毕业设计

日活 100 万

预估：

日常活动（目前已有设计）：

购物车：100 万*80%(每天 80%用户会添加购物车)*10(每人每天加购 10 个商品) = 800 万条购物车数据

平均 TPS：92/s 峰值：92*20=2000/s

100 万*80%(每天 80%用户会查看购物车)*5(每人每天查看 5 次) = 400 万次查询

订单：100 万*60%(每天 60%的用户会下单)*2(每人每天下单两次) = 120 万条订单数据

平均 TPS：14/s 峰值：14*20=250/s

100 万*50%(每天 50%的人会看订单)*1(每天看一次) = 50 万次查询

平均 QPS：6/s 峰值：6*10=60/s

秒杀活动：

秒杀：100 万*50%(50%的活跃用户会参加秒杀活动)*2(每人两个商品都参加秒杀) = 100 万秒杀数据

TPS：100 万

用户会不断查询秒杀结果：QPS：100 万*30 次 = 3000 万/s

一、存储设计

redis-cluster（同城双机房）

存储秒杀订单信息，过段时间失效，只有秒杀成功的才回写数据库。

二、缓存

App 缓存 -> CDN -> Redis 缓存 -> 应用内缓存

三、负载均衡

LVS 集群

四、高可用、可扩展

同城双机房

沿用现有微服务结构即可