高并发抢票的启示

高并发抢票的启示

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/asdasdkhs/article/details/134135889

在高并发场景下，如何保证系统的稳定性和可靠性是一个重要的技术挑战。以12306抢票系统为例，本文详细介绍了通过负载均衡、本地库存和Redis统一库存管理等技术手段来应对百万级并发请求的设计方案。

负载均衡（3层）

1. OSPF（开放式最短链路优先）
2. LVS（Linux Virtual Server）
3. Nginx

在高并发场景下，系统需要处理大量用户的请求。为了保证系统的稳定性和可靠性，可以采用负载均衡技术将请求分发到多台服务器上。例如，在12306抢票系统中，可以将100万用户的请求通过Nginx的加权均衡策略平均分配到100台服务器上，每台服务器本地库存100张火车票，总库存保持在1万张。

本地库存与Redis统一库存管理

为了进一步优化系统性能，可以采用本地库存和Redis统一库存管理的方案。具体来说：

1. 本地库存：将一定数量的库存分配到本地机器，在内存中进行库存操作，避免频繁的数据库IO，提高单机抗并发能力。

2. Redis统一库存管理：使用Redis存储统一库存信息。由于Redis具有高性能和高并发处理能力，可以有效应对高并发场景下的库存管理需求。

在本地减库存后，如果本地有订单，再请求Redis进行远程减库存。只有当本地减库存和远程减库存都成功时，才向用户返回抢票成功的提示。这样可以有效防止超卖现象的发生。

Buffer库存设置

为了应对服务器宕机等异常情况，可以在每台服务器上预留一定的Buffer库存。Buffer库存的设置需要综合考虑系统负载能力和Redis的承受能力。Buffer设置得越多，系统对宕机的容忍度就越高，但同时也会增加对Redis的请求次数。

例如，如果总库存为10万张，Buffer设置为5万张，那么对Redis的请求次数就会从10万次增加到15万次。因此，Buffer值的设置需要根据系统的实际负载能力进行合理规划。

总结

通过上述方案，12306抢票系统能够在高并发场景下提供稳定的服务。这种设计思路不仅适用于火车票抢购，也可以应用于其他需要处理高并发请求的场景，如电商秒杀、在线购票等。