12306 的架構也太 "牛X" 了吧！

時間  2020-05-16
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每到節假日期間,一二線城市返鄉、外出遊玩的人們幾乎都面臨着一個問題：搶火車票!
雖然如今大多數狀況下都能訂到票,可是放票瞬間即無票的場景，相信你們都深有體會。尤爲是春節期間，你們不只使用12306，還會考慮「智行」和其餘的搶票軟件,全國上下幾億人在這段時間都在搶票。
「12306服務」承受着這個世界上任何秒殺系統都沒法超越的QPS,上百萬的併發再正常不過了！筆者專門研究了一下「12306」的服務端架構,學習到了其系統設計上不少亮點。
在這裏和你們分享一下並模擬一個例子：如何在100萬人同時搶1萬張火車票時，系統提供正常、穩定的服務。

GitGub代碼地址：https://github.com/GuoZhaoran/spikeSystemjavascript


1java

 大型高併發系統架構 node

高併發的系統架構都會採用分佈式集羣部署，服務上層有着層層負載均衡，並提供各類容災手段(雙火機房、節點容錯、服務器災備等)保證系統的高可用,流量也會根據不一樣的負載能力和配置策略均衡到不一樣的服務器上。下邊是一個簡單的示意圖:
640?wx_fmt=jpeg

1.1 負載均衡簡介

上圖中描述了用戶請求到服務器經歷了三層的負載均衡，下邊分別簡單介紹一下這三種負載均衡：
OSPF(開放式最短鏈路優先)是一個內部網關協議(Interior Gateway Protocol,簡稱IGP)。OSPF經過路由器之間通告網絡接口的狀態來創建鏈路狀態數據庫，生成最短路徑樹，OSPF會自動計算路由接口上的Cost值，但也能夠經過手工指定該接口的Cost值，手工指定的優先於自動計算的值。
OSPF計算的Cost，一樣是和接口帶寬成反比，帶寬越高，Cost值越小。到達目標相同Cost值的路徑，能夠執行負載均衡，最多6條鏈路同時執行負載均衡。
LVS (Linux VirtualServer)，它是一種集羣(Cluster)技術，採用IP負載均衡技術和基於內容請求分發技術。調度器具備很好的吞吐率，將請求均衡地轉移到不一樣的服務器上執行，且調度器自動屏蔽掉服務器的故障，從而將一組服務器構成一個高性能的、高可用的虛擬服務器。
Nginx實現負載均衡的方式主要有三種:輪詢、加權輪詢、ip hash輪詢，下面咱們就針對Nginx的加權輪詢作專門的配置和測試

1.2 Nginx加權輪詢的演示

Nginx實現負載均衡經過upstream模塊實現，其中加權輪詢的配置是能夠給相關的服務加上一個權重值，配置的時候可能根據服務器的性能、負載能力設置相應的負載。下面是一個加權輪詢負載的配置，我將在本地的監聽3001-3004端口,分別配置1，2，3，4的權重: 
#配置負載均衡
upstream load_rule {
   server 127.0.0.1:3001 weight=1;
   server 127.0.0.1:3002 weight=2;
   server 127.0.0.1:3003 weight=3;
   server 127.0.0.1:3004 weight=4;
}
...
server {
listen 80;
server_name load_balance.com www.load_balance.com;
location / {
   proxy_pass http://load_rule;
}
}
我在本地/etc/hosts目錄下配置了 www.load_balance.com的虛擬域名地址，接下來使用Go語言開啓四個http端口監聽服務，下面是監聽在3001端口的Go程序,其餘幾個只須要修改端口便可： 
package main

import (
    "net/http"
    "os"
    "strings"
)

func main() {
    http.HandleFunc("/buy/ticket", handleReq)
    http.ListenAndServe(":3001", nil)
}

//處理請求函數,根據請求將響應結果信息寫入日誌
func handleReq(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    failedMsg := "handle in port:"
    writeLog(failedMsg, "./stat.log")
}

//寫入日誌
func writeLog(msg string, logPath string) {
    fd, _ := os.OpenFile(logPath, os.O_RDWR|os.O_CREATE|os.O_APPEND, 0644)
    defer fd.Close()
    content := strings.Join([]string{msg, "\r\n"}, "3001")
    buf := []byte(content)
    fd.Write(buf)
}
我將請求的端口日誌信息寫到了./stat.log文件當中，而後使用ab壓測工具作壓測: 
ab -n 1000 -c 100 http://www.load_balance.com/buy/ticket

統計日誌中的結果，3001-3004端口分別獲得了100、200、300、400的請求量，這和我在nginx中配置的權重佔比很好的吻合在了一塊兒，而且負載後的流量很是的均勻、隨機。linux

具體的實現你們能夠參考nginx的upsteam模塊實現源碼，這裏推薦一篇文章：nginx

https://www.kancloud.cn/digest/understandingnginx/202607git


2github

 秒殺搶購系統選型 redis

回到咱們最初提到的問題中來：火車票秒殺系統如何在高併發狀況下提供正常、穩定的服務呢？

從上面的介紹咱們知道用戶秒殺流量經過層層的負載均衡，均勻到了不一樣的服務器上，即便如此，集羣中的單機所承受的QPS也是很是高的。如何將單機性能優化到極致呢？要解決這個問題，咱們就要想明白一件事：數據庫

一般訂票系統要處理生成訂單、減扣庫存、用戶支付這三個基本的階段，咱們系統要作的事情是要保證火車票訂單不超賣、很多賣，每張售賣的車票都必須支付纔有效，還要保證系統承受極高的併發。apache

這三個階段的前後順序改怎麼分配才更加合理呢?咱們來分析一下：

2.1 下單減庫存

640?wx_fmt=jpeg

當用戶併發請求到達服務端時，首先建立訂單，而後扣除庫存，等待用戶支付。這種順序是咱們通常人首先會想到的解決方案，這種狀況下也能保證訂單不會超賣，由於建立訂單以後就會減庫存，這是一個原子操做。

可是這樣也會產生一些問題。

第一就是在極限併發狀況下，任何一個內存操做的細節都相當影響性能，尤爲像建立訂單這種邏輯，通常都須要存儲到磁盤數據庫的，對數據庫的壓力是可想而知的；

第二是若是用戶存在惡意下單的狀況，只下單不支付這樣庫存就會變少，會少賣不少訂單，雖然服務端能夠限制IP和用戶的購買訂單數量，這也不算是一個好方法。

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2.2 支付減庫存

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若是等待用戶支付了訂單在減庫存，第一感受就是不會少賣。可是這是併發架構的大忌，由於在極限併發狀況下，用戶可能會建立不少訂單，當庫存減爲零的時候不少用戶發現搶到的訂單支付不了了，這也就是所謂的「超賣」。也不能避免併發操做數據庫磁盤IO

2.3 預扣庫存

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從上邊兩種方案的考慮，咱們能夠得出結論：只要建立訂單，就要頻繁操做數據庫IO。那麼有沒有一種不須要直接操做數據庫IO的方案呢，這就是預扣庫存。先扣除了庫存，保證不超賣，而後異步生成用戶訂單，這樣響應給用戶的速度就會快不少；那麼怎麼保證很多賣呢？
用戶拿到了訂單，不支付怎麼辦？咱們都知道如今訂單都有有效期，好比說用戶五分鐘內不支付，訂單就失效了，訂單一旦失效，就會加入新的庫存，這也是如今不少網上零售企業保證商品很多賣採用的方案。訂單的生成是異步的,通常都會放到MQ、kafka這樣的即時消費隊列中處理,訂單量比較少的狀況下，生成訂單很是快，用戶幾乎不用排隊。

3

 扣庫存的藝術

從上面的分析可知，顯然預扣庫存的方案最合理。咱們進一步分析扣庫存的細節，這裏還有很大的優化空間，庫存存在哪裏？怎樣保證高併發下，正確的扣庫存，還能快速的響應用戶請求？

在單機低併發狀況下，咱們實現扣庫存一般是這樣的:

640?wx_fmt=jpeg

爲了保證扣庫存和生成訂單的原子性，須要採用事務處理，而後取庫存判斷、減庫存，最後提交事務，整個流程有不少IO，對數據庫的操做又是阻塞的。這種方式根本不適合高併發的秒殺系統。

接下來咱們對單機扣庫存的方案作優化：本地扣庫存。咱們把必定的庫存量分配到本地機器，直接在內存中減庫存，而後按照以前的邏輯異步建立訂單。改進過以後的單機系統是這樣的:

640?wx_fmt=jpeg

這樣就避免了對數據庫頻繁的IO操做，只在內存中作運算，極大的提升了單機抗併發的能力。可是百萬的用戶請求量單機是不管如何也抗不住的，雖然nginx處理網絡請求使用epoll模型，c10k的問題在業界早已獲得瞭解決。
可是linux系統下，一切資源皆文件，網絡請求也是這樣，大量的文件描述符會使操做系統瞬間失去響應。
上面咱們提到了nginx的加權均衡策略，咱們不妨假設將100W的用戶請求量平均均衡到100臺服務器上，這樣單機所承受的併發量就小了不少。而後咱們每臺機器本地庫存100張火車票，100臺服務器上的總庫存仍是1萬，這樣保證了庫存訂單不超賣,下面是咱們描述的集羣架構:

640?wx_fmt=jpeg

問題接踵而至，在高併發狀況下，如今咱們還沒法保證系統的高可用，假如這100臺服務器上有兩三臺機器由於扛不住併發的流量或者其餘的緣由宕機了。那麼這些服務器上的訂單就賣不出去了，這就形成了訂單的少賣。
要解決這個問題，咱們須要對總訂單量作統一的管理，這就是接下來的容錯方案。服務器不只要在本地減庫存，另外要遠程統一減庫存。有了遠程統一減庫存的操做，咱們就能夠根據機器負載狀況，爲每臺機器分配一些多餘的「buffer庫存」用來防止機器中有機器宕機的狀況。
咱們結合下面架構圖具體分析一下:

640?wx_fmt=jpeg

當機器中有機器宕機時，由於每一個機器上有預留的buffer餘票，因此宕機機器上的餘票依然可以在其餘機器上獲得彌補，保證了很多賣。
buffer餘票設置多少合適呢，理論上buffer設置的越多，系統容忍宕機的機器數量就越多，可是buffer設置的太大也會對redis形成必定的影響。
雖然redis內存數據庫抗併發能力很是高，請求依然會走一次網絡IO,其實搶票過程當中對redis的請求次數是本地庫存和buffer庫存的總量，由於當本地庫存不足時，系統直接返回用戶「已售罄」的信息提示，就不會再走統一扣庫存的邏輯，這在必定程度上也避免了巨大的網絡請求量把redis壓跨，因此buffer值設置多少，須要架構師對系統的負載能力作認真的考量。

4

 代碼演示

Go語言原生爲併發設計，我採用go語言給你們演示一下單機搶票的具體流程。

4.1 初始化工做

go包中的init函數先於main函數執行，在這個階段主要作一些準備性工做。咱們系統須要作的準備工做有：初始化本地庫存、初始化遠程redis存儲統一庫存的hash鍵值、初始化redis鏈接池；
另外還須要初始化一個大小爲1的int類型chan,目的是實現分佈式鎖的功能，也能夠直接使用讀寫鎖或者使用redis等其餘的方式避免資源競爭,但使用channel更加高效，這就是go語言的哲學：不要經過共享內存來通訊，而要經過通訊來共享內存。redis庫使用的是redigo，下面是代碼實現: 
...
//localSpike包結構體定義
package localSpike

type LocalSpike struct {
    LocalInStock int64
    LocalSalesVolume int64
}
...
//remoteSpike對hash結構的定義和redis鏈接池
package remoteSpike
//遠程訂單存儲健值
type RemoteSpikeKeys struct {
    SpikeOrderHashKey string    //redis中秒殺訂單hash結構key
    TotalInventoryKey string    //hash結構中總訂單庫存key
    QuantityOfOrderKey string   //hash結構中已有訂單數量key
}

//初始化redis鏈接池
func NewPool() *redis.Pool {
    return &redis.Pool{
        MaxIdle: 10000,
        MaxActive: 12000, // max number of connections
        Dial: func() (redis.Conn, error) {
            c, err := redis.Dial("tcp", ":6379")
            if err != nil {
                panic(err.Error())
            }
            return c, err
        },
    }
}
...
func init() {
    localSpike = localSpike2.LocalSpike{
        LocalInStock: 150,
        LocalSalesVolume: 0,
    }
    remoteSpike = remoteSpike2.RemoteSpikeKeys{
        SpikeOrderHashKey: "ticket_hash_key",
        TotalInventoryKey: "ticket_total_nums",
        QuantityOfOrderKey: "ticket_sold_nums",
    }
    redisPool = remoteSpike2.NewPool()
    done = make(chan int, 1)
    done <- 1
}

4.2 本地扣庫存和統一扣庫存

本地扣庫存邏輯很是簡單，用戶請求過來，添加銷量，而後對比銷量是否大於本地庫存，返回bool值: 
package localSpike
//本地扣庫存,返回bool值
func (spike *LocalSpike) LocalDeductionStock() bool{
    spike.LocalSalesVolume = spike.LocalSalesVolume + 1
    return spike.LocalSalesVolume < spike.LocalInStock
}
注意這裏對共享數據LocalSalesVolume的操做是要使用鎖來實現的，可是由於本地扣庫存和統一扣庫存是一個原子性操做，因此在最上層使用channel來實現，這塊後邊會講。
統一扣庫存操做redis，由於redis是單線程的，而咱們要實現從中取數據，寫數據並計算一些列步驟，咱們要配合lua腳本打包命令，保證操做的原子性: 
package remoteSpike
......
const LuaScript = `
        local ticket_key = KEYS[1]
        local ticket_total_key = ARGV[1]
        local ticket_sold_key = ARGV[2]
        local ticket_total_nums = tonumber(redis.call('HGET', ticket_key, ticket_total_key))
        local ticket_sold_nums = tonumber(redis.call('HGET', ticket_key, ticket_sold_key))
        -- 查看是否還有餘票,增長訂單數量,返回結果值
       if(ticket_total_nums >= ticket_sold_nums) then
            return redis.call('HINCRBY', ticket_key, ticket_sold_key, 1)
        end
        return 0
`
//遠端統一扣庫存
func (RemoteSpikeKeys *RemoteSpikeKeys) RemoteDeductionStock(conn redis.Conn) bool {
    lua := redis.NewScript(1, LuaScript)
    result, err := redis.Int(lua.Do(conn, RemoteSpikeKeys.SpikeOrderHashKey, RemoteSpikeKeys.TotalInventoryKey, RemoteSpikeKeys.QuantityOfOrderKey))
    if err != nil {
        return false
    }
    return result != 0
}
咱們使用hash結構存儲總庫存和總銷量的信息,用戶請求過來時，判斷總銷量是否大於庫存，而後返回相關的bool值。 在啓動服務以前，咱們須要初始化redis的初始庫存信息: 
hmset ticket_hash_key "ticket_total_nums" 10000 "ticket_sold_nums" 0

4.3 響應用戶信息

咱們開啓一個http服務，監聽在一個端口上: 
package main
...
func main() {
    http.HandleFunc("/buy/ticket", handleReq)
    http.ListenAndServe(":3005", nil)
}
上面咱們作完了全部的初始化工做，接下來handleReq的邏輯很是清晰，判斷是否搶票成功，返回給用戶信息就能夠了。 
package main
//處理請求函數,根據請求將響應結果信息寫入日誌
func handleReq(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    redisConn := redisPool.Get()
    LogMsg := ""
    <-done
    //全局讀寫鎖
    if localSpike.LocalDeductionStock() && remoteSpike.RemoteDeductionStock(redisConn) {
        util.RespJson(w, 1, "搶票成功", nil)
        LogMsg = LogMsg + "result:1,localSales:" + strconv.FormatInt(localSpike.LocalSalesVolume, 10)
    } else {
        util.RespJson(w, -1, "已售罄", nil)
        LogMsg = LogMsg + "result:0,localSales:" + strconv.FormatInt(localSpike.LocalSalesVolume, 10)
    }
    done <- 1

    //將搶票狀態寫入到log中
    writeLog(LogMsg, "./stat.log")
}

func writeLog(msg string, logPath string) {
    fd, _ := os.OpenFile(logPath, os.O_RDWR|os.O_CREATE|os.O_APPEND, 0644)
    defer fd.Close()
    content := strings.Join([]string{msg, "\r\n"}, "")
    buf := []byte(content)
    fd.Write(buf)
}
前邊提到咱們扣庫存時要考慮競態條件，咱們這裏是使用channel避免併發的讀寫，保證了請求的高效順序執行。咱們將接口的返回信息寫入到了./stat.log文件方便作壓測統計。

4.4 單機服務壓測

開啓服務，咱們使用ab壓測工具進行測試： 
ab -n 10000 -c 100 http://127.0.0.1:3005/buy/ticket

下面是我本地低配mac的壓測信息： 
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1826891 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
Licensed to The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/

Benchmarking 127.0.0.1 (be patient)
Completed 1000 requests
Completed 2000 requests
Completed 3000 requests
Completed 4000 requests
Completed 5000 requests
Completed 6000 requests
Completed 7000 requests
Completed 8000 requests
Completed 9000 requests
Completed 10000 requests
Finished 10000 requests


Server Software:
Server Hostname: 127.0.0.1
Server Port:            3005

Document Path: /buy/ticket
Document Length: 29 bytes

Concurrency Level:      100
Time taken for tests:   2.339 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Total transferred: 1370000 bytes
HTML transferred: 290000 bytes
Requests per second: 4275.96 [#/sec] (mean)
Time per request:       23.387 [ms] (mean)
Time per request:       0.234 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 572.08 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median max
Connect:        0    8  14.7      6     223
Processing:     2   15  17.6     11     232
Waiting:        1   11  13.5      8     225
Total:          7   23  22.8     18     239

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50% 18
  66% 24
  75% 26
  80% 28
  90% 33
  95% 39
  98% 45
  99% 54
 100% 239 (longest request)

根據指標顯示，我單機每秒就能處理4000+的請求，正常服務器都是多核配置，處理1W+的請求根本沒有問題。並且查看日誌發現整個服務過程當中，請求都很正常，流量均勻，redis也很正常： 
//stat.log
...
result:1,localSales:145
result:1,localSales:146
result:1,localSales:147
result:1,localSales:148
result:1,localSales:149
result:1,localSales:150
result:0,localSales:151
result:0,localSales:152
result:0,localSales:153
result:0,localSales:154
result:0,localSales:156
...

5

 總結回顧

整體來講，秒殺系統是很是複雜的。咱們這裏只是簡單介紹模擬了一下單機如何優化到高性能，集羣如何避免單點故障，保證訂單不超賣、很多賣的一些策略，完整的訂單系統還有訂單進度的查看，每臺服務器上都有一個任務，定時的從總庫存同步餘票和庫存信息展現給用戶,還有用戶在訂單有效期內不支付，釋放訂單，補充到庫存等等。

咱們實現了高併發搶票的核心邏輯，能夠說系統設計的很是的巧妙，巧妙的避開了對DB數據庫IO的操做，對Redis網絡IO的高併發請求，幾乎全部的計算都是在內存中完成的，並且有效的保證了不超賣、很多賣，還可以容忍部分機器的宕機。我以爲其中有兩點特別值得學習總結：
負載均衡，分而治之。經過負載均衡，將不一樣的流量劃分到不一樣的機器上，每臺機器處理好本身的請求，將本身的性能發揮到極致，這樣系統的總體也就能承受極高的併發了，就像工做的的一個團隊，每一個人都將本身的價值發揮到了極致，團隊成長天然是很大的。
合理的使用併發和異步。自epoll網絡架構模型解決了c10k問題以來，異步越來被服務端開發人員所接受，可以用異步來作的工做，就用異步來作，在功能拆解上能達到意想不到的效果，這點在nginx、node.js、redis上都能體現，他們處理網絡請求使用的epoll模型，用實踐告訴了咱們單線程依然能夠發揮強大的威力。
服務器已經進入了多核時代，go語言這種天生爲併發而生的語言，完美的發揮了服務器多核優點，不少能夠併發處理的任務均可以使用併發來解決，好比go處理http請求時每一個請求都會在一個goroutine中執行，總之:怎樣合理的壓榨CPU,讓其發揮出應有的價值，是咱們一直須要探索學習的方向。

做者：繪你一世傾城

來源：juejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac8248149

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