关于PHP高并发抢购系统设计

2017-08-18 864 阅读 运营推广 字号小中大

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内容
并发抢购系统注意事项
高并发架构设计描述
程序端核心代码实现
订单流程mysql 端并发解决方案


注意事项
(1)高并发环境下,对于服务器cup、内存、网络宽带使用率会瞬间暴涨，需要注意对同服务器上其他应用的影响。(项目解耦,高并发应用独立部署)
(2)服务器高负载运行，容易出现死机，重启服务器场景，要提前考虑内存（redis）数据备份与恢复，防止用户抢购数据丢失.
(3)高并发应用首先要注重稳定性,其次是性能上优化.


(4) 一台服务器能够支持多少并发量
nginx服务为例：
worker_processes 8;
worker_rlimit_nofile 102400;
use epoll;
worker_connections 102400;
ulimit -n
cat /proc/sys/fs/file-max 


架构设计

(1)LVS服务，　做负载均衡调度，　采用RD模式，　通过股修改数据包的目的MAC地址实现转发，该方式性能好，　对并发高应用，适合大规模部署负载均衡机器；抗负载能力强、是工作在网络4层仅作分发之用，没有流量的产生；工作稳定，自身有完整的双机热备方案
(2)keepalive（vrrp协议方式） 做心跳检测，支持应用具有高可用性。
(3)nginx工作在网络的7层，所以它可以针对http应用本身来做分流策略，　可用说对LVS负载的补充。nginx高效处理高并发请求在于采用异步非阻塞工作方式和epoll IO 模型。  
(4)页面动态数据，用户数据，抢购商品数据采用Redis存储。
(5)用户抢购记录标识存储在Redis服务器端。在nginx负载均衡端，应用lua脚本做用户抢购记录过滤。
(6)real server端部署 nginx与php, 同时 real server 可以参与负载端调度。
(7)mysql server cluster 端采用一主多从部署，master负载数据写及同步到slave, slave负责数据读取。推荐应用mysql代理组件atlas,　实现对php端对mysql读写透明操作。
核心代码实现
背景
假设每个用户只允许抢购一件商品。
预备数据
抢购商品总数存入redis中, 比如十万个数据
$redisObj = new redis();
$redisObj->set('goods_amount', 1000000);
$redis->watch('goods_amount'); //应用redis watch 乐观锁
$amount = $redis->get('goods_amount');
if($amount > 0)
{
 $userInfo = $reids->get('user_info_crc32(url_token)', array('userId'=>120, '....')); 
 
  if(empty($userInfo)){
      
        $ret = $redis->multi() ->decr('goods_amount') ->exec();
      if($ret){
$reids->set('user_info_crc32(url_token)', array('userId'=>120, '....')); 
       根据crc32(url_token)唯一索引创建改用户已抢过商品的标识。（同时标识可以设置一段时间有效期，例如10分钟);
    
write("user_id", {user_id}_success.log);
      }else {
                //提示抢购失败 
    }
 } else {
    $redis->unwatch(‘goods_amount');
    //提示抢购失败 
} else {
    //抢购结束, 封闭入口
}
}


(1)下一个抢购请求到来时，在nginx服务器lua端，检查googs_amount抢购商品数量，判断抢购有没有结束，在判断user_info_crc32(url_token)有没有抢过成功，如果成功跳转到下单页面，否则执行抢过流程。
(2)抢购首页直接高并发静态资源存储在cdn 服务端，　来减轻服务端访问请求的压力
mysql端并发解决
(1)抢购商品数据预热，提前存储在redis中，比如商品名称，属性等等。
(2)采用innodb 数据库引擎，在高并发场景读操作有优势，合理创建表结构，尽可能的减少链表查，可以适当设计表中冗余字段，sql查询能够必须走索引。
(3)用户浏览商品详情页（需要在redis端做动态数据缓存） 
(4)用户点击购买跳转到订单详情页（包括用户基本信息，商品信息，支付方式，积分消费等数据考虑对数据库并发查询压力，要采用redis缓存策略）
(5)订单数据提前生成，user_id留空，同时通过redis lpush，把连续订单id，提前同步到redis分布式集群，redis集群支持心调检测，能够自动做服务奔溃切换。
(6)用户提交订单后,  在redis服务lpop拿到一个订单id, 根据订单id条件更新用户user_id等信息。
   begin;
   update mt_account set user_id=100 where order_id=$orderId and user_id=0 li mit 1;
   commit;