Spring Cloud微服务实现秒杀系统

发布时间:2020-06-10 15:26:10 作者:元一
来源:亿速云 阅读:754

我们都知道,正常去实现一个WEB端的秒杀系统,前端的处理和后端的处理一样重要;前端一般会做CDN,后端一般会做分布式部署,限流,性能优化等等一系列的操作,并完成一些网络的优化,比如IDC多线路(电信、联通、移动)的接入,带宽的升级等等。而由于目前系统前端是基于微信小程序,所以关于前端部分的优化就尽可能都是在代码中完成,CDN这一步就可以免了;

关于秒杀的更多思考,在原有的秒杀架构的基础上新增了新的实现方案

通过分布式锁的方式控制最终库存不超卖,并控制最终能够进入到下单环节的订单,入到队列中慢慢去消费下单

请求进来之后,通过活动开始判断和重复秒杀判断之后,即进入到消息队列,然后在消息的消费端去做库存判断等操作,通过消息队列达到削峰的操作

其实,我觉得两种方案都是可以的,只是具体用在什么样的场景;原有方案更适合流量相对较小的平台,而且整个流程也会更加简单;而新增方案则是许多超大型平台采用的方案,通过消息队列达到削峰的目的;而这两种方案都加了真实能进入的请求限制,通过redis的原子自增来记录请求数,当请求量达到库存的n倍时,后面再进入的请求,则直接返回活动太火爆的提示;

1、架构介绍

Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发,如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等,都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。Spring Cloud并没有重复制造轮子,它只是将各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来,通过Spring Boot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理,最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。

后端项目是基于SpringCloud+SpringBoot搭建的微服务框架架构

前端在微信小程序商城上

核心支撑组件

2、关于秒杀的场景特点分析

秒杀系统的场景特点

秒杀架构设计理念

Spring Cloud微服务实现秒杀系统

Spring Cloud微服务实现秒杀系统

秒杀设计思路

关于限流

SpringCloud zuul的层面有很好的限流策略,可以防止同一用户的恶意请求行为

 1 zuul:
 2     ratelimit:
 3         key-prefix: your-prefix  #对应用来标识请求的key的前缀
 4         enabled: true
 5         repository: REDIS  #对应存储类型(用来存储统计信息)
 6         behind-proxy: true  #代理之后
 7         default-policy: #可选 - 针对所有的路由配置的策略,除非特别配置了policies
 8              limit: 10 #可选 - 每个刷新时间窗口对应的请求数量限制
 9              quota: 1000 #可选-  每个刷新时间窗口对应的请求时间限制(秒)
10               refresh-interval: 60 # 刷新时间窗口的时间,默认值 (秒)
11                type: #可选 限流方式
12                     - user
13                     - origin
14                     - url
15           policies:
16                 myServiceId: #特定的路由
17                       limit: 10 #可选- 每个刷新时间窗口对应的请求数量限制
18                       quota: 1000 #可选-  每个刷新时间窗口对应的请求时间限制(秒)
19                       refresh-interval: 60 # 刷新时间窗口的时间,默认值 (秒)
20                       type: #可选 限流方式
21                           - user
22                           - origin
23                           - url

关于负载与分流

当一个活动的访问量级特别大的时候,可能从域名分发进来的nginx就算是做了高可用,但实际上最终还是单机在线,始终敌不过超大流量的压力时,我们可以考虑域名的多IP映射。也就是说同一个域名下面映射多个外网的IP,再映射到DMZ的多组高可用的nginx服务上,nginx再配置可用的应用服务集群来减缓压力;

这里也顺带介绍redis可以采用redis cluster的分布式实现方案,同时springcloud hystrix 也能有服务容错的效果;

而关于nginx、springboot的tomcat、zuul等一系列参数优化操作对于性能的访问提升也是至关重要;

补充说明一点,即使前端是基于小程序实现,但是活动相关的图片资源都放在自己的云盘服务上,所以活动前活动相关的图片资源上传CDN也是至关重要,否则哪怕是你IDC有1G的流量带宽,也会分分钟被吃完;

推荐阅读:
  1. Spring Boot和Spring Cloud的联系
  2. 冒着被开除的风险也要给你们看的 Spring Cloud 入门总结

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