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spring-boot-seckill分布式秒杀系统是一个用SpringBoot开发的从0到1构建的分布式秒杀系统,项目案例基本成型,逐步完善中。
开发环境:
JDK1.8、Maven、Mysql、IntelliJ IDEA、SpringBoot1.5.10、zookeeper3.4.6、kafka_2.11、redis-2.8.4、curator-2.10.0
启动说明:
1、启动前 请配置application.properties中相关redis、zk以及kafka相关地址,建议在Linux下安装使用。
2、数据库脚本位于 src/main/resource/sql 下面,启动前请自行导入。
3、配置完成,运行Application中的main方法,访问 http://localhost:8080/seckill/swagger-ui.html 进行API测试。
4、秒杀商品页:http://localhost:8080/seckill/index.shtml ,部分功能待完成。
5、本测试案例单纯为了学习,某些案例并不适用于生产环境,大家根据所需自行调整。
秒杀架构:
架构层级
1、一般商家在做活动的时候,经常会遇到各种不怀好意的DDOS攻击(利用无辜的吃瓜群众夺取资源),导致真正的我们无法获得服务!所以说高防IP还是很有必要的。
2、搞活动就意味着人多,接入SLB,对多台云服务器进行流量分发,可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力,通过消除单点故障提升应用系统的可用性。
3、基于SLB价格以及灵活性考虑后面我们接入Nginx做限流分发,来保障后端服务的正常运行。
4、后端秒杀业务逻辑,基于Redis 或者 Zookeeper 分布式锁,Kafka 或者 Redis 做消息队列,DRDS数据库中间件实现数据的读写分离。
优化思路
1、分流、分流、分流,重要的事情说三遍,再牛逼的机器也抵挡不住高级别的并发。
2、限流、限流、限流,毕竟秒杀商品有限,防刷的前提下没有绝对的公平,根据每个服务的负载能力,设定流量极限。
3、缓存、缓存、缓存、尽量不要让大量请求穿透到DB层,活动开始前商品信息可以推送至分布式缓存。
4、异步、异步、异步,分析并识别出可以异步处理的逻辑,比如日志,缩短系统响应时间。
5、主备、主备、主备,如果有条件做好主备容灾方案也是非常有必要的(参考某年锤子的活动被攻击)。
6、最后,为了支撑更高的并发,追求更好的性能,可以对服务器的部署模型进行优化,部分请求走正常的秒杀流程,部分请求直接返回秒杀失败,缺点是开发部署时需要维护两套逻辑。
分层优化
1、前端优化:活动开始前生成静态商品页面推送缓存和CDN,静态文件(JS/CSS)请求推送至文件服务器和CDN。
2、网络优化:如果是全国用户,最好是BGP多线机房,减少网络延迟。
3、应用服务优化:Nginx最佳配置、Tomcat连接池优化、数据库配置优化、数据库连接池优化。
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