內容
併發搶購系統注意事項
高併發架構設計描述
程式端核心程式碼實現
訂單流程mysql 端併發解決方案
注意事項
(1)高併發環境下,對於伺服器cup、記憶體、網路寬頻使用率會瞬間暴漲，需要注意對同伺服器上其他應用的影響。(專案解耦,高併發應用獨立部署)
(2)伺服器高負載執行，容易出現當機，重啟伺服器場景，要提前考慮記憶體（redis）資料備份與恢復，防止使用者搶購資料丟失.
(3)高併發應用首先要注重穩定性,其次是效能上優化.
(4) 一臺伺服器能夠支援多少併發量
nginx服務為例：
worker_processes 8;
worker_rlimit_nofile 102400;
use epoll;
worker_connections 102400;
ulimit -n
cat /proc/sys/fs/file-max
(2)keepalive（vrrp協議方式） 做心跳檢測，支援應用具有高可用性。
(3)nginx工作在網路的7層，所以它可以針對http應用本身來做分流策略， 可用說對LVS負載的補充。nginx高效處理高併發請求在於採用非同步非阻塞工作方式和epoll IO 模型。
(4)頁面動態資料，使用者資料，搶購商品資料採用Redis儲存。
(5)使用者搶購記錄標識儲存在Redis伺服器端。在nginx負載均衡端，應用lua指令碼做使用者搶購記錄過濾。
(6)real server端部署 nginx與php, 同時 real server 可以參與負載端排程。
(7)mysql server cluster 端採用一主多從部署，master負載資料寫及同步到slave, slave負責資料讀取。推薦應用mysql代理元件atlas, 實現對php端對mysql讀寫透明操作。
核心程式碼實現
背景
假設每個使用者只允許搶購一件商品。
預備資料
搶購商品總數存入redis中, 比如十萬個資料
$redisObj = new redis();
$redisObj->set('goods_amount', 1000000);
$redis->watch('goods_amount'); //應用redis watch 樂觀鎖
$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, '....'));
根據crc32(url_token)唯一索引建立改使用者已搶過商品的標識。（同時標識可以設定一段時間有效期，例如10分鐘);
write("user_id", {user_id}_success.log);
}else {
//提示搶購失敗
}
} else {
$redis->unwatch(‘goods_amount');
//提示搶購失敗
} else {
//搶購結束, 封閉入口
}
}
(1)下一個搶購請求到來時，在nginx伺服器lua端，檢查googs_amount搶購商品數量，判斷搶購有沒有結束，在判斷user_info_crc32(url_token)有沒有搶過成功，如果成功跳轉到下單頁面，否則執行搶過流程。
(2)搶購首頁直接高併發靜態資源儲存在cdn 服務端， 來減輕服務端訪問請求的壓力
mysql端併發解決
(1)搶購商品資料預熱，提前儲存在redis中，比如商品名稱，屬性等等。
(2)採用innodb 資料庫引擎，在高併發場景讀操作有優勢，合理建立表結構，儘可能的減少連結串列查，可以適當設計表中冗餘欄位，sql查詢能夠必須走索引。
(3)使用者瀏覽商品詳情頁（需要在redis端做動態資料快取）
(4)使用者點選購買跳轉到訂單詳情頁（包括使用者基本資訊，商品資訊，支付方式，積分消費等資料考慮對資料庫併發查詢壓力，要採用redis快取策略）
(5)訂單資料提前生成，user_id留空，同時通過redis lpush，把連續訂單id，提前同步到redis分散式叢集，redis叢集支援心調檢測，能夠自動做服務奔潰切換。
(6)使用者提交訂單後, 在redis服務lpop拿到一個訂單id, 根據訂單id條件更新使用者user_id等資訊。
begin;
update mt_account set user_id=100 where order_id=$orderId and user_id=0 li mit 1;
commit;
併發搶購系統注意事項
高併發架構設計描述
程式端核心程式碼實現
訂單流程mysql 端併發解決方案
注意事項
(1)高併發環境下,對於伺服器cup、記憶體、網路寬頻使用率會瞬間暴漲，需要注意對同伺服器上其他應用的影響。(專案解耦,高併發應用獨立部署)
(2)伺服器高負載執行，容易出現當機，重啟伺服器場景，要提前考慮記憶體（redis）資料備份與恢復，防止使用者搶購資料丟失.
(3)高併發應用首先要注重穩定性,其次是效能上優化.
(4) 一臺伺服器能夠支援多少併發量
nginx服務為例：
worker_processes 8;
worker_rlimit_nofile 102400;
use epoll;
worker_connections 102400;
ulimit -n
cat /proc/sys/fs/file-max
架構設計
(2)keepalive（vrrp協議方式） 做心跳檢測，支援應用具有高可用性。
(3)nginx工作在網路的7層，所以它可以針對http應用本身來做分流策略， 可用說對LVS負載的補充。nginx高效處理高併發請求在於採用非同步非阻塞工作方式和epoll IO 模型。
(4)頁面動態資料，使用者資料，搶購商品資料採用Redis儲存。
(5)使用者搶購記錄標識儲存在Redis伺服器端。在nginx負載均衡端，應用lua指令碼做使用者搶購記錄過濾。
(6)real server端部署 nginx與php, 同時 real server 可以參與負載端排程。
(7)mysql server cluster 端採用一主多從部署，master負載資料寫及同步到slave, slave負責資料讀取。推薦應用mysql代理元件atlas, 實現對php端對mysql讀寫透明操作。
核心程式碼實現
背景
假設每個使用者只允許搶購一件商品。
預備資料
搶購商品總數存入redis中, 比如十萬個資料
$redisObj = new redis();
$redisObj->set('goods_amount', 1000000);
$redis->watch('goods_amount'); //應用redis watch 樂觀鎖
$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, '....'));
根據crc32(url_token)唯一索引建立改使用者已搶過商品的標識。（同時標識可以設定一段時間有效期，例如10分鐘);
write("user_id", {user_id}_success.log);
}else {
//提示搶購失敗
}
} else {
$redis->unwatch(‘goods_amount');
//提示搶購失敗
} else {
//搶購結束, 封閉入口
}
}
(1)下一個搶購請求到來時，在nginx伺服器lua端，檢查googs_amount搶購商品數量，判斷搶購有沒有結束，在判斷user_info_crc32(url_token)有沒有搶過成功，如果成功跳轉到下單頁面，否則執行搶過流程。
(2)搶購首頁直接高併發靜態資源儲存在cdn 服務端， 來減輕服務端訪問請求的壓力
mysql端併發解決
(1)搶購商品資料預熱，提前儲存在redis中，比如商品名稱，屬性等等。
(2)採用innodb 資料庫引擎，在高併發場景讀操作有優勢，合理建立表結構，儘可能的減少連結串列查，可以適當設計表中冗餘欄位，sql查詢能夠必須走索引。
(3)使用者瀏覽商品詳情頁（需要在redis端做動態資料快取）
(4)使用者點選購買跳轉到訂單詳情頁（包括使用者基本資訊，商品資訊，支付方式，積分消費等資料考慮對資料庫併發查詢壓力，要採用redis快取策略）
(5)訂單資料提前生成，user_id留空，同時通過redis lpush，把連續訂單id，提前同步到redis分散式叢集，redis叢集支援心調檢測，能夠自動做服務奔潰切換。
(6)使用者提交訂單後, 在redis服務lpop拿到一個訂單id, 根據訂單id條件更新使用者user_id等資訊。
begin;
update mt_account set user_id=100 where order_id=$orderId and user_id=0 li mit 1;
commit;