什么是流量削峰?如何解决秒杀业务的削峰场景

什么是流量削峰?如何解决秒杀业务的削峰场景-mikechen的互联网架构师之路

流量削峰的由来

主要是还是来自于互联网的业务场景,例如,马上即将开始的春节火车票抢购,大量的用户需要同一时间去抢购;以及大家熟知的阿里双11秒杀,
短时间上亿的用户涌入,瞬间流量巨大(高并发),比如:200万人准备在凌晨12:00准备抢购一件商品,但是商品的数量缺是有限的100-500件左右。

这样真实能购买到该件商品的用户也只有几百人左右, 但是从业务上来说,秒杀活动是希望更多的人来参与,也就是抢购之前希望有越来越多的人来看购买商品。

但是,在抢购时间达到后,用户开始真正下单时,秒杀的服务器后端缺不希望同时有几百万人同时发起抢购请求。

我们都知道服务器的处理资源是有限的,所以出现峰值的时候,很容易导致服务器宕机,用户无法访问的情况出现。

这就好比出行的时候存在早高峰和晚高峰的问题,为了解决这个问题,出行就有了错峰限行的解决方案。

同理,在线上的秒杀等业务场景,也需要类似的解决方案,需要平安度过同时抢购带来的流量峰值的问题,这就是流量削峰的由来。

怎样来实现流量削峰方案

削峰从本质上来说就是更多地延缓用户请求,以及层层过滤用户的访问需求,遵从“最后落地到数据库的请求数要尽量少”的原则。

1.消息队列解决削峰

要对流量进行削峰,最容易想到的解决方案就是用消息队列来缓冲瞬时流量,把同步的直接调用转换成异步的间接推送,中间通过一个队列在一端承接瞬时的流量洪峰,在另一端平滑地将消息推送出去。

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消息队列中间件主要解决应用耦合,异步消息, 流量削锋等问题。常用消息队列系统:目前在生产环境,使用较多的消息队列有 ActiveMQ、RabbitMQ、 ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ 等。

在这里,消息队列就像“水库”一样,拦蓄上游的洪水,削减进入下游河道的洪峰流量,从而达到减免洪水灾害的目的。

2.流量削峰漏斗:层层削峰

针对秒杀场景还有一种方法,就是对请求进行分层过滤,从而过滤掉一些无效的请求。

分层过滤其实就是采用“漏斗”式设计来处理请求的,如下图所示:

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这样就像漏斗一样,尽量把数据量和请求量一层一层地过滤和减少了。

1)分层过滤的核心思想

  •  通过在不同的层次尽可能地过滤掉无效请求。
  •  通过CDN过滤掉大量的图片,静态资源的请求。
  •  再通过类似Redis这样的分布式缓存,过滤请求等就是典型的在上游拦截读请求。

2)分层过滤的基本原则

  •  对写数据进行基于时间的合理分片,过滤掉过期的失效请求。
  •  对写请求做限流保护,将超出系统承载能力的请求过滤掉。
  •  涉及到的读数据不做强一致性校验,减少因为一致性校验产生瓶颈的问题。
  •  对写数据进行强一致性校验,只保留最后有效的数据。

最终,让“漏斗”最末端(数据库)的才是有效请求。例如:当用户真实达到订单和支付的流程,这个是需要数据强一致性的。

流量削峰总结

1.对于秒杀这样的高并发场景业务,最基本的原则就是将请求拦截在系统上游,降低下游压力。如果不在前端拦截很可能造成数据库(mysql、oracle等)读写锁冲突,甚至导致死锁,最终还有可能出现雪崩等场景。

2.划分好动静资源,静态资源使用CDN进行服务分发。

3.充分利用缓存(redis等):增加QPS,从而加大整个集群的吞吐量。

4.高峰值流量是压垮系统很重要的原因,所以需要RocketMQ消息队列在一端承接瞬时的流量洪峰,在另一端平滑地将消息推送出去。

更加的详细消息队列选型,请点击查RocketMQ、Kafka、RabbitMQ的架构设计与选型

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