2019 天貓雙 11 交易峰值創下新紀錄，達到 54.4 萬筆/秒，是 2009 年第一次雙 11 的1360倍。

絢麗數字背后，是架構的極致優化。

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阿里雙十一是典型的電商秒殺系統，這里我們總結幾種常見的高并發場景：

• 電商秒殺，并發量極高，商品SKU豐富，系統的瓶頸在商品、訂單的讀寫;
• Feed流業務，像微博等，系統性能瓶頸在于熱點數據的讀并發請求;
• IM業務，用戶點對點，數據讀寫均勻，數據訪問沖突較小;

從業務場景和挑戰難度上，電商秒殺難度最大。那么對于雙十一這種場景，業務架構和系統架構上需要如何優化呢?

交易系統常見的整體架構

• 用戶發起(瀏覽器/APP)，最上層，面向用戶
• 業務層，對用戶請求進行業務邏輯判斷，校驗
• 核心系統層，訂單服務、商品服務，提供交易的核心邏輯與數據訪問

基于這個架構，架構師們應該如何優化?

主要有：

• 做好鏈路流量過濾攔截
• 充分利用緩存高性能
• 提前進行容量規劃
• 優秀的架構設計

一、鏈路流量過濾攔截

電商高并發之所以掛，大部分原因是請求壓力落到了數據層，數據讀寫鎖沖突嚴重。交易對數據一致性要求高，進一步導致了響應耗時高，導致上層所有請求超時，最終服務宕機。

雙十一屬于秒殺，瞬時讀寫高并發場景。此時我們可以采用哪些業務手段：

• 用戶請求層面，限制用戶x秒內只能提交一次，從而降低系統負載;
• 雙十一提前加購物車，將商品庫存扣除，將交易流程變短，對數據寫入時間盡可能分散;
• 業務折中，比如不同的場次，將交易分散到全天;
• 服務熔斷降級，當系統流量大于承載能力時，拋棄部分流量保證系統整體穩定性。

PS. 大家雙十一剁手，遇到服務器開小差的頁面提示。

二、充分利用緩存

業務系統，大多是讀多寫少場景：

• 商品的查詢，讀請求，量大
• 購物車的查詢，讀請求，量大
• 添加購物車、下單和支付，寫請求，相比于讀請求，量小

因此利用緩存的高性能，將99%讀請求攔截在數據庫之外，保證數據庫的高可靠，是我們常用的方案。

三、提前容量規劃

互聯網企業，針對節日對流量進行預估。需要通過流量來預判機器是否擴容，數據庫是否分庫。這些都是架構師必備的系統容量規劃的能力。

容量規劃的核心是QPS預估，以及單機承載能力評估。

QPS預估有很多方法，最常用的就是業務預估。

歷年雙十一交易額曲線

通過歷史的流量，可以很好的預測當前的QPS，從而提前布局架構升級。比如阿里每年的成交都以”非常優美“的曲線增長。

如何評估一個業務，一個服務單機能的極限QPS呢?

答：真實線上環境的全鏈路壓力測試。

四、優秀的架構設計

通過以上的做法，我們能大大提高節日下高并發下的架構性能。但是一個完整的電商后臺，我們還需要更多的架構設計，比如同步、異步模式的靈活運用。

傳統的架構，交易和物流進行耦合，但是高級架構師會引入消息中間件，將同步的物流單創建，轉化為消息發送，異步創建物流單，大大提高了交易核心的穩定性。

作為百萬年薪級別的架構師，他們如何應對雙十一的整體架構的呢?

• 全鏈路的頂層設計，具備高度抽象的能力，必知必會;
• 微服務架構設計的高可用、高并發設計方法論與實踐，必知必會;
• 業務折衷與架構容錯能力，廣義負載均衡設計方法與實踐，必知必會。

【本文為51CTO專欄作者“58沈劍”原創稿件，轉載請聯系原作者】

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【責任編輯：趙寧寧 TEL：（010）68476606】