架构训练营 毕业设计
毕业设计：设计电商秒杀系统
【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。
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
注册登录->浏览商品->秒杀下单->支付/取消订单
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
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。
基于现有微服务架构，可以快速落地，且方便拓展；
用户接近 600 万，开始考虑千万级别架构设计。
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
注册登录->浏览商品->秒杀下单->支付/取消订单
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；
秒杀下单：
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
关系型数据还是遵照已有架构设计，使用 MySQL
使用的主备模式
由于没有达到 2000 万级，所以不考虑 MySQL 分库分表
6.计算架构设计
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
采用多级缓存
APP 要缓存秒杀页面
Nginx 要缓存页面静态资源
后端全局缓存使用现有的 Redis
Redis 使用 Cluster
将 1000 个充电宝和 10 台 Iphone12 分成 5 份，存在 Redis 分片中
计算架构之高可用
Nginx 采用虚拟 IP 和 keep-alived 实现高可用
计算节点有 20 个，无状态，支持高可用
Redis Cluster 支持高可用
MySQL 主备
7.其他
可扩展架构设计-微服务拆分
用户服务、订单服务、物流服务、客服服务、秒杀服务
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；
还未添加个人签名 2019.08.29 加入
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