揭秘春晚抽奖背后的黑科技！
揭秘春晚抽奖背后的黑科技！
随着春节的临近，大家对春晚的关注度越来越高。今年春晚不仅是一场视觉盛宴，更是信息技术应用的大舞台。为了应对亿级流量的高并发场景，技术人员采用了多种前沿技术，如静态资源优化、流量削峰和即时状态的本地存储，确保用户在参与抽奖时能有稳定流畅的体验。这些技术的应用不仅提升了系统的稳定性，还大大降低了服务器成本及风险，为观众带来了一场难忘的互动盛宴。
高并发场景下的系统架构设计
在大型活动如春晚中，抽奖环节往往伴随着巨大的流量冲击。为了应对这种高并发场景，系统架构设计需要充分考虑性能、稳定性和容错性。以下是一些关键的技术手段：
1. 限流
合理的限流策略对系统稳定性和资源投入至关重要。限流值的评估需要综合考虑用户体验、业务目标和系统压力。基于业务需求分析，需要明确用户交互流程和业务目标，同时结合历史数据进行流量预测。例如，在春晚期间，可以通过口播轮次和时间来预测峰值趋势，并根据业务目标评估合理的限流值。
2. 缓存
使用缓存可以显著提高系统性能，降低数据库压力。营销系统通常大量使用本地缓存和Redis缓存。本地缓存的构建方式包括一级缓存（本地+MySQL+推模式更新）和两级缓存（本地+R2M+MySQL+推模式更新）。选择哪种模式需要考虑集群规模、数据大小和数据库性能等因素。
3. 合并处理
通过合理的业务流程设计，可以将能够并行处理的逻辑通过多线程进行并行处理，通过批量请求的方式降低网络开销减少IO操作，保障系统性能的同时能有有效保护下游系统。
4. 库存管理
库存热点问题是高并发场景下的常见挑战。通过合理的拆分策略可以有效解决这一问题。例如，可以采用分片库存的方式，将库存按照不同维度进行分片，使用哈希标签访问库存，实现读写高并发。这种方案适用于库存量级大、读写频繁的场景，但需要注意弱一致性问题。
5. 隔离策略
隔离是提高系统安全性、故障隔离能力和性能保护的重要手段。可以通过同机房调用、数据隔离、读写分离和业务隔离等方式实现。例如，在春晚期间，可以将消息队列（如JMQ）部署在金融机房，降低跨机房调用的延迟。同时，对用户数据、系统数据进行隔离存储，对核心服务进行读写分离，以降低主节点压力。
实际应用案例
以2024年春晚为例，营销权益平台主要承接了抽奖场景支付券的投放和裂变互动场景主态、客态钱包余额的发放。为晚会活动提供了科技券权益验资、权益领取、权益查询能力。
权益验资流程
当用户点击“开始刮奖”时，系统会进行一系列校验，包括运营投放活动的基础信息校验、库存校验、领取规则校验、资格校验和风控校验。最后返回用户可领的权益集合。
权益发放流程
验资流程结束后，系统会根据策略下发用户命中的权益。例如，如果命中支付券，系统会调用权益发放接口，进行基础校验、规则校验和风控校验。完成校验后，进行活动库存扣减、用户资格扣减、权益入账等操作，并返回最终的领取结果。
总结
高并发场景下的系统设计是一个复杂而富有挑战性的工作，需要综合考虑技术、业务和运维等多方面因素。通过合理的架构设计和技术选型，可以有效应对高并发带来的挑战，确保系统的稳定性和可靠性。春晚抽奖系统的成功实施，不仅为观众带来了更好的互动体验，也为大型活动的技术保障提供了宝贵的经验。