面试官：你给我画一下秒杀系统的架构图！

不念不忘少年蓝@ 2022-09-10 12:08 159阅读 0赞

## 泪目，不堪回首！ ##

博主毕业`4年`了，最近秋招开始了，每次回想起自己的秋招，都感觉到当时自己特别的可惜（`菜是原罪`）,自己当时简历上面的项目，只有一个 `农资电商平台`,当时的秒杀系统还没有那么普及（简历人均`秒杀系统`）。

### 第一次微众面试 ###

当年自己的八股文背的其实还可以，但是自己的项目就只是一个单机系统，`分布式`？`微服务`？什么玩意？,还记得当时`微众面试`，是`二面`，在一个酒店房间，面试官笑嘻嘻的看着我，说让我先画一下我项目里面的`农资电商平台`， 我脑子嗡嗡叫，啥？咋画， 就一个`安卓系统`，一个`前端页面`，和一个`后台系统`？

> 大概长这样子

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我擦，这也太`简单`了吧， 我是不是该画复杂一点？ 或者说，我这个能叫`架构`吗？就这样，犹豫之间，毛线都没有画出来... 我记得当时好像画了个这样子的玩意。。毫无意外的，嗝屁了～

这玩意有点四不像，不说了，丢脸～

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### 第二次微众面试 ###

第二次`微众面试`，毕业有快一年了，抱着试一下的心态，找了个`师姐`内推, 那时候我在干啥呢，在搞爬虫。公司离微众比较近，就在`金蝶`那边,下班了溜过去，跟面试官吧啦了一会`八股文`，好家伙，没一会就掏出了一张纸：

> 来画一下你们现在这个爬虫系统的架构图！

当时系统的`部署架构`长这样吧， 比上面的看起来还简单一点。

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但是，我就是画不出手啊！！！心里想着太简单了啊！！这玩意能叫`架构`吗？

### 摊牌了， 我不会画！ ###

现在想起来，真的太`憋屈`了，年轻啊！那如果现在来回头看的话，能怎么画呢？

> 单体系统的部署架构图

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> 爬虫系统的分层架构图

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> 爬虫系统的业务架构

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### 架构图 ###

从上面的各个方向描述架构来看，其实即使是`单体系统` 也能够画出不一般的架构图！（为啥当时我就不会呢！）

最近在看架构相关的内容（`华仔的课`），在4+1 视图里面，从多方面描述了我们的系统，可以参考下面的描述，

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## 你的秒杀系统，架构是怎么样的？ ##

### 单体系统 ###

不管你们简历吹的多牛逼，我猜你们的服务，大部分都是长这个样子的，`猜对的话点个关注`, 只有`浏览器`是分布式的。

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#### 那我该如何去描述我的单体系统呢？ ####

架构设计的三大原则：

*  `简单原则`
 *  `合适原则`
 *  `演进原则`

每一条原则都符合我们大学做的秒杀系统啊！！

`简单原则`：一个系统就可以满足我们秒杀服务的所有动作，没有太多的中间件依赖

`合适原则`：在我们的实践项目中，单体系统是最适合不过的了。（主要是没钱啊！拆分服务，引入中间件，部署集群，都得钱啊！）

`演进原则`：这个比较好理解，没有什么系统架构是一出生就定下来的，是随着时间，业务需求，不断演变出来的。

**总结：**

我们架构的优势： `成本低`，`系统复杂度低`，`维护成本低`，`快速定位问题`

劣势：`稳定性差`，`并发量低`，`扩展性弱`等

在梳理架构时，每个方案都有他的优势和缺点，所以需要了解你目前方案的优缺点。才能更好的向面试官展示你的系统！

### 服务拆分 ###

好家伙，参加了个科创比赛，`资金`到位了，能买`更多机器`了，那不得将服务优化一下，拆分个微服务系统出来！

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在这个服务拆分的架构中，我们做了哪些动作？

*  静态资源隔离（`CDN加速`）
 *  代理服务器（`Nginx`）
 *  服务拆分，应用独立部署
 *  服务rpc通信 （`rpc框架 & 注册中心`）

#### 1、前后端分离 ####

在单体系统中，我们的静态资源（`Html,JS,CSS 和 IMG`）可能都是通过我们服务端进行返回，存在的问题是：

*  前端`代码维护`成本比较高（全栈开发成本也高）
 *  前端代码发布，需要整个系统进行发布
 *  服务器`带宽`，`请求资源`占用等

那么通过前后端分离所带来的好处就很明显了：

*  代码独立维护（`低耦合`）,发布成本低(`高效率`)
 *  前后端通过接口交互`动态数据`
 *  `CDN资源`访问加速,减少后端服务压力（`高性能`）

#### 2、反向代理 ####

`反向代理`的作用比较明显， 由于我们服务拆分成多个，那么我们和`前端`进行交互时，需要提供一个通用的`入口`。而这个入口，就是我们的`反向代理服务器`(`Nginx`)。例如：服务域名：`https://www.jiuling.com` ，根据restful规范，我们可以通过 `https://www.jiuling.com/user/1.0/login` 将请求转发到 `用户服务`的登录接口中。

#### 3.进程间通信 ####

随着服务的拆分，在部分功能的实现上，就会涉及到`服务间相互调用`的情况，例如：

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在常见的实现方案上，我们会采用 `注册中心` 和 `RPC框架`,来实现这一能力。而我们比较常用的实现方案就是 `zookeeper & dubbo`。

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> 为什么要使用 RPC 框架？

当我们提到使用 `RPC框架` 的时候，是否有去思考过，`为什么要使用 RPC框架？` 每个服务提供 `RESTful` 接口，不是也能够完成服务间通信吗？

这里就需要进行对比 `RPC` 和 `RESTful` 的区别了:

*  `数据报文小&传输效率快`：`RPC`简化了传输协议中一些必要的头部信息，从而加快了传输效率。
 *  `开发成本低`：例如 `Dubbo`框架，封装好了服务间调用的逻辑(如：`反射`，`建连`和`超时控制`等)，只需要开发相应的`接口`和`数据模型`即可。
 *  `服务治理`: 在分布式场景下，我们的服务提供者不止一台，那么就涉及到 `服务健康`，`负载均衡`和`服务流控`等情况需要处理，而这部分能力在`rpc & 注册中心` 的架构下，都已经满足了。

说完优点后，再来分析一下，`RPC的缺点`:

*  `耦合性强`：相较于 `RESTful`而言，`RPC` 框架在跨语言的场景下实现比较困难。并且`版本依赖`比较强。服务脱离了当前`内网环境`后，无法正常提供服务,迁移成本高。
 *  `内网调用`：`RPC`更适合内网传输，在公网环境下，显得没那么安全。

### 分布式微服务 ###

在上一个版本的`服务拆分`中, 我们根据不同的`业务边界`，`功能职责`,划分出了多个`子系统`,而针对不同的系统，他所承受的`负载压力`是不一样的，例如：`订单服务`的每个请求处理`耗时较长`（其他服务压力不大），为了挺升我们的下单量，我们可以只扩容`订单服务`即可,这就是我们在服务拆分所带来的`收益`，性能使用率提升！

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从上面的图我们可以看到，有些服务出现了不同的重影，每一个`方块`,可以理解为一台`机器`,在这个架构中， 为了保证我们的下单成功率，以及下单量，我们主要将服务器集中在了`订单服务`。

除此之前，再来看看我们的`中间件`集群部署：

*  `mysql 主从架构`：读写分离，减轻主库压力，确保数据能正常写入，保障订单数据落库.
 *  `zookeeper 主从架构`：保障注册中心可用，避免导致全链路雪崩。
 *  `redis 哨兵集群`：避免`redis`宕机导致大流量直接打到数据库中。

### 小结 ###

到这里为止，一般我们自己开发的系统，也就基本完成了整个`秒杀系统`的演进了。可能大伙一直有个疑问，为什么少了我们最熟悉的`MQ`呢？

在整个调用链路中，我都是以`同步调用`的方式去讲述这一个秒杀系统的架构,因为这个已经满足我们当前的流量诉求了，在`架构设计的原则`里面，提到的，`合适原则`，和`演进原则`。在当前满足流量需求的情况下，我们需要先思考引入消息中间件，带来的问题是什么？解决的问题又是什么？在权衡利弊后，才是我们决策是否要使用这个方案的时候。

### 高性能 ###

在上述架构演进的过程中，我们通过`服务拆分`，`垂直扩容`，`分布式部署`等方式,提升了我们架构的`性能`和`稳定性`,对于我们自研阶段的`架构演进`已经是足够满足我们的流量诉求了，但如果我们想继续优化我们的系统，提升服务性能，可以从以下几个方面进行优化：

*  资源预热
 *  缓存预热
 *  异步调用

#### 1、资源预热 ####

在上面的`服务拆分`阶段, 我们就提到了`资源动静分离`, 这里的静态资源包括：`html,js,css,img` 等。我们活动阶段，可以通过后台管理系统，将商品服务中的活动的静态资源`预热`到CDN，`加速资源`的访问。

资源预热： 通过预先将资源加载到CDN
    回源：CDN找不到资源后，会触发源站（商品服务）调用，进行查询对应资源，如果源站存在该资源，则会返回到CDN中进行缓存。
    OSS： 实际存储静态资源的服务（可参考阿里云OSS）

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上面有反复提到，引入一个技术的时候，需要同时考虑它所带来的`利和弊`，那么 `CDN的风险`是什么呢？

*  `成本` : 比较直接，就是得多花钱！
 *  `带宽` ：在大流量的访问下， CDN 是否能支撑那么多的带宽，每个服务器能支撑的流量是有限的，需要考虑CDN是否能支撑业务的访问量。
 *  `CDN命中率`: 在CDN命中率低的情况下，比如`活动图片`,每一个小时都会发生改变，那么每次图片的替换，都会触发`回源操作`,这时候的资源访问效率反而有所下降。

#### 2、缓存预热 ####

与上面的`静态资源加速`相对比，`动态数据`则需要通过`缓存`进行性能上的优化，老生常谈，为什么`redis` 那么快？

*  单线程（redis的性能瓶颈并不在这，所以这个不算优势）
 *  `多路I/O复用模型`
 *  `数据结构简单`
 *  `基于内存操作`

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引入 `redis` 带来的风险主要有:

*  `reids` 宕机：单机部署的情况下，会导致大量的服务调用超时，最终引起服务雪崩。可通过`Sentinel集群`优化。
 *  `缓存击穿`：大流量下，`缓存MISS`和`缓存过期`等情况，会导致请求穿透到数据库，如果数据库扛不住压力，会造成服务雪崩。可以通过 `布隆过滤器`进行优化。
 *  `数据一致性`：`缓存数据与DB` 的数据一致性问题，需要通过更新策略进行保障。

#### 3、异步调用 ####

通过异步的方式，将减库存成功的用户，通过消息的方式，发送给订单服务，进行后续的下单操作。可以在短时间内，将所有的商品销售出去。整体的流程如下图所示：

`MQ`异步调用为什么能过提升我们服务的`吞吐量`呢？

主要原因在于，通过异步调用的方式，我们将消息投递过去了，就完成了这一次的请求处理，那么性能的瓶颈，由订单服务，转移到了秒杀服务这里。通过减少调用依赖，从而提升了整体服务的吞吐量。

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`MQ` 带来的常见问题：

*  `数据一致性`
 *  `重复消费`：由于生产者重复投递消息，或者消费缓慢导致重复推送消息。需要通过加锁，消费幂等来保证消费正常。
 *  `消息堆积`：生产能力远大于消费能力情况下，会导致消息堆积。
 *  `MQ可用性`：MQ宕机的情况下，需要支持同步调用切换。

这里不做详细介绍，后面会专门写一篇`MQ相关的文章`。

### 高可用 ###

能看到这里真不容易，感谢大家的支持。关于可用性这里，之前有写过一篇 \# 《高可用实战》-B站蹦了，关我A站什么事？感兴趣可以看一下。

高可用主要可以从：

*  `动态扩容`：根据服务压力，针对不同服务进行动态扩容。
 *  `限流熔断`：可参考我之前的文章：\# 《高可用实战》-B站蹦了，关我A站什么事？
 *  `异地多活`: 通过多机房部署，避免`物理攻击`！

#### 同城双活 ####

部署在同一个城市不同区的机房，用专用网络连接。两个机房距离一般就是`几十千米`，网络传输速度几乎和同一个机房相同，`降低了系统复杂度、成本`。

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这个模式无法解决极端的灾难情况，例如某个城市的`地震、水灾`，此方式是用来解决一些`常规故障`的，例如机房的`火灾、停电、空调故障`。

#### 异地多活 ####

在上述模式中，没办法解决城市级别的服务容灾，比如`水灾`，`地震`等情。而通过异地多活的部署方案，则可以解决这种问题。

但是每个方案都是存在利和弊的，那么异地多活的弊端主要体现在`网络传输`和`数据一致性`的问题上!

跨城异地主要问题就是网络传输延迟，例如北京到广州，正常情况下的RTT（Round-Trip Time 往返时延）是50毫秒，
    当遇到网络波动等情况，会升到500毫秒甚至1秒，而且会有丢包问题。
    
    物理距离必然导致数据不一致，这就得从“数据”特性来解决，
    如果是强一致性要求的数据（如存款余额），就无法做异地多活。

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图片地址：draw.io原图

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