秒杀系统架构分析与实战( 五 ) _秒杀系统架构

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常见的缓存架构如上，此时写操作的顺序是：
（1）淘汰cache；
（2）写数据库；
读操作的顺序是：
（1）读cache，如果cache hit则返回；
（2）如果cache miss，则读从库；
（3）读从库后，将数据放回cache；
在一些异常时序情况下，有可能从【从库读到旧数据（同步还没有完成），旧数据入cache后】，数据会长期不一致。解决办法是“缓存双淘汰”，写操作时序升级为：
（1）淘汰cache；
（2）写数据库；
（3）在经验“主从同步延时窗口时间”后，再次发起一个异步淘汰cache的请求；
这样，即使有脏数据如cache，一个小的时间窗口之后，脏数据还是会被淘汰。带来的代价是，多引入一次读miss（成本可以忽略）。
除此之外，最佳实践之一是：建议为所有cache中的item设置一个超时时间。

6. 如何提高数据库的扩展性？

原来用hash的方式路由，分为2个库，数据量还是太大，要分为3个库，势必需要进行数据迁移，有一个很帅气的“数据库秒级扩容”方案。
如何秒级扩容？
首先，我们不做2库变3库的扩容，我们做2库变4库（库加倍）的扩容（未来4->8->16）

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服务+数据库是一套（省去了缓存），数据库采用“双主”的模式。
扩容步骤：
第一步，将一个主库提升;
第二步，修改配置，2库变4库（原来MOD2，现在配置修改后MOD4），扩容完成；
原MOD2为偶的部分，现在会MOD4余0或者2；原MOD2为奇的部分，现在会MOD4余1或者3；数据不需要迁移，同时，双主互相同步，一遍是余0，一边余2，两边数据同步也不会冲突，秒级完成扩容！
最后，要做一些收尾工作：

将旧的双主同步解除；
增加新的双主（双主是保证可用性的，shadow-master平时不提供服务）；
删除多余的数据（余0的主，可以将余2的数据删除掉）；

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这样，秒级别内，我们就完成了2库变4库的扩展。
#5 大并发带来的挑战# ##5.1 请求接口的合理设计## 一个秒杀或者抢购页面，通常分为2个部分，一个是静态的HTML等内容，另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口。
通常静态HTML等内容，是通过CDN的部署，一般压力不大，核心瓶颈实际上在后台请求接口上。这个后端接口，必须能够支持高并发请求，同时，非常重要的一点，必须尽可能“快”，在最短的时间里返回用户的请求结果。为了实现尽可能快这一点，接口的后端存储使用内存级别的操作会更好一点。仍然直接面向MySQL之类的存储是不合适的，如果有这种复杂业务的需求，都建议采用异步写入。

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当然，也有一些秒杀和抢购采用“滞后反馈”，就是说秒杀当下不知道结果，一段时间后才可以从页面中看到用户是否秒杀成功。但是，这种属于“偷懒”行为，同时给用户的体验也不好，容易被用户认为是“暗箱操作” 。
##5.2 高并发的挑战：一定要“快”## 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Apache的Web服务器，配置MaxClients为500个（表示Apache的最大连接数目）。
那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为（理想化的计算方式）：
咦？我们的系统似乎很强大，1秒钟可以处理完10万的请求，5w/s的秒杀似乎是“纸老虎”哈。实际情况，当然没有这么理想。在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。
就Web服务器而言，Apache打开了越多的连接进程，CPU需要处理的上下文切换也越多，额外增加了CPU的消耗，然后就直接导致平均响应时间增加。因此上述的MaxClient数目，要根据CPU、内存等硬件因素综合考虑，绝对不是越多越好。可以通过Apache自带的abench来测试一下，取一个合适的值。然后，我们选择内存操作级别的存储的Redis，在高并发的状态下，存储的响应时间至关重要。网络带宽虽然也是一个因素，不过，这种请求数据包一般比较小，一般很少成为请求的瓶颈。负载均衡成为系统瓶颈的情况比较少，在这里不做讨论哈。