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发布于: 2021 年 07 月 29 日

毕业设计:设计电商秒杀系统

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. 活动未开始不能点击购买

  2. 活动开始可以点击购买

  3. 下单检查是否超过秒杀商品总数

  4. 超过商品总数,显示秒杀结束

  5. 秒杀成功后再付款

4. 总体架构思路

  1. 正常日活用户 100 万用户,大概有 60%~120%的用户会参与秒杀活动,所以架构按照百万用户级别参与秒杀设计,适应最大业务需求。

  2. 客户端只有下载 App 才能参加秒杀活动,所以架构设计只考虑 App 的情况。

  3. 秒杀活动不经常有,保持单机房不变。

5. 存储架构设计

5.1 存储架构估算

  • 登录

正常日活用户 100 万,登录数据是每天 100 万

  • 浏览秒杀商品

100 万用户同时浏览两种商品,1000 个充电宝和 10 台 iPhone12。

  • 下单

1000 个充电宝和 10 台 iPhone12,订单数量 1

5.2 存储架构设计


  • 秒杀开始时,为了支撑大量高并发的商品库存查询,用 Redis Cluster 支持。

  • 商品库存扣减和订单操作数据量不大,仍然有 MySQL 支持。

6. 计算架构设计

6.1 计算性能估算

  • 登录

估计有 60~120 万用户登录,考虑到 50%用户可能会集中在秒杀时间前 1 个小时登录,登录的 TPS 值:

50 万/3600 ≈ 140

  • 秒杀

估计有 60~120 万用户会在前 2 秒内参与秒杀,绝大部分是读请求。秒杀的 QPS 值:30 万~60 万

6.2 计算架构之负载均衡

  • 考虑到 QPS 在 30 万~60 万,采用 LVS 作负载均衡设计

6.3 计算架构之缓存架构

  • 尽量把商品详情页的页面元素静态化,然后使用 CDN 或 App 把这些静态化的元素缓存起来。秒杀前大量请求可以直接由 CDN 或 App 缓存服务,不会到达服务器端,减轻服务器端压力。

  • 秒杀活动开始,为了支撑大量高并发的库存查验请求,由 Redis 保存库存,扣减库存。yin'ci 分布式缓存也选用 Redis。

7. 高可用(Plan B)

秒杀系统在大流量的冲击下,容易出现意外情况,为了保证系统的高可用,要有相应的保护措施,即 Plan B。

  • 高可用-排队

  • 收到秒杀请求后并不是立即处理,而是放到消息队列,系统根据能力进行异步处理。

  • 队列的大小根据秒杀商品数量或多一些定义。

  • 相比较限流来说,排队的客户端体验要更好一些。


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