今天学习了楼方鑫先生的 《基于SQL的秒杀解决方案》，讲解了如何定位和优化秒杀业务中问题。
首先介绍了库存业务，库存可以分为前端库存，后端库存，实体库存。秒杀时，存在的主要问题

• 库存数据不准确，下单、付款后，得知零库存；超卖或少卖
• 废单较多，只下单不付款，转化率低
• 热点商品，拖垮整个站

秒杀过程中，需要解决的技术点包括

• 余额减一
• 操作明细，方便追溯对账，防止一个帐号多次参与
• 完整事务，保障记录明细与扣减库存同时完成
• 数据落地，内存数据不可靠

针对库存技术要求，做了多个库存解决方案，比如Mysql + Read /Write Cache 。Read Cache方案不足是读有延迟影响用户体验；Write Cache方案存在多个APP写数据不一致性。Mysql + Cache + NoSQL方案则太复杂未实现。

于是又重新回到优化Mysql上。Mysql优势在于事务机制成熟，程序稳定。存在技术难点：单行并发，热点商品，瞬间压力，前一分钟，千万用户，容易堵塞，拖垮网站。于是从以下几个方面进行优化

• 事务优化，单行更新
• 并发优化，最大并发数
• 排队优化，抢同一商品

分析秒杀时的处理逻辑，扫描系统代码，发现大部分程序都在等待确认Update记录数，才提交事务。

• 开启事务
• Insert库存明细
• Update库存余额
• 提交事务

在良好设计下，Mysql的Insert操作，不使用自增列是不会阻塞请求。但是Mysql的Update同一条记录是串行的，需要等远程客户端发送提交命令后才能释放锁，让其他会话继续。简单的更新操作，不考虑IO和锁冲突，一条语句执行的时间大约是0.1ms，一般条件下的网络时延为0.4-0.8ms，即等待事务提交通知的时间比真正SQL执行的时间长数倍。
于是扩展了SQL语法（OneSQL），指定在Update执行完后自动提交，不需要等待客户端发送提交命令，从而节约这一个网络来回的事务等待时间，提升网络性能。

秒杀时如果遇到大量请求需要进行排队，以免太多的请求拖垮Mysql

• 在应用层排队的缺点，应用需要改造，使用统一框架（需要考虑跨语言)，应用集群扩容时，控制不准确（连接数分配）
• 在Mysql排队的优点，应用改造极少，只需修改少量SQL语句，无需统一框架，排队精确，发挥InnoDB性能。

于是开发了兼容Mysql的分布式数据访问层（OneProxy），为并发请求进行排队。

另外，还对热点商品进行独立数据库拆分和优化。目前，双十一前商品便已挂出，用户可以收藏或预购，对于商家而言可以准备更多商品；对于平台而言可以预先发现热点商品做优化。

总结，对于业务优化，需要循序渐进，深入了解业务逻辑和技术点，比较不同的解决方案，就算是平常的update操作也有优化空间；同时需要从其他方面进行特定优化，如高并发排队，热点数据分离等。

除了后端数据库优化，对于秒杀抽奖业务，问题的解决核心就是控制单位时间内的流量，使其不超过后端的处理能力。前端的做法包括

• 分批次（少量多次)进行秒杀
• 先玩游戏再抢购，如抽奖
• 随机过滤掉部分请求，仅部分进入系统，如1/10
• 阈值控制，一旦达到阈值，不再接收新请求
• 预约排号，未排号用户返回失败（用户分类）
• 验证码验证

另外，OneProxy 提供的连接池功能对于PHP非常有用。PHP运行在CGI下面，每一个请求到来便需要重新创建一个数据库连接与Mysql进行交互，并发量大量的情况下便会出现：too many connetion，乃至拖垮数据库：mysql server has gone away，影响其他业务。因此Mysql连接池，对于PHP显得非常重要。

更新：小米网在开发抢购系统的时候，最早使用PHP + Mysql碰到了一些问题，例如并发性能，数据一致性，在OneSQL上面都已经做了改进优化，只是小米自己使用Go语言重构，开发大秒系统（BigTap）。

参考链接：
限量秒杀等高并发活动的正确性如何保证？
MySQL 5.6.17/Percona5.6.16/MariaDB 10.0.11/OneSQL 5.6.16 TpmC测试
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