模块九作业

1. 存储架构

1.1 存储性能估算

• 注册：日活 100 万，占总用户数量的 30%， 故有 300 万用户数据。

• 登录：日活 100 万，登录 QPS 为 100w/d

• 商品数据：10 个品类，每类 20 个商品。故有 200 个商品信息数据。

• 订单数据：日活 100 万，30%的用户下单，故每天 30 万订单数据。

1.2 存储架构设计图

2. 计算架构

2.1 计算性能估算

• 用户登录：日活 100 万，秒杀当天预计有 80%的用户参与，假设都在秒杀开始前的 5 分钟内登录，故用户登录 QPS = 2.6k/s；

• 订单数据：实际参与秒杀的商品共计 1012 件，不能超卖，预计在 1 秒内卖完。通过消息队列限流等等措施防止超卖，故有效的订单 TPS = 1012/s；

• 商品查询：秒杀系统要时刻查询出剩余商品数量，故查询峰值在秒杀开启时，1 秒中要给用户反馈出剩余量。故 QPS = 80w/s。

2.2 计算架构

QPS 峰值已超过 80 万每秒，故需要采用三级负载均衡。秒杀系统的流量虽然很高，但是实际有效流量是十分有限的。利用系统的层次结构，在每个阶段提前校验，拦截无效流量，可以减少大量无效的流量涌入数据库。

2.3 计算架构之缓存架构

缓存架构应对超高的商品 QPS，可以有效缓解服务器压力。

3. 可扩展架构

由于秒杀服务的特殊性，故要将秒杀服务作为独立的微服务拆分出来。

4. 高可用架构

由于用户规模已达百万级，对容灾处理需要考虑进来。虽然条件是单机房，但是还是建议老板考虑同城双中心(灾备)模式。

5. 大数据架构

考虑到今后的发展，为推荐系统和机器学习做铺垫，同时也兼顾成本，可以采用 ClickHouse 平台。