hbnnmall秒杀服务
一、细节总结
需要关注的几个问题：
- 流控；
- 降级熔断；
- 风控；
- 库存设计；
- 高并发处理；
1、流控
限流是保护秒杀系统的重中之重，对于瞬时并发量巨大的情况下，如何保证系统不崩是关键，防止超大规模的流量打到秒杀后端，导致系统挂掉。
1）无用（多余）请求；
比如秒杀商品只有2000件，但预约数高达1000千万，可能有%80的流量都是无用的，就不必要再进来了。
2）负载均衡
后段服务部署多台机器，上层通过软件实现负载均衡，一般通过LVS+Nginx两层分别实现负载均衡。
3）服务限流
1） 采用限流算法。
之前专门写过一篇文章分析过： 限流算法
2） 消息队列
通过队列实现消峰，其实从严格意义上来讲，这个不算是限流。算是导流，将流量都打到消息队列，消费者异步串行处理减小瞬时并发请求。
3）缓存
通过设置不同层级的缓存，避免流量重复打入。
- 前端静态文件缓存，Nginx以及CDN；
- 后端服务器本地缓存；
- 后段服务Redis缓存
2、熔断降级
就是将一些服务进行熔断降级，保证高并发情况下，系统仍然是OK的。可以在开始前就行降级。也可以在服务异常了，实时进行熔断或者降级。
针对这部分，可以和上面的限流一起做，目前比较成熟的框架有很多，比如阿里的sentinel，参考连接： 扛住阿里双十一高并发流量，Sentinel是怎么做到的？
在hbnnmall的秒杀设计中，对于服务端限流以及降级熔断，我直接使用了阿里的sentinel，没必要自己重复造轮子，这个已经非常成熟了。
3、风控
风控主要是屏蔽所有想要通过作弊手段进行抢购的请求。
最基本的是同一个用户的多次请求，除了第一次都是无效的。
其次，就是调用风控dubbo服务，根据某些规则进行风控，比如IP黑名单，用户黑名单等等。
4、库存设计
库存就是不要超卖，可以少卖。通过预设置来控制，使用Redis+Lua实现。总库存的校验在下单的时候直接走总流程即可。
5、高并发处理
有效的用户通过限流服务后进行抢购后端，多个用户进行抢购的设计也是很重要的，golang是最适合做这个工作的。
二、整体设计
前端： Vue+Django+云存储CDN；
Java后端：主要实现限流、风控等功能。
Go后端：实现抢购秒杀。
三、秒杀流程图
测试工具：
库存设置成100个，模拟共1万个用户取抢购
import requests
import json
import time
import random
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
pool = ThreadPool(6)
def seckill(uid):
url = "http://127.0.0.1:7878/seckill"
data = {
"uid":uid,
"act_id":10,
}
# headers = {
# "Content-Type":"application/json"
# }
resp = requests.post(url=url,data=json.dumps(data))
resp = resp.text
# print(resp)
resp = json.loads(resp)
# time.sleep(random.randint(0,1))
if "data" not in resp or resp["data"] == "false":
return False
return resp["data"]
urls = range(1,10000)
results = pool.map(seckill,urls)
results = filter(lambda x: x, list(results))
print(list(results))
print(len(list(results)))
pool.close()
pool.join()
参考资料：
Sentinel: The Flow Sentinel of Your Services
这个注解一次搞定限流与熔断降级：@SentinelResource
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