一、业务背景

• 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；

• 本次 6.18 秒杀选择了 1000 个充电宝，10 台 iPhone 12 作为秒杀商品；

• 正常的日活大约 100 万用户；

• 老板要求万无一失。

二、技术背景

• 技术团队以 Java 为主，已经落地了微服务架构；

• 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；

• 目前只有单机房。

三、性能预估

• 热销商品详情

200 个热销产品，假设每个商品 1w 人关注，按每人每分钟 5 次访问计算，按 cdn 可以抵挡 90%的请求计算，下单请求按 10%计算

热销商品 Qps = 200 * 1w * 5 次/ 60 秒* (1-90%) ≈ 2w/s

• 秒杀商品详情

假设 1000 个充电宝和 10 台 iphone 在同一时间开启秒杀活动，假设 20w 用户参与秒杀商品，在秒杀开始前 2 分钟频繁请求商品详情，按平均每个用户每分钟请求 50 次来预估，cdn 抵挡 90%

请求计算秒杀前 2 分钟商品详情 qps = 20w * 50 次/ 60 秒* (1-90%) ≈ 2w/s

• 秒杀处理

假设 20w 人在秒杀活动开启后，5 秒内有 20w 请求，假设秒杀处理 qps/tps = 20w /5 秒= 4w/s

四、架构设计 

1、存储架构设计

• 数据库存储：mysql 采用一主多从架构

• 缓存存储：redis 采用 redis cluster

2、负载均衡架构设计

总个系统预估 qps+tps 为 10w/s 左右，并考虑到后续业务的增长，采用 4 级负载均衡设计

3、缓存架构设计

商品信息查询量 10w/s 左右，采用 4 级缓存设计

4、计算架构设计

5、高可用架构设计

• 秒杀请求排队架构

使用排队服务器，技术本质是：请求缓存+ 同步改异步+ 请求端轮询

• 数据库主从复制架构

• 应用服务架构