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 秒殺系統的架構設計。

那么，何為秒殺系統呢?就是典型的、短時間的、大量的、突發訪問，我們對于這類問題呢，總結有以下三種優化性能的思路：

• 異步處理，而不是同步處理 。
• 寫入內存，而不是寫入硬盤 。
• 分布式處理。

——那么，這三種優化秒殺系統性能的思路，不論秒殺時負載多大，都能夠輕松的應對。redis能夠滿足以上三種優化性能，用redis能輕松實現秒殺系統。

為什么以上三種性能優化思路，能夠輕松的解決秒殺系統的性能問題呢?下面我們一一的介紹。

異步處理，而不是同步處理。

秒殺這樣的短時大并發的系統，在性能負載上面有一個很明顯的波峰和長期波谷。是為了應對相當短時間內的大并發而準備大量服務器來應對，在經濟上是非常不劃算的。

因此呢，對付秒殺類的需求，我們就應該化同步為異步，用戶請求寫入內存后立刻返回。后臺啟動多個線程從內存池中異步讀取數據，對其進行處理。

如果用戶請求可能是1秒鐘內進入的，系統實際處理完成可能花三十分鐘。那么一臺服務器在異步情況下其處理能力大于同步情況下1800多倍之多。

——異步處理，通常用MQ(消息隊列)來實現。redis可以看作是一個高性能的MQ。因為它的數據讀寫都發生在內存之中。

寫入內存，而不是寫入硬盤。

對于傳統的硬盤讀寫性能是相當差的，SSD硬盤比傳統硬盤快100倍，而內存又比SSD硬盤快10倍以上。因此，寫入內存，而不是寫入硬盤，就能使系統的能力提升上千倍。也就是說，原來你的秒殺系統可能需要900臺服務器支撐，現在一臺服務器就可以扛得住了。

有些開發者就會有疑問了?寫入內存，而不是持久化，如果此時計算機突然宕機了呢，寫入的數據不就全部丟失了嗎??如果你運氣不好，倒霉呢?碰到服務器宕機，那你就沒秒到了，有什么大不了呀!

——后面真正處理秒殺訂單時，我們會把信息持久化到硬盤中。因此不會丟失關鍵的數據。redis是一個緩存系統，數據寫入內存后就返回給客戶端，能夠支持這個特性。

分布式處理

要是你的客戶很多，秒殺系統即使用了以上兩種方案，還是捉襟見肘撐不住?不要緊的，還有下面這個大招[分布式處理]。如果一臺服務器撐不住秒殺系統，那么就多用幾臺服務器。五臺不行，就上一百臺嘛。

——分布式處理，就是把海量用戶的請求分散到多個服務器上，一般使用hash實現均勻分布。

這類系統在大數據云計算時代的今天已經有很多了。無非是用Paxos算法和Hash Ring實現的，redis Cluster正是這樣一個分布式的產品。

使用Redis實現描述系統

redis和redis cluster(分布式版本)，是一個分布式緩存系統。其支持多種數據結構，也支持MQ。redis在性能上做了大量優化。因此使用Redis或者redis cluster就可以輕松實現一個強大的秒殺系統。

基本上，你用redis的這些命令就可以了。

• RPUSH key value，插入秒殺請求。

——當插入的秒殺請求數達到上限時，停止所有后續插入。

• LPOP key，后臺啟動多個工作線程。

讀取秒殺成功者的用戶id，進行后續處理，或者使用LRANGE key start end命令讀取秒殺成功者的用戶id，進行后續處理。

——每完成一條秒殺記錄的處理，就執行INCR key_num。一旦所有庫存處理完畢，就結束該商品的本次秒殺，關閉工作線程，也不再接收秒殺請求。