nginx Lua Flash Sale#

服务介绍#

限时抢购又称闪购,英文Flash sale,起源于法国网站Vente Privée。闪购模式即是以互联网为媒介的B2C电子零售交易活动,以限时特卖的形式,定期定时推出国际知名品牌的商品,一般以原价1-5折的价格供专属会员限时抢购,每次特卖时间持续5-10天不等,先到先买,限时限量,售完即止。顾客在指定时间内(一般为20分钟)必须付款,否则商品会重新放到待销售商品的行列里。

模式特征#

  • 品牌丰富

  • 时间短暂

  • 折扣超低

服务主要功能#

  • 创建促销服务:采销创建促销后,促销管理系统审核通过后,会调用抢购系统创建促销

  • 抢服务:为符合条件的订单操作剩余数,主要是扣减剩余数

系统设计要点#

如何实现实时库存?#

这里说的库存不是真正意义上的库存,其实是该促销可以抢购的数量,真正的库存在基础库存服务。用户点击『提交订单』按钮后,在抢购系统中获取了资格后才去基础库存服务中扣减真正的库存;而抢购系统控制的就是资格/剩余数。传统方案利用数据库行锁,但是在促销高峰数据库压力过大导致服务不可用,目前采用redis集群(16分片)缓存促销信息,例如促销id、促销剩余数、抢次数等,抢的过程中按照促销id散列到对应分片,实时扣减剩余数。当剩余数为0或促销删除,价格恢复原价。

如何设计抢购redis数据结构?#

采销人员发布促销后,在抢购redis中生成一笔记录,给抢服务提供基本信息。每一个促销对应一个促销id,促销信息是Hashes结构。

例如促销A,对应的类型为单品促销,我们暂且认为类型值为1,对应redis中的key为 C_A_1,数据结构内容类似于如下:

o:  100 // 原始数量
b:  99  // 可抢购数量,假如抢购了一个剩下了99
c:  1   // 抢购次数记录,用来限流,后面会介绍到

如何保证不超卖?#

因为扣减资格是一组操作,我们利用EVAL操作redis剩余数实现原子化操作,伪代码如下:

local key = KEYS[1]
local tag = "b"
local num = tonumber(ARGV[1]);
local lastNum = redis.call('HINCRBY',key,tag,-num);
if业务性判断ortonumber(lastNum) == 0then
    return lastNum
end

如上代码会返回剩余数,如果小于等于0了,则没有库存了

如何提高吞吐量?#

减少网络交互(一次抢数据通过 EVALSHA 一次性提交给redis集群);数据库操作异步化(使用JMQ异步记录日志)

如何保证可用性?#

抢购系统主要依赖于redis集群,redis采用一主三从集群方案,部署在两个机房,每个集群16个分片,每两分片共用一台物理机,可通过配置中心切换主从;

如果Redis挂掉了,如何恢复呢?通过汇总MySQL中的抢购和取消流水日志,并恢复Redis的抢购数量。

系统架构#

nginxLuaFlashSale-framework

注:此处的库存是可抢购数量设置,或者叫做资格/剩余数,并非真正的实际库存

抢服务流程#

Redis使用单个Lua解释器去运行所有脚本,并且Redis 也保证脚本会以原子性(atomic)的方式执行:当某个脚本正在运行的时候,不会有其他脚本或Redis命令被执行

nginxLuaFlashSale-process

REDIS+LUA抢购子流程#

通过lua Script脚本实现,暂时命名为q.lua(主要功能限流和扣减促销活动剩余数)

--[[
--!@brief 促销Id下限流:可以防止某个促销过热导致服务不可以用
--]]
local function limited()
    -- todo: 实现
end
--[[
--!@brief 限制逻辑(ip和pin):比如有的促销是限制ip,这里校验ip是否存在,如果为限ip类型抢购活动,存在抛出异常告知ip已经存在不能抢购
--]]
local function check_ip_pin()
    -- todo: 实现
end
--[[
--!@brief 记录订单号:主要目的实现抢方法幂等性,调用方网络超时可以重复调用,存在订单号直接返回抢购成功,不至于超卖
--]]
local function record_order_id()
    -- todo: 实现
end
--[[
--!@brief 扣减剩余数
--]]
local function scalebuy()
    --
    local lastNum = redis.call('HINCRBY',key,tag,-num);
    --
end
-- 调用顺序不可调整
-- 1 限流
local status,msg = limited()
if status == 0then
    return msg
end
-- 2 校验
status,msg = check_ip_pin()
if status == 0 then
    return msg
end
-- 3 记录订单
status,msg = record_order_id()
if status == 0 then
    return msg
end
-- 4 扣减剩余数
status,msg = scalebuy()
if status == 0 then
    return msg
end
-- 5 返回成功标示
return 1

子流程具体如下:

  1. 解析请求参数,根据促销Id按照Jedis中MurmurHash算法获取分片,然后按照分片包装Pipeline批量发送请求参数argList

  2. 获取系统初始化时SCRIPT LOAD加载q.lua返回的串shaValue

  3. 执行EVALSHA,伪代码如下:

    // 其他操作
    Pipeline p;
    // 初始化p
    p.evalsha(shaValue,keyList, argList);
    // 其他操作
    
  4. 处理返回结果,只要有一个分片失败,本次抢购就失败

限流处理#

方法级限流,限流阈值通过配置中心配置,一分钟生效,伪代码如下:

private static AtomicInteger atomic = new AtomicInteger(0);
public void test() {
    try {
        // 限流
        int limitNum = XXX.getLimitNum();
        int nowConcurrent = atomic.incrementAndGet();
        if(nowConcurrent > limitNum) {
            // 异常处理
        }  
        // 正常业务逻辑
    } catch(Exception e) {
        // 异常处理
    } finally {
        atomic.decrementAndGet();
    }
}

References#