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<title>08 案例串联 如何让系统抗住双十一的预约抢购活动？.md.html</title>
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<span>技术文章摘抄</span>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/00 开篇词 中高级研发面试，逃不开架构设计这一环.md.html">00 开篇词 中高级研发面试，逃不开架构设计这一环.md.html</a>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/01 研发工程师想提升面试竞争力，该具备这三个技术认知.md.html">01 研发工程师想提升面试竞争力，该具备这三个技术认知.md.html</a>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/02 研发工程师如何用架构师视角回答架构设计方案？.md.html">02 研发工程师如何用架构师视角回答架构设计方案？.md.html</a>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/03 面试官如何考察与 CAP 有关的分布式理论？.md.html">03 面试官如何考察与 CAP 有关的分布式理论？.md.html</a>
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<li>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/04 亿级商品存储下，如何深度回答分布式系统的原理性问题？.md.html">04 亿级商品存储下，如何深度回答分布式系统的原理性问题？.md.html</a>
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<li>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/05 海量并发场景下，如何回答分布式事务一致性问题？.md.html">05 海量并发场景下，如何回答分布式事务一致性问题？.md.html</a>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/06 分布式系统中，如何回答锁的实现原理？.md.html">06 分布式系统中，如何回答锁的实现原理？.md.html</a>
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<li>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/07 RPC：如何在面试中展现出“造轮子”的能力？.md.html">07 RPC：如何在面试中展现出“造轮子”的能力？.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/08 MQ：如何回答消息队列的丢失、重复与积压问题.md.html">08 MQ：如何回答消息队列的丢失、重复与积压问题.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a class="current-tab" href="/专栏/架构设计面试精讲/08 案例串联 如何让系统抗住双十一的预约抢购活动？.md.html">08 案例串联 如何让系统抗住双十一的预约抢购活动？.md.html</a>
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<li>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/09 如何回答 MySQL 的索引原理与优化问题？.md.html">09 如何回答 MySQL 的索引原理与优化问题？.md.html</a>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/10 如何回答 MySQL 的事务隔离级别和锁的机制？.md.html">10 如何回答 MySQL 的事务隔离级别和锁的机制？.md.html</a>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/11 读多写少：MySQL 如何优化数据查询方案？.md.html">11 读多写少：MySQL 如何优化数据查询方案？.md.html</a>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/12 写多读少：MySQL 如何优化数据存储方案？.md.html">12 写多读少：MySQL 如何优化数据存储方案？.md.html</a>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/13 缓存原理：应对面试你要掌握 Redis 哪些原理？.md.html">13 缓存原理：应对面试你要掌握 Redis 哪些原理？.md.html</a>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/14 缓存策略：面试中如何回答缓存穿透、雪崩等问题？.md.html">14 缓存策略：面试中如何回答缓存穿透、雪崩等问题？.md.html</a>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/15 如何向面试官证明你做的系统是高可用的？.md.html">15 如何向面试官证明你做的系统是高可用的？.md.html</a>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/16 如何从架构师角度回答系统容错、降级等高可用问题？.md.html">16 如何从架构师角度回答系统容错、降级等高可用问题？.md.html</a>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/17 如何向面试官证明你做的系统是高性能的？.md.html">17 如何向面试官证明你做的系统是高性能的？.md.html</a>
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<li>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/18 如何从架构师角度回答怎么应对千万级流量的问题？.md.html">18 如何从架构师角度回答怎么应对千万级流量的问题？.md.html</a>
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</li>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/19 彩蛋 互联网架构设计面试，你需要掌握的知识体系.md.html">19 彩蛋 互联网架构设计面试，你需要掌握的知识体系.md.html</a>
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/结束语 程序员的道、术、势.md.html">结束语 程序员的道、术、势.md.html</a>
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<div class="book-post">
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>08 案例串联 如何让系统抗住双十一的预约抢购活动？</h1>
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<p>到目前为止，我们讨论了很多的面试思路，比如 02 讲中关于架构设计的“四步回答法”，不过大部分内容都是比较独立的知识点（比如分布式事务、分布式锁……）为了让你更深入掌握前几讲内容，把相对独立的知识串联起来，我们今天就来回顾、梳理近期学习的内容，通过“电商预约抢购”的场景，用前几讲内容，做一道完整的架构设计题。</p>
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<h3>案例背景</h3>
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<p>在大促活动期间，“预约抢购”已经是各大电商平台的主要促销手段，京东自然也会和一些大的供应商合作，推出一些低价的爆款产品，比如 2019 年的 “1499 元抢购飞天茅台”活动，就让很多人每天准时准点拿着手机拼人品。</p>
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<p>那这类电商领域的大促抢购场景涉及专栏的哪些内容呢？它们是怎么通过架构设计的方式组合在一起，实现一个完整的需求流程呢？这就是今天要讨论的话题。</p>
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<p>我们先把需求梳理一下，总的来说，实现一个抢购系统大概可以分为四个阶段。</p>
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<p><img src="assets/Ciqc1GAJU5eAH5_nAAPlPlxEHeY549.png" alt="Drawing 0.png" /></p>
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<ul>
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<li><strong>商品预约</strong>：用户进入商品详情页面，获取购买资格，并等待商品抢购倒计时。</li>
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<li><strong>等待抢购</strong>：等待商品抢购倒计时，直到商品开放抢购。</li>
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<li><strong>商品抢购</strong>：商品抢购倒计时结束，用户提交抢购订单，排队等待抢购结果，抢购成功后，扣减系统库存，生成抢购订单。</li>
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<li><strong>订单支付</strong>：等待用户支付成功后，系统更新订单状态，通知用户购买成功。</li>
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</ul>
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<p>接下来，我们就针对各阶段容易出现的问题，来分析其中的技术考点和解决方案。</p>
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<h3>商品预约阶段</h3>
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<p>这几年，很多电商平台为了方便流量运营，改造了传统秒杀场景，通过先预约再抢购的方式预热商品，并根据预约量调整运营策略。而且在预约抢购的活动中，为了增加商品售卖量，会允许抢购前，预约资格超过实际的库存数量。</p>
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<p>那么问题来了：如何在高并发量的情况下，让每个用户都能得到抢购资格呢？<strong>这是预约抢购场景第一个技术考察点。</strong> 那你可以基于“06 | 分布式系统中，如何回答锁的实现原理？”来控制抢购资格的发放。</p>
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<p>我们基于 Redis 实现分布式锁（这是最常用的方式），在加锁的过程中，实际上是给 Key 键设置一个值，为避免死锁，还要给 Key 键设置一个过期时间。</p>
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<pre><code>SET lock_key unique_value NX PX 10000
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</code></pre>
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<ul>
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<li>lock_key 就是 key 键；</li>
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<li>unique_value 是客户端生成的唯一的标识；</li>
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<li>NX 代表只在 lock_key 不存在时，才对 lock_key 进行设置操作；</li>
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<li>PX 10000 表示设置 lock_key 的过期时间为 10s，这是为了避免客户端发生异常而无法释放锁。</li>
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</ul>
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<p>而解锁的过程就是将 lock_key 键删除，但不能乱删，要保证执行操作的客户端就是加锁的客户端。而这个时候， unique_value 的作用就体现出来，你可以通过 Lua 脚本判断 unique_value 是否为加锁客户端。</p>
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<p>选用 Lua 脚本是为了保证解锁操作的原子性。因为 Redis 在执行 Lua 脚本时，可以以原子性的方式执行，保证了锁释放操作的原子性。</p>
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<pre><code>// 释放锁时，先比较 unique_value 是否相等，避免锁的误释放
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if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
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return redis.call("del",KEYS[1])
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else
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return 0
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end
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</code></pre>
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<p>这样一来，就通过使用 SET 命令和 Lua 脚本在 Redis 单节点上完成了分布式锁的加锁和解锁。但你要注意，此方案是基于单节点的 Redis 实例实现的，如果此时 Redis 实例发生故障宕机，那么锁变量就没有了，客户端也就无法进行锁操作，就会影响到业务的正常执行。
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所以，基于 Redis 实现分布式锁时，你还要掌握如何保证锁的可靠性，也就是怎么基于多个 Redis 节点实现分布式锁（这部分也可以参考 06 讲中的内容）。</p>
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<h3>等待抢购阶段</h3>
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<p>用户预约成功之后，在商品详情页面中，会存在一个抢购倒计时，这个倒计时的初始时间是从服务端获取的，用户点击购买按钮时，系统还会去服务端验证是否已经到了抢购时间。</p>
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<p>在等待抢购阶段，流量突增，因为在抢购商品之前（尤其是临近开始抢购之前的一分钟内），大部分用户会频繁刷新商品详情页，<strong>商品详情页面的读请求量剧增，</strong> 如果商品详情页面没有做好流量控制，就容易成为整个预约抢购系统中的性能瓶颈点。</p>
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<p>那么问题来了：如何解决等待抢购时间内的流量突增问题呢？有两个解决思路。</p>
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<ul>
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<li><strong>页面静态化</strong>：提前对抢购商品的详情页面做静态化，生成一个静态页面，再把页面放到距离用户最近的 CDN 节点中，这样一来，当浏览器访问页面时，就会自动缓存该页面的静态资源文件（对于静态化技术，很多页面端的模板引擎都支持这样的功能，我就不展开讲了）。</li>
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<li><strong>服务端限流</strong>：对商品详情页中的动态请求接口设置最大并发访问数量（具体的数量根据上线前的性能压测为准），防止超出预期的请求集中访问系统，造成系统压力过载。操作上，你可以在商品详情页的后端系统入口层（如网关系统）中进行接口限流，如果使用 Nginx 来做反向代理，可以直接基于 Nginx 配置限流算法，比如 Nginx 的 ngx_http_limit_req_module（限制单位时间内所有 IP 的请求数量）和 ngx_stream_limit_conn_module（限制单位时间内单个 IP 的请求数量）两个模块就提供了限流控制的功能，所以你还要提前掌握限流策略的原理，如令牌桶算法的原理。</li>
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</ul>
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<h3>商品抢购阶段</h3>
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<p>在商品抢购阶段，用户会点击提交订单，这时，抢购系统会先校验库存，当库存足够时，系统会先扣减库存，然后再生成订单。在这个过程中，短时间之内提交订单的写流量非常高，所以为了做流量削峰，会将提单请求暂存在消息队列中，并提示用户“抢购排队中……”然后再由后端服务异步处理用户的请求。</p>
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<p>而你可以基于数据库和缓存两种方式，来实现校验库存和扣减库存的操作。</p>
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<p>但因为抢购场景的瞬时流量极高，一般不会直接基于数据库来实现（因为每次操作数据库，即使通过消息队列做了流量削峰，对数据库来说压力也很大，会产生性能瓶颈）。如果非要基于数据库的话，你要通过分布式锁来优化扣减库存的并发操作，但此阶段的分布式锁对可靠性的要求会极高（因为在大促抢购阶段，小的可用性故障，都可能造成大的线上事故），所以基于单节点 Redis 实现的分布式锁不合适，你要选择多节点 Redis 实现分布式锁，或者选型 ZooKeeper。</p>
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<p>为了避免上述问题，我们一般基于缓存来存储库存，实现扣减库存的操作。这样在提交订单时，库存的查询和锁定就不会给数据库带来性能瓶颈。不过你仍要注意，基于缓存（如 Redis）的库存扣减操作，仍要考虑缓存系统的单点问题，就算是多节点存储库存，也要引入锁的策略，保证 Redis 实现库存的一致性。</p>
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<p>实现了校验库存和扣减库存之后，最后一步是生成抢购订单。由于数据库表会承载订单数据，一旦出现瞬时流量，磁盘 I/O、数据库请求连接数等资源都会出现性能瓶颈，你可以考虑对订单表分库分表，通过对用户 ID 字段进行 Hash 取模，实现分库分表，提高系统的并发能力。</p>
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<p>从“商品抢购阶段的架构设计”中我们可以总结出三个技术考点：<strong>流量削峰、扣减库存、分库分表。</strong></p>
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<ul>
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<li><strong>“流量削峰”的面试考点</strong></li>
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</ul>
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<p>流量削峰是由于正式抢购场景下，短时间内的提单请求非常高，所以引入消息队列做异步化，然后在抢购系统的后端服务中，启动若干个队列处理消息队列中的提单请求，再执行校验库存、下单等逻辑。</p>
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<p>那么如何快速处理消息队列中的提单请求，避免出现大量的消息积压，就是本阶段的考点之一了，方案可以参考“08 | MQ：如何回答消息队列的丢失、重复与积压问题？”</p>
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<ul>
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<li><strong>“扣减库存”的面试考点</strong></li>
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</ul>
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<p>我刚刚提到，当基于 Redis 实现库存的扣减时，要考虑怎么解决 Redis 的单点问题。而如果基于 Redis 集群来实现扣减库存，还要解决 Redis 在哨兵模式部署的情况下，因为主从切换带来的数据不一致的问题。这就涉及“06 | 分布式系统中，如何回答锁的实现原理？”中的内容。</p>
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<ul>
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||
<li><strong>“分库分表”的面试考点</strong></li>
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</ul>
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<p>生成订单后如何实现分库分表？你可以参考“04 | 亿级商品存储下，如何深度回答分布式系统的原理性问题？”中的解决方案。</p>
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<p>当然还有一个容易忽略的问题：带宽的影响。由于抢购入口的请求量会非常大，可能会占用大量带宽，为了不影响提交订单的请求，有时会从网络工程的角度解决，通过单独的子域名绑定独立的网络服务器，这里就会涉及 DNS 的设计与优化手段。</p>
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<h3>订单支付阶段</h3>
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<p>在用户支付订单完成之后，一般会由支付平台回调系统接口，更新订单状态。在支付回调成功之后，抢购系统还会通过异步通知的方式，实现订单更新之外的非核心业务处理，比如积分累计、短信通知等，此阶段可以基于 MQ 实现业务的异步操作。</p>
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<p><img src="assets/CgpVE2AN_qGANrtxAABtOAVpLik784.png" alt="已改拉勾_架构面试精讲-20210112" /></p>
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<p>订单支付后操作</p>
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<p>不过针对服务的异常（如宕机），会存在请求数据丢失的可能，比如当支付回调系统后，修改订单状态成功了，但是在异步通知积分系统，更新用户累计积分时，订单系统挂掉了，此时 MQ 还没有收到这条消息，那么这条消息数据就无法还原了。</p>
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<p><img src="assets/Cip5yGAN_ruAPSKGAACFk7CsEOk016.png" alt="已改拉勾_架构面试精讲-20210112" /></p>
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<p>订单支付后操作（异常）</p>
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<p>所以你还要考虑“05 | 海量并发场景下，如何回答分布式事务一致性问题？”中，可靠消息投递机制：先做消息的本地存储，再通过异步重试机制，来实现消息的补偿。比如当支付平台回调订单系统，然后在更新状态的同时，插入一个消息，之后再返回第三方支付操作成功的结果。最后，通过数据库中的这条消息，再异步推送其他系统，完成后续的工作。</p>
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<p><img src="assets/CgpVE2AN_tGABacCAACGq-H_pKs054.png" alt="已改拉勾_架构面试精讲-20210112" /></p>
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<p>订单支付后操作（新方案）</p>
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<h3>总结</h3>
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<p>今天，我们用前几讲的内容实现了一个完整的预约抢购的系统设计，为了加深你的理解，我总结了每个阶段的注意点。</p>
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<ul>
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<li><strong>商品预约阶段</strong>：要掌握如何在高并发的场景下通过锁的方式，让每一个用户都获取到抢购资格，结合业务场景对于并发控制的需求诉求和成本的考虑，在商品预约阶段，你可以基于 Redis 来实现分布式锁。</li>
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<li><strong>等待抢购阶段</strong>：此阶段对页面的查询请求会很高，尤其是临近抢购倒计时的流量突增，解决方案是做页面静态化和服务端限流。</li>
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<li><strong>商品抢购阶段</strong>：商品抢购是整个流程中涉及技术点最多的阶段，瞬时流量会带来极大的压力，所以通过 MQ 做了同步转异步，实现对流量的削峰，从而让请求排队等待，然后有序且有限地进入到后端服务，而你必须掌握消息队列的丢失、重复和积压问题的解决方案；另外在扣减库存的时候，为了解决扣减存储不超售的问题，同样还需要引入锁的机制。</li>
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<li><strong>订单支付阶段</strong>：在用户支付完成后，系统通常还需要处理一些非核心操作，你可以通过 MQ 通知的方式来实现系统间的解耦和异步通信，但依旧要保证消息的可靠性（当然也可以通过 RPC 同步调用的方式来实现），所以你也要掌握 RPC 和 MQ 的相关知识点。</li>
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</ul>
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<p>总的来说，互联网中大数据里的存储设计（如商品与订单数据的存储设计），你可以参考 04 讲；关于秒杀或抢购场景下的库存扣减设计，你可以参考 06 讲；分布式系统之间的事务一致性的架构设计，你可以参考 05 讲；关于架构设计中的服务强依赖的设计，一般会通过 RPC 远程同步调用的方式实现，你可以参考07讲；系统解耦，流量削峰的设计问题，你可以参考 08讲。</p>
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</div>
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</div>
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<div>
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<div style="float: left">
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</div>
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<div style="float: right">
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<a href="/专栏/架构设计面试精讲/09 如何回答 MySQL 的索引原理与优化问题？.md.html">下一页</a>
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</div>
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</div>
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</div>
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function gtag() {
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dataLayer.push(arguments);
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}
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gtag('js', new Date());
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gtag('config', 'G-NPSEEVD756');
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var path = window.location.pathname
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var cookie = getCookie("lastPath");
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console.log(path)
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if (path.replace("/", "") === "") {
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if (cookie.replace("/", "") !== "") {
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console.log(cookie)
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document.getElementById("tip").innerHTML = "<a href='" + cookie + "'>跳转到上次进度</a>"
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}
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} else {
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setCookie("lastPath", path)
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}
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function setCookie(cname, cvalue) {
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var d = new Date();
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d.setTime(d.getTime() + (180 * 24 * 60 * 60 * 1000));
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var expires = "expires=" + d.toGMTString();
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document.cookie = cname + "=" + cvalue + "; " + expires + ";path = /";
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}
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function getCookie(cname) {
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var name = cname + "=";
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var ca = document.cookie.split(';');
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for (var i = 0; i < ca.length; i++) {
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var c = ca[i].trim();
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if (c.indexOf(name) === 0) return c.substring(name.length, c.length);
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}
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return "";
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}
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</script>
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</html>
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