多是大家没参与到活动，上网口吐芬芳，骂你一波。但是你要是卖多了，本该拿到商品的用户可就不乐意了，轻则投诉你，重则找漏洞起诉赔偿。让你吃不了兜着走

大家好，我是崔皓。 很高兴有这样一个机会和大家认识。我在IT行业从事软件开发工作十余年了，足迹涵盖企业服务，互联网，企业数字化转型等。工作之余热爱阅读和学习，希望能通过这个专栏和大家成为朋友。 开篇 本次专栏要给大家分享的是“如何设计秒杀系统”，专栏共包括15章，本章是第一章。 今天会给大家介绍以下内容： 秒杀场景的特征 隔离的设计思路 分层设计思路 本章的讲解思路是，提出秒杀场景的特征，也就是理解什么是秒杀。然后介绍在秒杀系统设计的底线，有了底线才能保证进可攻退可守。最后介绍使用哪些方法和手段实现秒杀系统的架构设计，以及本专栏的章节脉络和主要内容。 秒杀场景的特征 秒杀通常是电商网站定期举办的活动，这个活动有明确的开始和结束时间，而且参与互动的商品是事先定义好的，商品的个数也是有限制的。同时会提供一个秒杀的入口，让用户通过这个入口进行抢购。 总结一下秒杀场景的特点： 定时开始 ，秒杀时大量用户会在同一时间段，抢购同一商品，网站瞬时流量激增。 库存有限 ，秒杀下单数量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功。 操作可靠 ，秒杀业务流程比较简单，一般就是下订单减库存。库存就是用户争夺的“资源”，实际被消费的“资源”不能超过计划要售出的“资源”，也就是不能被“超卖”。因此要保证数据的一致性，也就是操作可靠。 并发量高 ，在同一时刻访问系统的用户数急剧增加

大家好，我是崔皓。 很高兴有这样一个机会和大家认识。我在IT行业从事软件开发工作十余年了，足迹涵盖企业服务，互联网，企业数字化转型等。工作之余热爱阅读和学习，希望能通过这个专栏和大家成为朋友。 开篇 本次专栏要给大家分享的是“如何设计秒杀系统”，专栏共包括15章，本章是第一章。 今天会给大家介绍以下内容： 秒杀场景的特征 隔离的设计思路 分层设计思路 本章的讲解思路是，提出秒杀场景的特征，也就是理解什么是秒杀。然后介绍在秒杀系统设计的底线，有了底线才能保证进可攻退可守。最后介绍使用哪些方法和手段实现秒杀系统的架构设计，以及本专栏的章节脉络和主要内容。 秒杀场景的特征 秒杀通常是电商网站定期举办的活动，这个活动有明确的开始和结束时间，而且参与互动的商品是事先定义好的，商品的个数也是有限制的。同时会提供一个秒杀的入口，让用户通过这个入口进行抢购。 总结一下秒杀场景的特点： 定时开始 ，秒杀时大量用户会在同一时间段，抢购同一商品，网站瞬时流量激增。 库存有限 ，秒杀下单数量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功。 操作可靠 ，秒杀业务流程比较简单，一般就是下订单减库存。库存就是用户争夺的“资源”，实际被消费的“资源”不能超过计划要售出的“资源”，也就是不能被“超卖”。因此要保证数据的一致性，也就是操作可靠。 并发量高 ，在同一时刻访问系统的用户数急剧增加

1.商城抢购，秒杀库存超卖是比较头疼的事，下面使用三种方法防止超卖 1.mysql锁机制，悲观锁InnoDB行级锁方案，不建议使用，对数据库压力较大，如果出现死锁会导致一直不能更新，除非kill掉进程 2.mysql乐观锁 不使用第三方情况下可以使用此方案 3.redis incrby decrby原子性操作，防止超卖 4.为方便扩展，把库存类抽象出接口，方便以后扩展，也可以使用其它方式实现 1.1.mysql锁机制，悲观锁，InnoDB行级锁方案，查询需使用索引 1.事务级别必须为 SERIALIZABLE 级别 2.查询条件验证库存是否够本次购买，例： id = 1 AND inventory >=1 3.PDO update更新后，不但要验证返回状态是否为!==false,并且同时验证影响行数是否大于0 4.数据库链接一定要使用同一链接，单例或DB链接传入，建议使用单例，由于测试网上找了个db类，没有实现单例，所以使用比较笨的方法，传递数据库链接 5.update件件增加验证购买数量条件 AND inventory >=1 1.2.mysql乐观锁 数据库表增加版本字段如version，每次修改时版本号+1 如果更新操作顺序执行，则数据的版本（version）依次递增，不会产生冲突。但是如果发生有不同的业务操作对同一版本的数据进行修改，那么，先提交的操作（图中B

1、请选择以下代码运行的结果： <?php if ('1e3' == '1000') echo 'LOL'; ?> 　　A 无任何输出结果 　　　　 B LOL 　　　　　　C 不执行且报错 解析：1e3 是 科学计数法 实数的指数形式 为1乘以10的三次方，故‘1e3’=='1000'是成立的，输出echo ‘LOL’； 2、请选出以下代码运行的结果： <?php $a = "aabbzz"; $a++; echo $a; ?> 　　A b 　　　　　　　　　　　B aabbzz 　　　　　　　　　　 C aabcaa 解析： 字符串字母相加其实就是在末尾字母加一 如：$a = "a"; $a++;答应结果就是 b,$a=''aa';结果就是ab 故$a = "aabb";打印结果就是 aabc ,如$a = "aabbz";结果就是 aabca,因为Z是末尾字母故加一变为a,向前一位进一,b就变为c,故结果为C； 3，写出一下程序的输出结果：<?php 　 $data = ['a','b','c']; foreach($data as $k=>$v){ $v = &$data[$k]; } > A $data = ['a','b','c']; 　　　　　　　　　　　B $data = ['b','b','c']; 　　　　　　　　　　 C $data = ['b','c','c

今天我们一起来看看，一套秒杀系统在架构设计上需要有哪些考量： 秒杀场景的特点 系统隔离的设计思路 客户端设计 代理层设计 应用层设计 数据库设计 压力测试 总结 秒杀场景的特点 秒杀场景是电商网站定期举办的活动，这个活动有明确的开始和结束时间，而且参与互动的商品是事先定义好了，参与秒杀商品的个数也是有限制的。同时会提供一个秒杀的入口，让用户通过这个入口进行抢购。 总结一下秒杀场景的特点： 定时开始，秒杀时大量用户会在同一时间，抢购同一商品，网站瞬时流量激增。 库存有限，秒杀下单数量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功。 操作可靠，秒杀业务流程比较简单，一般就是下订单减库存。库存就是用户争夺的“资源”，实际被消费的“资源”不能超过计划要售出的“资源”，也就是不能被“超卖”。 系统隔离的设计思路 在分析秒杀的特点后，我们发现秒杀活动是有计划的，并且在短时间内会爆发大量的请求。为了不影响现有的业务系统的正常运行，我们需要把它和现有的系统做隔离。 即使秒杀活动出现问题也不会影响现有的系统。隔离的设计思路可以从三个维度来思考。 业务隔离 技术隔离 数据库隔离 业务隔离 既然秒杀是一场活动，那它一定和常规的业务不同，我们可以把它当成一个单独的项目来看。在活动开始之前，最好设计一个“热场”。 “热场”的形式多种多样，例如：分享活动领优惠券，领秒杀名额等等。“热场”的形式不重要

本文转载自 石杉的架构笔记 背景引入 首先，我们一起来看看这个问题的背景？ 前段时间有个朋友在外面面试，然后有一天找我聊说：有一个国内不错的电商公司，面试官给他出了一个场景题： 假如下单时，用分布式锁来防止库存超卖，但是是每秒上千订单的高并发场景，如何对分布式锁进行高并发优化来应对这个场景？ 他说他当时没答上来，因为没做过没什么思路。其实我当时听到这个面试题心里也觉得有点意思，因为如果是我来面试候选人的话，应该会给的范围更大一些。 比如，让面试的同学聊一聊电商高并发秒杀场景下的库存超卖解决方案，各种方案的优缺点以及实践，进而聊到分布式锁这个话题。 因为库存超卖问题是有很多种技术解决方案的，比如悲观锁，分布式锁，乐观锁，队列串行化，Redis原子操作，等等吧。 但是既然那个面试官兄弟限定死了用分布式锁来解决库存超卖，我估计就是想问一个点：在高并发场景下如何优化分布式锁的并发性能。 我觉得，面试官提问的角度还是可以接受的，因为在实际落地生产的时候，分布式锁这个东西保证了数据的准确性，但是他天然并发能力有点弱。 刚好我之前在自己项目的其他场景下，确实是做过高并发场景下的分布式锁优化方案，因此正好是借着这个朋友的面试题，把分布式锁的高并发优化思路，给大家来聊一聊。 库存超卖现象是怎么产生的？ 先来看看如果不用分布式锁，所谓的电商库存超卖是啥意思？大家看看下面的图： 这个图，其实很清晰了

什么是超卖 现象举例：比如某商品库存为1，用户一和用户二同时购买。用户一提交订单库存修改为0，用户二在不知道的情况下再次提交订单，库存被再次修改为-1.这就是超卖现象。 原理：是因为数据库底层的读写操作是可以同时进行的，虽然写操作默认是带有隐式锁（即对同一数据部门同时进行写炒作）但是读炒作默认是不带锁的，所有当用户一减去库存时，用户二依然可以读取到库存为1的情况，这就出现的超卖的情况。 超卖的解决方案 前端解决方案 1，缓存静态数据 2，搭建负载均衡集群，目前采用较多的为nginx 3，进行ip限制，限制同一个ip单位时间内发起的请求数量 4，考虑使用系统降级 同过以上方式降低并发量 后端解决方案 1，增加数据库判断 并发情况下，判断库存和修改库存是存在线程安全问题的，说以在进行最终修改库存时，需要增加一个判断机制，判断当前库存是否小于0， begin ( ) update orders set count = count - 1 where cound > 0 and sku_id = '123' commit ( ) 这是利用了update的行级锁，说以可以保证线程安全，避免库存出现负数的情况。同时应为加了锁，你会发现100个线程访问，最终只有获取锁的对象执行成功，其他都会失败，影响性能。 2，前置数据到redis 2.1系统启动后，初始化sku信息到redis数据库

最近业务试水电商，接了一个秒杀的活。之前经常看到淘宝的同行们讨论秒杀，讨论电商，这次终于轮到我们自己理论结合实际一次了。 ps：进入正文前先说一点个人感受，之前看淘宝的ppt感觉都懂了，等到自己出解决方案的时候发现还是有很多想不到的地方其实都没懂，再次验证了“细节是魔鬼”的理论。并且一个人的能力有限，只有大家一起讨论才能想的更周全，更细致。好了，闲话少说，下面进入正文。 一、秒杀带来了什么？ 秒杀或抢购活动一般会经过【预约】【抢订单】【支付】这3个大环节，而其中【抢订单】这个环节是最考验业务提供方的抗压能力的。 抢订单环节一般会带来2个问题： 　　1、高并发 　　比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。 　　2、超卖 　　任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要面临的难题。 二、如何解决？ 首先，产品解决方案我们就不予讨论了。我们只讨论技术解决方案 1、前端 面对高并发的抢购活动，前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】 　　A：扩容 　　加机器，这是最简单的方法，通过增加前端池的整体承载量来抗峰值。 　　B：静态化 　　将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。 　　C：限流 　　一般都会采用IP级别的限流，即针对某一个IP

前言： redis不仅仅是单纯的缓存，它还有一些特殊的功能，在一些特殊场景上很好用。 本篇博文用来测试下使用redis来防止抢购商品超卖问题。 内容： 使用redis的list进行测试 　　　　思路是设置一个redis列表List，假设有十个商品，每次请求先判断List的长度，小于十就能抢到商品，将用户信息存放到List中。代码如下 //进行抢购 protected function way_list(){ $num = $this->redis->lLen(); if($this->redis->lLen()>=self::AMOUNTLIMIT){ $this->writeLog("抢购失败".$num); return; }else{ $this->redis->rPush($num); $this->writeLog("抢购成功".$num); } } 结果：失败！ 可以很明显数量不对顺序也不对。 分析了下原因，在代码执行时，多用户并发请求时，第一个用户判断List长度符合条件还未进行List写入时，第二个用户也通过了List长度判断。所以就导致执行失败。 这就没有利用到redis的原子性 所以进行了改良 使用redis 的incrby。incrby将制定key 的值增加指定的增量，并返回增量后的值。是一个原子性操作。所谓的原子性操作就是执行该方法后要嘛成功要嘛失败。