本文原始碼：GitHub·點這里 || GitEE·點這里

一、高并發簡介

在互聯網的業務架構中，高并發是最難處理的業務之一，常見的使用場景：秒殺，搶購，訂票系統；高并發的流程中需要處理的復雜問題非常多，主要涉及下面幾個方面：

• 流量管理，逐級承接削峰；
• 網關控制，路由請求，介面熔斷；
• 并發控制機制，資源加鎖；
• 分布式架構，隔離服務和資料庫；

高并發業務核心還是流量控制，控制流量下沉速度，或者控制承接流量的容器大小，多余的直接溢位，這是相對復雜的流程，其次就是多執行緒并發下訪問共享資源，該流程需要加鎖機制，避免資料寫出現錯亂情況，

二、秒殺場景

1、預搶購業務

活動未正式開始，先進行活動預約，先把一部分流量收集和控制起來，在真正秒殺的時間點，很多資料可能都已經預處理好了，可以很大程度上削減系統的壓力，有了一定預約流量還可以提前對庫存系統做好準備，一舉兩得，

場景：活動預約，定金預約，高鐵搶票預購，

2、分批搶購

分批搶購和搶購的場景實作的機制是一致的，只是在流量上緩解了很多壓力，秒殺10W件庫存和秒殺100件庫存系統的抗壓不是一個級別，如果秒殺10W件庫存，系統至少承擔多于10W幾倍的流量沖擊，秒殺100件庫存，體系可能承擔幾百或者上千的流量就結束了，下面流量削峰會詳解這里的策略機制，

場景：分時段多場次搶購，高鐵票分批放出，

3、實時秒殺

最有難度的場景就是準點實時的秒殺活動，假如10點整準時搶1W件商品，在這個時間點前后會涌入高并發的流量，重繪頁面，或者請求搶購的介面，這樣的場景處理起來是最復雜的，

• 首先系統要承接住流量的涌入；
• 頁面的不斷重繪要實時加載；
• 高并發請求的流量控制加鎖等；
• 服務隔離和資料庫設計的系統保護；

場景：618準點搶購，雙11準點秒殺，電商促銷秒殺，

三、流量削峰

1、Nginx代理

Nginx是一個高性能的HTTP和反向代理web服務器，經常用在集群服務中做統一代理層和負載均衡策略，也可以作為一層流量控制層，提供兩種限流方式，一是控制速率，二是控制并發連接數，

基于漏桶演算法，提供限制請求處理速率能力；限制IP的訪問頻率，流量突然增大時，超出的請求將被拒絕；還可以限制并發連接數，

高并發的秒殺場景下，經過Nginx層的各種限制策略，可以控制流量在一個相對穩定的狀態，

2、CDN節點

CDN靜態檔案的代理節點，秒殺場景的服務有這樣一個操作特點，活動倒計時開始之前，大量的用戶會不斷的重繪頁面，這時候靜態頁面可以交給CDN層面代理，分擔資料服務介面的壓力，

CDN層面也可以做一層限流，在頁面內置一層策略，假設有10W用戶點擊搶購，可以只放行1W的流量，其他的直接提示活動結束即可，這也是常用的手段之一，

話外之意：平時參與的搶購活動，可能你的請求根本沒有到達資料介面層面，就極速回應商品已搶完，自行意會吧，

3、網關控制

網關層面處理服務介面路由，一些校驗之外，最主要的是可以集成一些策略進入網關，比如經過上述層層的流量控制之后，請求已經接近核心的資料介面，這時在網關層面內置一些策略控制：如果活動是想激活老用戶，網關層面快速判斷用戶屬性，老用戶會放行請求；如果活動的目的是拉新，則放行更多的新用戶，

經過這些層面的控制，剩下的流量已經不多了，后續才真正開始執行搶購的資料操作，

話外之意：如果有10W人參加搶購活動，真正下沉到底層的搶購流量可能就1W，甚至更少，在分散到集群服務中處理，

4、并發熔斷

在分布式服務的介面中，還有最精細的一層控制，對于一個介面在單位之間內控制請求處理的數量，這個基于介面的回應時間綜合考慮，回應越快，單位時間內的并發量就越高，這里邏輯不難理解，

言外之意：流量經過層層控制，資料介面層面分擔的壓力已經不大，這時候就是面對秒殺業務中的加鎖問題了，

四、分布式加鎖

1、悲觀鎖

機制描述

所有請求的執行緒必須在獲取鎖之后，才能執行資料庫操作，并且基于序列化的模式，沒有獲取鎖的執行緒處于等待狀態，并且設定重試機制，在單位時間后再次嘗試獲取鎖，或者直接回傳，

程序圖解

Redis基礎命令

SETNX：加鎖的思路是，如果key不存在，將key設定為value如果key已存在，則 SETNX 不做任何動作，并且可以給key設定過期時間，過期后其他執行緒可以繼續嘗試鎖獲取機制，

借助Redis的該命令模擬鎖的獲取動作，

代碼實作

這里基于Redis實作的鎖獲取和釋放機制，

import org.springframework.stereotype.Component;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import javax.annotation.Resource;
@Component
public class RedisLock {

    @Resource
    private Jedis jedis ;

    /**
     * 獲取鎖
     */
    public boolean getLock (String key,String value,long expire){
        try {
            String result = jedis.set( key, value, "nx", "ex", expire);
            return result != null;
        } catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            if (jedis != null) jedis.close();
        }
        return false ;
    }

    /**
     * 釋放鎖
     */
    public boolean unLock (String key){
        try {
            Long result = jedis.del(key);
            return result > 0 ;
        } catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            if (jedis != null) jedis.close();
        }
        return false ;
    }
}

這里基于Jedis的API實作，這里提供一份組態檔，

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public JedisPoolConfig jedisPoolConfig (){
        JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig() ;
        jedisPoolConfig.setMaxIdle(8);
        jedisPoolConfig.setMaxTotal(20);
        return jedisPoolConfig ;
    }

    @Bean
    public JedisPool jedisPool (@Autowired JedisPoolConfig jedisPoolConfig){
        return new JedisPool(jedisPoolConfig,"127.0.0.1",6379) ;
    }

    @Bean
    public Jedis jedis (@Autowired JedisPool jedisPool){
        return jedisPool.getResource() ;
    }
}

問題描述

在實際的系統運行期間可能出現如下情況：執行緒01獲取鎖之后，行程被掛起，后續該執行的沒有執行，鎖失效后，執行緒02又獲取鎖，在資料庫更新后，執行緒01恢復，此時在持有鎖之后的狀態，繼續執行后就會容易導致資料錯亂問題，

這時候就需要引入鎖版本概念的，假設執行緒01獲取鎖版本1，如果沒有執行，執行緒02獲取鎖版本2，執行之后，通過鎖版本的比較，執行緒01的鎖版本過低，資料更新就會失敗，

CREATE TABLE `dl_data_lock` (
	`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵ID',
	`inventory` INT (11) DEFAULT '0' COMMENT '庫存量',
	`lock_value` INT (11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '鎖版本',
	PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '鎖機制表';

說明：lock_value就是記錄鎖版本，作為控制資料更新的條件，

<update id="updateByLock">
    UPDATE dl_data_lock SET inventory=inventory-1,lock_value=https://www.cnblogs.com/cicada-smile/p/#{lockVersion}
    WHERE id=#{id} AND lock_value <#{lockVersion}

說明：這里的更新操作，不但要求執行緒獲取鎖，還會判斷執行緒鎖的版本不能低于當前更新記錄中的最新鎖版本，

2、樂觀鎖

機制描述

樂觀鎖大多是基于資料記錄來控制，在更新資料庫的時候，基于前置的查詢條件判斷，如果查詢出來的資料沒有被修改，則更新操作成功，如果前置的查詢結果作為更新的條件不成立，則資料寫失敗，

程序圖解

代碼實作

業務流程，先查詢要更新的記錄，然后把讀取的列，作為更新條件，

@Override
public Boolean updateByInventory(Integer id) {
    DataLockEntity dataLockEntity = dataLockMapper.getById(id);
    if (dataLockEntity != null){
        return dataLockMapper.updateByInventory(id,dataLockEntity.getInventory())>0 ;
    }
    return false ;
}

例如如果要把庫存更新，就把讀取的庫存資料作為更新條件，如果讀取庫存是100，在更新的時候庫存變了，則更新條件自然不能成立，

<update id="updateByInventory">
    UPDATE dl_data_lock SET inventory=inventory-1 WHERE id=#{id} AND inventory=#{inventory}
</update>

五、分布式服務

1、服務保護

在處理高并發的秒殺場景時，經常出現服務掛掉場景，常見某些APP的營銷頁面，出現活動火爆頁面丟失的提示情況，但是不影響整體應用的運行，這就是服務的隔離和保護機制，

基于分布式的服務結構可以把高并發的業務服務獨立出來，不會因為秒殺服務掛掉影響整體的服務，導致服務雪崩的場景，

2、資料庫保護

資料庫保護和服務保護是相輔相成的，分布式服務架構下，服務和資料庫是對應的，理論上秒殺服務對應的就是秒殺資料庫，不會因為秒殺庫掛掉，導致整個資料庫宕機，

六、源代碼地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent

推薦閱讀：《架構設計系列》，蘿卜青菜，各有所需

標籤：Java

上一篇：Visual VM 垃圾回收性能監控開源插件, 支持Java 8和VisualVM 2.0

下一篇：【Python】使用Selenium實作淘寶搶單