還在糾結秒殺？看看 MQ 如何搞定
前言
我們先簡單回顧一下，訂單系統是整個電商交易平臺的核心，在它與內部模塊、外部第三方系統打交道的過程中，需要完成很多額外的步驟：
- 為用戶積分
- 發放紅包卡券
- 庫存扣減
- 通知物流系統
- 發送短信通知
在引入 MQ 后，我們可以讓訂單系統僅僅完成最核心的功能，然后將發送消息到 MQ。比如需要進行減庫存，就發送一個消息到庫存消息隊列中，然后庫存系統從這個 MQ 里獲取消息再進行處理就可以，把這些很耗時的步驟慢慢執行，從而也實現了系統之間的解耦。
但 MQ 還有一個更加強大的功能：緩沖流量，削峰填谷，諸如雙11這樣的大促活動，瞬時間涌入的大量下單請求有可能直接壓垮服務器，導致整個系統的癱瘓，通過使用 MQ 我們可以更好地解決流量突刺的問題。
本文就以秒殺場景為基礎，看完后會有更清晰的認識。本文將會從以下幾個方面來講述相關知識，相信大家耐心看了之后肯定有收獲，碼字不易，別忘了「在看」，「轉發」哦。
- 經典的秒殺場景
- 流量洪峰帶來的難點
- 使用 MQ 削峰填谷
- 升級整體架構
正文
01 經典的秒殺場景
秒殺場景一般出現在類電商的 APP 中，雙十一、618 這種打折大促已經屢見不鮮，各種節日都能成為剁手的理由。
就連饑餓營銷也被各大公司玩的越來越6，像我自己喜歡球鞋，喜歡買AJ和椰子，有過搶鞋經歷的同學一定知道有多痛苦，尤其是每次的結果都是這張圖。
每年的雙 11 活動在零點之后會開啟一個特別大的折扣優惠，比如前五分鐘下單買五件可以享受三折優惠。
全中國無數的男生女生，在雙 11 之前幾天就會在購物車精挑細選大量的商品，零點一到，瘋狂點擊下單。
每個接口對應的業務復雜度不同，有的接口一個請求可能要執行五六次數據庫操作。即使我們用高配置的 16 核 32G 以及 SSD 固態硬盤的機器，當流量洪峰到來時，CPU、磁盤、IO 等負載都會瞬間飆升，一段時間后，系統是無論如何扛不住持續到達的請求。
02 流量洪峰帶來的難點
經典的秒殺場景主要有兩個特點：
(1)秒殺時大量用戶會在同一時間同時進行搶購，網站瞬時訪問流量激增;
(2)秒殺一般是訪問請求量遠遠大于庫存數量，只有少部分用戶能夠秒殺成功。
隨之而來，對我們的系統就帶來一系列要求：
(1)短時間內并發量激增，對系統負載壓力大，容易造成崩潰;
(2)真正能秒殺成功的還是少數，天然的讀多寫少場景，如何對流量進行分配;
(3)分布式的環境下，如何做到一致性的處理;
(4)競爭資源有限，如何做到精準的控制，準時準點，不能多買，不能少賣，不能重復買。
而在這么多難點中，我們首要任務就是去解決并發量激增的問題，如果到達的請求太多直接壓垮了服務器，那其他的功能根本無從談起。
03 使用 MQ 削峰填谷
MQ 除了可以使用異步的方式實現系統間的解耦，更可以在雙 11 這樣的秒殺活動中，通過削峰填谷的方式，處理瞬時間涌入的大量請求。
什么是削峰填谷?
削峰填谷本身是電力行業的概念，電力企業通過必要的技術和管理手段，降低電網的高峰負荷，提高低谷負荷，平滑負荷曲線，提高負荷率，保證電網的穩定運行。
假設一個應用，它能夠每秒處理 1000 個請求。如果在第一秒接收到 2000 個請求，而接下來的兩秒都沒有請求到達。
整個應用必然面臨兩個問題：
(1)在第一秒被 2000 個請求直接壓垮;
(2)假設第一秒沒有被壓垮，它在這一秒時間內只能處理 1000 請求，第二第三秒卻完全空閑，浪費了系統資源。
所以，我們可以通過 MQ 把請求突刺均攤到一段時間內，讓系統負載保持在請求處理水位之內，同時盡可能地處理更多請求，從而起到“削峰填谷”的效果。
紅色的部分是超出系統處理能力的部分，可以把紅色的那部分消息平攤到后面空閑時去處理，這樣既可以保證系統負載處在一個穩定的水位，又可以盡可能地處理更多消息。通過配置流控規則，可以達到消息勻速處理的效果。
04 升級系統架構
隨著使用應用的用戶越來越多，系統面臨的壓力也會越來越大，無論是并發量還是數據量，你會發現整個系統各個模塊都需要進行優化。
一個高并發、大數據量的系統架構，需要不斷的迭代和進化，涉及到大量的技術方案、架構重構。
針對秒殺的場景，上游發起高并發的下單操作，由于下游處理能力有限，兩端速度不匹配。此時我們引入 MQ 可以對流量進行緩沖，并實現削峰填谷。
上游速度很快，每秒發起五萬個請求也沒關系，它只管往 MQ 中發。下游系統雖然每秒只能處理 1000 個請求，但它完全可以 follow 自己的節奏，每隔一段時間，主動拉取若干條信息，實施限流的效果，保護自身。
而在這個過程中，只需要引入 MQ 組件，對上下游的業務代碼并不用有太多的修改。
在接下來的文章我會更加詳細介紹，使用現在主流的消息中間件 RocketMQ 進行實現，敬請期待~
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