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【51CTO.com原創稿件】在大流量、高銷量的背后，是我們近半年來付出的努力，針對拼購系統瞬時高并發能力的優化與升級，才能保證消費者絲滑順暢的購物體驗。下面就來介紹下蘇寧拼購系統應對大促的術與道。

術為用：拼購系統高可用的架構設計

“術”是架構設計的方法論。拼購系統的架構歷經多次更新和迭代，其目的是打造一個高可用、高性能、易擴展、可伸縮性強的應用系統。

將整個過程精煉出來，我們主要做了三個方面的工作：

• 系統架構優化設計
• 數據庫性能的優化
• 應用高可用的優化

系統架構優化設計

根據康威定律，組織形式等同系統設計。拼購系統之前為了滿足快速的開發迭代節奏，所有功能是放在一個集群中的。

隨著業務的發展，功能越來越復雜，單一集群已經成為限制系統性能的***瓶頸。

圖 1：蘇寧拼購系統架構設計

因此，系統優化所做的***件事情就是對拼購系統架構進行了重構。一方面，進行橫向切分，將系統分層，包括：

• 網絡層：通過 CDN 加速響應。一方面 CDN 緩存提高靜態內容訪問速度，減少服務端壓力；另一方面，CDN 內部網絡專線，加快回源速度。
• 負載層：包括四層負載和七層負載。功能包括流量調度、流量控制、安全防護、黃牛防護等，另外在負載層也做了一些輕量級業務的 Lua 聚合，以提高響應性能。
• 應用層：這層主要實現業務功能邏輯。
• 服務層：為應用層提供原子服務，如會員、領券、尋源、時效、生成訂單、支付等。
• 數據層：提供數據存儲訪問服務，如數據庫、緩存等；提供數據抽取分析服務，如 Hbase、Hive。

另一方面，針對拼購的業務特性，進行縱向切分，將原來耦合的功能邏輯拆分為三層：PGS-WEB、PGS-TASK-WEB、PGS-ADMIN_WEB。

每個模塊獨立集群部署，集群之間通過分布式遠程調用與服務層提供的原子服務協同工作。其中：

• PGS-WEB：前臺業務處理模塊。包括展示、交易、營銷三個單元模塊。每個模塊又能分割為更小粒度的子模塊。

比如營銷模塊就又能細分為四個輕量級玩法模塊：邀新團、砍價團、膨脹紅包和助力團，可以針對業務需要，對不同模塊進行拔插、拆分和擴展。

• PGS-TASK-WEB：中臺定時任務處理模塊，主要用于處理定時任務，另外支付邏輯也在這一層。
• PGS-ADMIN_WEB：后臺管理模塊，主要用于運營人員維護活動、商品、玩法等。

數據庫性能優化

在高并發場景下，提交訂單、生成拼團記錄、查詢訂單等操作，會對數據庫造成很大壓力，而這些一致性要求高的操作又不能直接使用分布式緩存替代數據庫。

而給數據庫降溫，提高數據庫的并發處理能力，必須讓數據庫具備橫向擴展能力。因此我們基于 Mycat 數據庫中間件實現了拼購系統數據庫的分庫分表策略。

圖 2：高并發場景下 MySQL 數據庫負載能力趨勢

Mycat 是 MySQL 分庫分表中間件，和 Web 服務器的 Nginx 類似，是應用與數據庫之間的代理層。

由于 Mycat 是開源中間件，這里對技術實現不做闡述，主要講下它在拼購系統下是如何應用的。

如下圖所示，業務邏輯的數據操作通過 Mycat 分為三個庫 DataNode 1~3，這個分庫過程應用本身是無感知的。

圖 3：蘇寧拼購系統基于 Mycat 的分庫架構

每個庫一寫兩讀，針對團和團詳情的操作分片規則基于團 ID（GROUP_ID），針對訂單的操作分片規則基于訂單 ID（ORDER_ID）。

另外，還有一個單獨的 BackupDB 用于大數據抽取和數據備份，通過 Canal 保證 BackupDB 中是全量數據。

當 Mycat 出現問題時，我們可以通過應用層的數據源切換，降級為單庫，保證業務。

應用高可用優化

對于應用層面的優化，主要包括分布式緩存和異步化兩方面。

利用 Redis 分布式鎖解決并發場景一致性問題

比如為了防止訂單被重復處理，我們使用 Jedis 的事務 Transaction + SETNX 命令來實現 Redis 分布式鎖：

Transaction transaction = jedis.multi();//返回一個事務控制對象 
transaction.setnx(tmpLockKey, "lock");//Set if Not Exist 
transaction.expire(tmpLockKey, locktime); 
List<Object> rets = transaction.exec();//事務執行 

利用 Redis 實現活動庫存，解決數據庫資源競爭問題

對于每一個拼團活動，我們是維護了活動庫存的，或者叫做資格/剩余數，并非真正的實際庫存。

在 1 元秒殺等活動中，這個活動庫存的變化會很迅速，大量數據庫 UpDate 操作，造成行鎖非常影響系統吞吐率。

優化方案是 在Redis 中做活動庫存扣減，并以一定周期同步給數據庫：

/** 
 * Redis緩存扣減活動庫存 
 * */ 
private Long updateStoreByRedis(String actId, String field, int count) { 
        String key = redis.key(PGS_STORE_INFO, actId); 
        // 如果活動庫存緩存信息存在，則更新對應field的數量 
        if (!redis.exists(key)) { 
            // 從數據庫讀取該活動庫存信息并初始化到redis 
            ActivityStoreEntity entity = queryStoreInfoFromDb(actId); 
            if (entity == null) { 
                return -1L; 
            } 
            Map<String, String> values = new HashMap<String, String>(); 
            values.put(PGS_STORE_ALL,…); 
            values.put(PGS_STORE_REMAIN, …); 
            values.put(PGS_STORE_LOCK, …) 
            redis.hmset(key, values); 
            // 若活動有效期內庫存緩存信息失效,初始化緩存信息一小時 
            redis.expire(key, ONE_HOUR); 
        } 
        return redis.hincrby(key, field, count); 
    } 

/** 
 * Redis同步活動庫存給數據庫 
 * */ 
public int syncActivityStoreToDB(String actId) { 
        … 
        try { 
 // 判斷同步鎖狀態 
            String key = redis.key(PGS_STORE_SYNC, actId); 
            if(!redis.exists(key)){ 
                    更新活動可被鎖庫存數量 
                    redis.setex(key, actId,STORE_SYNC_TIME); 
                } 
            } 
        } catch (Exception e) { 
            Log; 
        } 
        … 
} 

異步化操作，消除并發訪問高峰

比如支付完成后，有一系列的后續處理流程，包括活動庫存扣減、拼團狀態變更等，其中有些邏輯實時性要求高，要同步處理。

有些則可以通過異步化的方式來處理，像通知物流發貨。我們采用 Kafka 隊列來進行異步通信，讓下游系統進行消費處理。

道為體：拼購系統高并發下的保障體系

“以道馭術，術必成。離道之術，術必衰。”我們所有的架構優化與升級最終目的是為了保障促銷高峰的穩定性。

拼購系統高并發場景下的保障之道，是以合理的容量規劃為基礎，全面覆蓋的監控體系為支撐，形成的完善的限流+降級+防控策略。

全鏈路壓測與容量規劃

根據業務預估量，生產環境針對蘇寧拼購全鏈路場景的壓測，才能做出合理的容量規劃。

目前，我們的壓測系統，可以支持引流壓測，即將線上真實流量復制下來，生成腳本，進行壓測。***程度保證了壓測和真實情況的一致性，從而使容量規劃更精確。

端到端覆蓋的監控體系

目前蘇寧拼購的監控體系能夠做到端到端的覆蓋，包括客戶端->網絡->服務端的監控。

其中，客戶端監控依賴于覆蓋 PC + WAP + App 的終端日志。網絡監控主要是 CDN 日志和撥測數據。

服務端監控手段最為豐富，包括：

• 服務器系統狀態監控：CPU、內存使用率、網卡流量、磁盤 IO 等。
• Web 服務器監控：實時展現 Web 服務器的 Http 連接數、響應時間、Http 異常、狀態碼等指標。
• 應用服務器異常監控：實時匯總應用異常堆棧信息。
• JVM 狀態監控：實時展現JVM的內存、線程、GC 和 Class 的使用狀況。
• NoSQL 監控：Redis 每分鐘命令數、大對象、連通性等的監控。
• 數據庫監控：數據庫層面各項指標監控。
• 調用鏈監控：實時展現應用間調用關系，反饋鏈路系統健康狀況。

這些監控系統通過 traceId 相串聯，與基礎運維平臺打通，最終通過決策分析平臺聚合，實現智能告警。

圖 4：端到端監控體系與告警決策平臺

流量控制與風險控制

流量控制是針對 88 拼購日零點峰值瘋狂流量超出預期，所設置的限流，以保護好自身應用，否則出現雪崩式連鎖反應。

目前拼購的流控系統可以支持多個維度的流控策略。包括最基礎的 JVM 活躍線程數流控，針對用戶 IP、UA 和會員編號的限流，針對核心接口的限流策略，針對爆款商品的限流策略等等。

圖 5：拼購流控系統架構

風險控制是針對 88 拼購日爆款商品被黃牛刷單風險的防控策略。除了傳統的黃牛庫名單，拼購的風控策略包括對用戶、地址、事件行為、設備指紋等的判斷。

區別于非黑即白的防控，拼購采用打分的方式對用戶進行畫像，對潛在的風險用戶采取短信驗證、滑動驗證、人臉識別等一些列挑戰模式。

大促準備與應急預案

大促準備工作是指結合業務的促銷節奏，梳理的一系列大促準備工作，包括非核心定時任務的提前降級、生產操作權限的回收等。

應急預案是針對大促可能發生的突發性事件梳理的預案，應急預案是建立在降級手段的基礎上的。

比如關鍵時候對部分功能的降級關閉操作，棄車保帥，保障購物流程的正常；再比如針對服務器性能瓶頸的降溫手段，只有在準備好應對一切突發情況的前提下，才能保證每次大促的順利完成。

結束語

路漫漫其修遠兮，今年的 88 蘇寧拼購日已經告一段落。未來向我們提出了更多的挑戰與機遇。

如何進一步突破系統性能瓶頸，如何給用戶提供個性化的推薦與服務，如何將拼購做成一個開放的社交化電商平臺，蘇寧拼購技術團隊要做的工作仍然有很多。

我們將繼續前行，勢不可擋，并為大家帶來持續的技術分享與更新。

作者：朱羿全、任章雄、張濤、龔召忠

簡介：朱羿全，南京航空航天大學碩士研究生畢業，蘇寧易購消費者研發中心高級技術經理，主要負責易購各系統架構優化與大促保障工作。先后參與了易購整站 Https 改造、蘇寧拼購架構改造、先知業務監控平臺建設等工作。專注于打造高可靠、高性能、高并發服務系統的技術研究。

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