【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。

业务基本场景

1. 每个用户只有登录，获取 Access Token 才能进行访问页面

2. 浏览畅销和好评商品页

3. 获取秒杀商品详情页

4. 秒杀开始，下单预扣库存

5. 支付订单完成下单

架构设计思路

百万用户的架构设计思路如下：

1. 静态数据量不是很大，如用户数据，采用 mysql 存储

2. 大量的查询请求是秒杀的核心性能挑战， 采用 redis cluster 来做秒杀商品的缓存

3. 要求对秒杀商品的库存刚好卖光，不出现超卖，少买。 采用先下单预扣库存的方式，来避免超卖和少卖

4. 采用三级负载 2 台 Nginx/LVS

5. 拆分成 5 个微服务：登录，商品，秒杀，订单，支付

6. 采用同城双中心来保证负载高可用

7. 利用 Clickhouse / Pinot 来做大数据分析

存储设计

存储数据估算

【登录】UV = 100 万

【商品】20 * 10 品类 = 200

【商品库存】与商品数相同

【秒杀商品库存】1000 个充电宝 + 10 台 iphone = 1010

【订单】100 万* 10%（假设每天有 10%的用户下单）=10 万

【订单详情】10 万 * 5（假设每单平均包含 5 个商品）= 50 万

【支付】 ~订单数

存储架构

100 万用户数据，10 万订单数据，50 万订单详情数据，10 万支付单数据

秒杀商品数据，秒杀上平库存数据

计算设计

计算数据估算

【浏览商品】QPS： 100w * 10 / 3600s/ 24h = 115 qps

【秒杀商品】QPS： 100w*20%（假设 20%的活跃用户参加秒杀）*1s= 20w/s

业务流程

计算架构设计

负载均衡

缓存设计

• APP 缓存： 提前缓存详情页和秒杀页的图片，HTML

• CDN 缓存：保存秒杀页静态资源，就近获取，不用把静态资源流量打到自身服务器上

• 应用内缓存：存储预分配库存数据

• 分部署缓存：存储商品真实库存

微服务设计

秒杀服务

• 如果不做限流，需要支持 20w 的 QPS，假设每个节点承载 500 请求数，需要 20w/500 = 400 台，从成本上考量是无法接受的

• 如果采取限流措施，在网关对 IP 和 UserId 做限流，在应用内部利用令牌桶算法限制并发数在 500 一个节点，基于秒杀商品的数量 1010 个， 我们使用三个秒杀服务节点

高可用设计