摘要：如下圖所示負載均衡層的限流防止用戶重復抽獎首先第一次在負載均衡層可以做的事情，就是防止重復抽獎。然后負載均衡感知到了之后，后續請求全部攔截掉返回一個抽獎結束的標識就可以了。一旦抽獎結束，抽獎服務更新狀態，負載均衡層會感知到。

作者：愛釣魚的桌子哥，資深架構師

1、抽獎系統的背景引入

本文給大家分享一個之前經歷過的抽獎系統的流量削峰架構的設計方案。

抽獎、搶紅包、秒殺，這類系統其實都有一些共同的特點，那就是在某個時間點會瞬間涌入大量的人來點擊系統，給系統造成瞬間高于平時百倍、千倍甚至幾十萬倍的流量壓力。

比如抽獎，有一種場景：某個網站或者APP規定好了在某個時間點，所有人都可以參與抽獎，那么可能百萬級的用戶會蹲守在那個時間點，到時間大家一起參與這個抽獎。

搶紅包，可能是某個電視節目上，突然說掃碼可以搶紅包，那么電視機前可能千萬級的用戶會瞬間一起打開手機掃碼搶紅包。

秒殺更是如此，所謂秒殺，意思是讓大家都在電腦前等著，在某個時間突然就可以搶購某個限量的商品

比如某個手機平時賣5999，現在限量100臺價格才2999，50%的折扣，可能百萬級的用戶就會蹲守在電腦前在比如凌晨12點一起點擊按鈕搶購這款手機。

類似的場景其實現在是很多的，那么本文就用一個抽獎系統舉例，說說應對這種瞬時超高并發的流量，應該如何設計流量削峰的架構來應對，才能保證系統不會突然跨掉？

2、結合具體業務需求分析抽獎系統

假設現在有一個抽獎的業務場景，用戶在某個時間可以參與抽獎，比如一共有1萬個獎，獎品就是某個禮物。

然后參與抽獎的用戶可能有幾十萬，一瞬間可能幾十萬請求涌入過來，接著瞬間其中1萬人中獎了，剩余的人都是沒中獎的。然后中獎的1萬人的請求會聯動調用禮品服務，完成這1萬中獎人的禮品發放。

簡單來說，需求場景就是如此，然而這里就有很多的地方值得優化了。

3、一個未經過優化的系統架構

先來看一個未經過任何優化的系統架構，簡單來說就是有一個負載均衡的設備會把瞬間涌入的超高并發的流量轉發到后臺的抽獎服務上。

這個抽獎服務就是用普通的Tomcat來部署的，里面實現了具體的抽獎邏輯，假設剛開始最常規的抽獎邏輯是基于MySQL來實現的，接著就是基于Tomcat部署的禮品服務，抽獎服務如果發現中獎了需要調用禮品服務去發放禮品。

如下圖所示：

4、負載均衡層的限流

4.1 防止用戶重復抽獎

首先第一次在負載均衡層可以做的事情，就是防止重復抽獎。

我們可以在負載均衡設備中做一些配置，判斷如果同一個用戶在1分鐘之內多次發送請求來進行抽獎，就認為是惡意重復抽獎，或者是他們自己寫的腳本在刷獎，這種流量一律認為是無效流量，在負載均衡設備那個層次就給直接屏蔽掉。

舉個例子，比如有幾十萬用戶瞬間同時抽獎，最多其實也就幾十萬請求而已，但是如果有人重復抽獎或者是寫腳本刷獎，那可能瞬間涌入的是幾百萬的請求，就不是幾十萬的請求了，所以這里就可以把無效流量給攔截掉。

如下圖所示：

4.2 全部開獎后暴力攔截流量

其實秒殺、搶紅包、抽獎，這類系統有一個共同的特點，那就是假設有50萬請求涌入進來，可能前5萬請求就直接把事兒干完了，甚至是前500請求就把事兒干完了，后續的幾十萬流量是無效的，不需要讓他們進入后臺系統執行業務邏輯了。

什么意思呢？

舉個例子，秒殺商品，假設有50萬人搶一個特價手機，人家就準備了100臺手機，那么50萬請求瞬間涌入，其實前500個請求就把手機搶完了，后續的幾十萬請求沒必要讓他轉發到Tomcat服務中去執行秒殺業務邏輯了，不是嗎？

抽獎、紅包都是一樣的 ，可能50萬請求涌入，但是前1萬個請求就把獎品都抽完了，或者把紅包都搶完了，后續的流量其實已經不需要放到Tomcat抽獎服務上去了，直接暴力攔截返回抽獎結束就可以了。

這樣的話，其實在負載均衡這一層（可以考慮用Nginx之類的來實現）就可以攔截掉99%的無效流量。

所以必須讓抽獎服務跟負載均衡之間有一個狀態共享的機制。

就是說抽獎服務一旦全部開獎完畢，直接更新一個共享狀態。然后負載均衡感知到了之后，后續請求全部攔截掉返回一個抽獎結束的標識就可以了。

這么做可能就會做到50萬人一起請求，結果就可能2萬請求到了后臺的Tomcat抽獎服務中，48萬請求直接攔截掉了。

我們可以基于Redis來實現這種共享抽獎狀態，它非常輕量級，很適合兩個層次的系統的共享訪問。

當然其實用ZooKeeper也是可以的，在負載均衡層可以基于zk客戶端監聽某個znode節點狀態。一旦抽獎結束，抽獎服務更新zk狀態，負載均衡層會感知到。

下圖展示了上述所說的過程：

5、Tomcat線程數量的優化

其次就是對于線上生產環境的Tomcat，有一個至關重要的參數是需要根據自己的情況調節好的，那就是他的工作線程數量。

眾所周知，對于進入Tomcat的每個請求，其實都會交給一個獨立的工作線程來進行處理，那么Tomcat有多少線程，就決定了并發請求處理的能力。

但是這個線程數量是需要經過壓測來進行判斷的，因為每個線程都會處理一個請求，這個請求又需要訪問數據庫之類的外部系統，所以不是每個系統的參數都可以一樣的，需要自己對系統進行壓測。

但是給一個經驗值的話，Tomcat的線程數量不宜過多。因為線程過多，普通虛擬機的CPU是扛不住的，反而會導致機器CPU負載過高，最終崩潰。

同時，Tomcat的線程數量也不宜太少，因為如果就100個線程，那么會導致無法充分利用Tomcat的線程資源和機器的CPU資源。

所以一般來說，Tomcat線程數量在200~500之間都是可以的，但是具體多少需要自己壓測一下，不斷的調節參數，看具體的CPU負載以及線程執行請求的一個效率。

在CPU負載尚可，以及請求執行性能正常的情況下，盡可能提高一些線程數量。

但是如果到一個臨界值，發現機器負載過高，而且線程處理請求的速度開始下降，說明這臺機扛不住這么多線程并發執行處理請求了，此時就不能繼續上調線程數量了。

6、基于Redis實現抽獎業務邏輯

現在問題又來了，雖然在負載均衡那個層面，已經把比如50萬流量中的48萬都攔截掉了，但是可能還是會有2萬流量進入抽獎服務

此時抽獎服務自然是可以多機器來部署的，比如假設一臺Tomcat可以抗500請求，那么2萬并發就是40臺機器。

如果你是基于云平臺來部署系統的，搞活動臨時租用一批機器就可以了，活動結束了機器立馬可以釋放掉，現在云平臺都很方便。

但是有個問題，你的數據庫MySQL能抗住2萬的并發請求嗎？

如果你基于MySQL來實現核心的抽獎業務邏輯，40個Tomcat部署的抽獎服務頻繁對MySQL進行增刪改查，這一個MySQL實例也是很難抗住的。

所以此時還得把MySQL給替換成Redis，通常這種場景下，建議是基于Redis來實現核心的業務邏輯。

Redis單機抗2萬并發那是很輕松的一件事情，所以在這里又需要做進一步的優化。如下圖：

7、發放禮品環節進行限流削峰

接著問題又來了，假設抽獎服務在2萬請求中有1萬請求抽中了獎品，那么勢必會造成抽獎服務對禮品服務調用1萬次。

禮品服務假設也是優化后的Tomcat，可以抗500并發，難道禮品服務也要去部署20臺機器嗎？

其實這是沒必要的，因為抽獎之后完全可以讓禮品服務在后臺慢慢的把中獎的禮品給發放出去，不需要一下子就立馬對1萬個請求完成禮品的發放邏輯。

所以這里可以在抽獎服務和禮品服務之間，引入消息中間件，進行限流削峰。

也就是說，抽獎服務把中獎信息發送到MQ，然后禮品服務假設就部署兩個Tomcat，慢慢的從MQ中消費中獎消息，然后慢慢完成1完禮品的發放就可以了。

假設兩個禮品服務實例每秒可以完成100個禮品的發放，那么1萬個禮品也就是延遲100秒發放完畢罷了。

也就是你抽獎之后，可能過了一兩分鐘，會看到自己的禮品發放的一些物流配送的進度之類的。

而且禮品服務可能需要在MySQL數據庫中做很多增刪改查的操作，比如插入中獎紀錄，然后進行禮品發貨等等。

此時因為禮品服務就2個Tomcat實例，所以對MySQL的并發讀寫不會太高，那么數據庫層面也是可以抗住的。

整個過程，如下圖所示：

8、系統架構設計總結

其實對于商品秒殺、抽獎活動、搶紅包類的系統而言，架構設計的思路很多都是類似的，核心思路都是對于這種瞬時超高流量的系統，盡可能在負載均衡層就把99%的無效流量攔截掉

然后在1%的流量進入核心業務服務后，此時每秒并發還是可能會上萬，那么可以基于Redis實現核心業務邏輯 ，抗住上萬并發。

最后對于類似秒殺商品發貨、抽獎商品發貨、紅包資金轉賬之類的非常耗時的操作，完全可以基于MQ來限流削峰，后臺有一個服務慢慢執行即可。

作者簡介：

愛釣魚的桌子哥，資深架構師

作者先后工作于滴滴、百度、字節跳動等國內一線互聯網大廠，從事基礎架構相關工作。帶領團隊設計與構建了大規模的分布式存儲系統、分布式消息中間件、分布式數據庫，對分布式架構設計、系統高可用體系構建、基礎中間件架構都有豐富的經驗。

END

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