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设计电商秒杀系统

作者:张靖
  • 2022 年 1 月 15 日
  • 本文字数:1948 字

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【业务背景】

你作为一个电商创业公司的架构师,负责设计 6.18 大促秒杀系统的设计,你们的业务模式如下:

1.你们挑选选品各大电商平台上畅销和好评的商品进行销售,每个品类不超过 20 个商品,目前做了 10 个品类;

2.本次 6.18 秒杀选择了 1000 个充电宝,10 台 iPhone12 作为秒杀商品;

3.正常的日活大约 100 万用户;

4.老板要求万无一失。

【技术背景】

1.技术团队以 Java 为主,已经落地了微服务架构;

2.主要渠道是自有的 App(包括 iOS 和 Android)和微信小程序,为了促进用户转化为 App 用户,只有下载 App 才能参加秒杀活动;

3.目前只有单机房。

【毕设要求】

1.设计完整的架构,例如存储、负载均衡、缓存、高可用、可扩展等;

2.大约 10 页以内的 PPT,每页 PPT 说明一项设计,包括架构设计和设计理由,无需详细解释备选方案。

【提示】

1.分析考虑要全面,但并不意味着架构设计要面面俱到,如果分析后认为某些设计点可以不做,就在作业最后统一说明原因即可;

2.如果没有思路,请对照模块 9 的 IM 案例;

3.如果有的信息觉得不够全或者不够细,可以做出一定的假设,但不能天马行空,需要对照已有的业务背景和技术背景进行合理推断。


1.业务背景

你作为一个电商创业公司的架构师,负责设计 6.18 大促秒杀系统的设计,你们的业务模式如下:

1.你们挑选选品各大电商平台上畅销和好评的商品进行销售,每个品类不超过 20 个商品,目前做了 10 个品类;

2.本次 6.18 秒杀选择了 1000 个充电宝,10 台 iPhone12 作为秒杀商品;

3.正常的日活大约 100 万用户;

4.老板要求万无一失。

2.技术背景

1.技术团队以 Java 为主,已经落地了微服务架构;

2.主要渠道是自有的 App(包括 iOS 和 Android)和微信小程序,为了促进用户转化为 App 用户,只有下载 App 才能参加秒杀活动;

3.目前只有单机房。


3.业务基本场景


1.使用手机号注册,每个手机号,只能注册一个账号;

2.账号要实名认证,未认证账号,不能参与秒杀;

3.一般商品购买流程,先减库存(下单),后付款,有待支付订单有效期;

4.秒杀商品流程,和一般商品购买流程一致,入口在活动时间点,才开启;

5.秒杀商品,每人限购一件;


4.总体架构思路

  1. 正常的日活大约 100 万用户,作为创业公司,日活比例假设高一些,占比 50%。则总用户有 200 万。活动期间,可能有新增 30-50 万。所以按照百万用户级别,进行秒杀设计,适应最大业务需求。

  2. 基于现有微服务架构,可以快速落地,且方便拓展;

  3. 用户接近 600 万,开始考虑千万级别架构设计。

  4. 秒杀场景,最重要的是库存管理,和用户体验。


5.存储架构设计

百万用户存储性能估算


注册:

百万用户注册信息。


登录:

正常日活用户 100 万,秒杀活动,假设是两倍,登录数据是 200 万。


浏览商品:

10 个品类,每个品类不超过 20 个商品;

两个秒杀商品;


下单:

假设每天,每十个活跃用户下单 1 单,日单量为 10 万单

秒杀库存为:1010 个


支付:

和下单量数量级类似


存储架构设计



6.计算架构设计

百万用户规模计算性能估算

注册:

估计短期新增注册用户每日 10 万,可以忽略。


登录:

因为活动使用的是 app,大部分都是提前登录好的。假设需要登录的 50 万用户,集中在秒杀开始前 1 小时,登录 TPS 均值:500000/3600 = 139。


浏览商品:

普通商品

10 个品类,每个品类不超过 20 个商品;

每次访问,需要更新商品库存信息,通过 redis 获取(redis 商品信息,每秒更新一次)

日活 100 万用户,每次看 50 个商品,80%集中在早中晚睡前 4 小时,则 QPS 计算为:1000000*50*0.8/(4*3600)=2778 QPS


两个秒杀商品;

使用 APP,提前缓存商品基础信息。假设 200 万参与秒杀,其中 50 万,是第一次查看秒杀商品,时间集中在秒杀前 1 小时,则 QPS 均值:500000/3600 = 139。


下单:

假设每天,每十个活跃用户下单 1 单,日单量为 10 万单

80%集中在早中晚睡前 4 小时,则 TPS 计算为:100000*50*0.8/(4*3600)=278 QPS


秒杀库存为:1010 个

秒杀共两个品类,1010 个商品,假设秒杀在 10s 内完成

假设有 200 万用户参与了秒杀,每个人发起了 2 次下单请求(APP 控制),在 20s 内秒杀结束。

则请求 TPS 为:2000000*2/20 = 20 万 TPS


支付:

和下单量数量级类似


计算架构之负载均衡

  • 考虑到 QPS 超过 20 万,采用 LVS+nginx 作负载均衡设计

计算架构之缓存架构

  • 使用 APP 对商品基础信息进行缓存


计算架构之高可用

  • 考虑到下单请求很大,很集中,引入消息队列,进行削峰,具体来说

  • 收到下单请求,直接丢入消息队列,并记录超时时间到 redis 集群

  • 消息处理端,接收到消息,首先校验是否超时,超时则直接丢弃,未超时,则进行下单处理

  • 客户端,轮询查询是否下单成功



7.其他架构设计

可扩展架构设计-微服务拆分


高可用架构设计 - 同城灾备

考虑到目前单机房可以承载,这个作为预案,如果老板了解成本后同意,才做。


大数据架构设计

使用 ClickHouse

1.兼容 SQL,维护使用简单;

2.性能强劲,OLAP 分析平台;

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