浅谈高并发——以秒杀场景为例
导读高并发指的是同一时刻有大量的用户请求到达服务器 ， 服务器需要对请求进行处理 ， 并及时返回响应信息 。通过有限的服务器资源 ， 尽可能快速地处理尽可能多的网络请求 ， 是一个值得深入研究与探讨的话题 。
现如今 ， 互联网服务内容越来越丰富 ， 用户越来越多 ， 服务器压力也变得越来越大 。在流量不大的情况下 ， 对于小型网站来说 ， 部署简单的动态页面 ， 通过数据库进行信息存取 ， 即可满足大部分应用场景 。但随着用户单位时间访问量越来越大 ， 并发越来越高 ， 传统服务器的简单架构已经难以应对大流量的冲击 ， 服务会被冲垮 ， 造成宕机 。
要想优雅地处理高并发问题 ， 需要进行全面的考虑 ， 包括但不限于：网络请求、服务器性能、IO瓶颈、带宽等 。做好相应的方案设计 ， 才能在资源有限的前提下 ， 提高服务器的承载能力 。高并发系统常见的应对措施包括缓存、限流和降级 。使用缓存可以有效缓解服务器的压力、增大系统处理能力、加快请求响应速度 ， 几乎是高并发服务器系统的标配；限流是通过减少请求频率来减轻服务器压力；降级的意思是把不重要的服务暂时关闭 ， 节省服务器资源 ， 从而保证核心服务的正常运行 ， 降级首要考虑的问题是区分核心服务与非核心服务 ， 分辨哪些服务可以降级 ， 哪些不能降级 。核心服务如写库、下单、支付等是不能降级的 ， 在高并发的情形下需要考虑应对措施保证其可用 。
今天我们以生活中常见的秒杀场景为例 ， 结合具体项目—搜狐焦点在线开盘系统 ， 来说明高并发场景的应对措施 。秒杀场景有以下几个特点：大量用户同时进行抢购操作 ， 系统流量激增 ， 服务器瞬时压力很大；请求数量远大于商品库存量 ， 只有少数客户可以成功抢购；业务流程不复杂 ， 核心功能是下订单 。秒杀场景的应对 ， 一般要从以下几个方面进行处理 ， 如下：
限流：从客户端层面考虑 ， 限制单个客户抢购频率；服务端层面 ， 加强校验 ， 识别请求是否来源于真实的客户端 ， 并限制请求频率 ， 防止恶意刷单；应用层面 ， 可以使用漏桶算法或令牌桶算法实现应用级限流 。缓存：热点数据都从缓存获得 ， 尽可能减小数据库的访问压力；异步：客户抢购成功后立即返回响应 ， 之后通过消息队列 ， 异步处理后续步骤 ， 如发短信、更新数据库等 ， 从而缓解服务器峰值压力 。分流：单台服务器肯定无法应对抢购期间大量请求造成的压力 ， 需要集群部署服务器 ， 通过负载均衡共同处理客户端请求 ， 分散压力 。除此之外 ， 设计一个秒杀系统还需要考虑系统的可扩展性 ， 客户量级进一步增大后 ， 能够方便地进行容量扩展 。
房产在线开盘是一种典型的高并发秒杀场景 ， 买房的人往往多于房源数量 ， 几千人同时抢购并不是什么稀罕事 ， 一些热门楼盘甚至出现万人抢房的空前盛况 。搜狐焦点在线开盘系统为这种场景提供了可靠的解决方案 ， 能够从容应对万人级别的并发抢购场景 ， 抗并发能力在实际开盘中得到检验 。该系统整体架构如图1所示 。
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