一、大規(guī)模并發(fā)帶來的挑戰(zhàn)

在過去的工作中，我曾經(jīng)面對過5w每秒的高并發(fā)秒殺功能，在這個過程中，整個Web系統(tǒng)遇到了很多的問題和挑戰(zhàn)。如果Web系統(tǒng)不做針對性的優(yōu)化，會輕而易舉地陷入到異常狀態(tài)。我們現(xiàn)在一起來討論下，優(yōu)化的思路和方法哈。

1. 請求接口的合理設計

一個秒殺或者搶購頁面，通常分為2個部分，一個是靜態(tài)的HTML等內容，另一個就是參與秒殺的Web后臺請求接口。

通常靜態(tài)HTML等內容，是通過CDN的部署，一般壓力不大，核心瓶頸實際上在后臺請求接口上。這個后端接口，必須能夠支持高并發(fā)請求，同時，非常 重要的一點，必須盡可能“快”，在最短的時間里返回用戶的請求結果。為了實現(xiàn)盡可能快這一點，接口的后端存儲使用內存級別的操作會更好一點。仍然直接面向 MySQL之類的存儲是不合適的，如果有這種復雜業(yè)務的需求，都建議采用異步寫入。

當然，也有一些秒殺和搶購采用“滯后反饋”，就是說秒殺當下不知道結果，一段時間后才可以從頁面中看到用戶是否秒殺成功。但是，這種屬于“偷懶”行為，同時給用戶的體驗也不好，容易被用戶認為是“暗箱操作”。

2. 高并發(fā)的挑戰(zhàn)：一定要“快”

我們通常衡量一個Web系統(tǒng)的吞吐率的指標是QPS（Query Per Second，每秒處理請求數(shù)），解決每秒數(shù)萬次的高并發(fā)場景，這個指標非常關鍵。舉個例子，我們假設處理一個業(yè)務請求平均響應時間為100ms，同時， 系統(tǒng)內有20臺Apache的Web服務器，配置MaxClients為500個（表示Apache的最大連接數(shù)目）。

那么，我們的Web系統(tǒng)的理論峰值QPS為（理想化的計算方式）：

20*500/0.1 = 100000 （10萬QPS）

咦？我們的系統(tǒng)似乎很強大，1秒鐘可以處理完10萬的請求，5w/s的秒殺似乎是“紙老虎”哈。實際情況，當然沒有這么理想。在高并發(fā)的實際場景下，機器都處于高負載的狀態(tài)，在這個時候平均響應時間會被大大增加。

就Web服務器而言，Apache打開了越多的連接進程，CPU需要處理的上下文切換也越多，額外增加了CPU的消耗，然后就直接導致平均響應時間 增加。因此上述的MaxClient數(shù)目，要根據(jù)CPU、內存等硬件因素綜合考慮，絕對不是越多越好。可以通過Apache自帶的abench來測試一 下，取一個合適的值。然后，我們選擇內存操作級別的存儲的Redis，在高并發(fā)的狀態(tài)下，存儲的響應時間至關重要。網(wǎng)絡帶寬雖然也是一個因素，不過，這種 請求數(shù)據(jù)包一般比較小，一般很少成為請求的瓶頸。負載均衡成為系統(tǒng)瓶頸的情況比較少，在這里不做討論哈。

那么問題來了，假設我們的系統(tǒng)，在5w/s的高并發(fā)狀態(tài)下，平均響應時間從100ms變?yōu)?50ms（實際情況，甚至更多）：

20*500/0.25 = 40000 （4萬QPS）

于是，我們的系統(tǒng)剩下了4w的QPS，面對5w每秒的請求，中間相差了1w。

然后，這才是真正的惡夢開始。舉個例子，高速路口，1秒鐘來5部車，每秒通過5部車，高速路口運作正常。突然，這個路口1秒鐘只能通過4部車，車流量仍然依舊，結果必定出現(xiàn)大塞車。（5條車道忽然變成4條車道的感覺）

同理，某一個秒內，20*500個可用連接進程都在滿負荷工作中，卻仍然有1萬個新來請求，沒有連接進程可用，系統(tǒng)陷入到異常狀態(tài)也是預期之內。

其實在正常的非高并發(fā)的業(yè)務場景中，也有類似的情況出現(xiàn)，某個業(yè)務請求接口出現(xiàn)問題，響應時間極慢，將整個Web請求響應時間拉得很長，逐漸將Web服務器的可用連接數(shù)占滿，其他正常的業(yè)務請求，無連接進程可用。

更可怕的問題是，是用戶的行為特點，系統(tǒng)越是不可用，用戶的點擊越頻繁，惡性循環(huán)最終導致“雪崩”（其中一臺Web機器掛了，導致流量分散到其他正常工作的機器上，再導致正常的機器也掛，然后惡性循環(huán)），將整個Web系統(tǒng)拖垮。

3. 重啟與過載保護

如果系統(tǒng)發(fā)生“雪崩”，貿然重啟服務，是無法解決問題的。最常見的現(xiàn)象是，啟動起來后，立刻掛掉。這個時候，最好在入口層將流量拒絕，然后再將重啟。如果是redis/memcache這種服務也掛了，重啟的時候需要注意“預熱”，并且很可能需要比較長的時間。

秒殺和搶購的場景，流量往往是超乎我們系統(tǒng)的準備和想象的。這個時候，過載保護是必要的。如果檢測到系統(tǒng)滿負載狀態(tài)，拒絕請求也是一種保護措施。在 前端設置過濾是最簡單的方式，但是，這種做法是被用戶“千夫所指”的行為。更合適一點的是，將過載保護設置在CGI入口層，快速將客戶的直接請求返回。

二、作弊的手段：進攻與防守

秒殺和搶購收到了“海量”的請求，實際上里面的水分是很大的。不少用戶，為了“搶“到商品，會使用“刷票工具”等類型的輔助工具，幫助他們發(fā)送盡可 能多的請求到服務器。還有一部分高級用戶，制作強大的自動請求腳本。這種做法的理由也很簡單，就是在參與秒殺和搶購的請求中，自己的請求數(shù)目占比越多，成功的概率越高。

這些都是屬于“作弊的手段”，不過，有“進攻”就有“防守”，這是一場沒有硝煙的戰(zhàn)斗哈。

1. 同一個賬號，一次性發(fā)出多個請求

部分用戶通過瀏覽器的插件或者其他工具，在秒殺開始的時間里，以自己的賬號，一次發(fā)送上百甚至更多的請求。實際上，這樣的用戶破壞了秒殺和搶購的公平性。

這種請求在某些沒有做數(shù)據(jù)安全處理的系統(tǒng)里，也可能造成另外一種破壞，導致某些判斷條件被繞過。例如一個簡單的領取邏輯，先判斷用戶是否有參與記 錄，如果沒有則領取成功，最后寫入到參與記錄中。這是個非常簡單的邏輯，但是，在高并發(fā)的場景下，存在深深的漏洞。多個并發(fā)請求通過負載均衡服務器，分配 到內網(wǎng)的多臺Web服務器，它們首先向存儲發(fā)送查詢請求，然后，在某個請求成功寫入?yún)⑴c記錄的時間差內，其他的請求獲查詢到的結果都是“沒有參與記錄”。 這里，就存在邏輯判斷被繞過的風險。

應對方案：

在程序入口處，一個賬號只允許接受1個請求，其他請求過濾。不僅解決了同一個賬號，發(fā)送N個請求的問題，還保證了后續(xù)的邏輯流程的安全。實現(xiàn)方案， 可以通過Redis這種內存緩存服務，寫入一個標志位（只允許1個請求寫成功，結合watch的樂觀鎖的特性），成功寫入的則可以繼續(xù)參加。

或者，自己實現(xiàn)一個服務，將同一個賬號的請求放入一個隊列中，處理完一個，再處理下一個。

2. 多個賬號，一次性發(fā)送多個請求

很多公司的賬號注冊功能，在發(fā)展早期幾乎是沒有限制的，很容易就可以注冊很多個賬號。因此，也導致了出現(xiàn)了一些特殊的工作室，通過編寫自動注冊腳 本，積累了一大批“僵尸賬號”，數(shù)量龐大，幾萬甚至幾十萬的賬號不等，專門做各種刷的行為（這就是微博中的“僵尸粉“的來源）。舉個例子，例如微博中有轉 發(fā)抽獎的活動，如果我們使用幾萬個“僵尸號”去混進去轉發(fā)，這樣就可以大大提升我們中獎的概率。

這種賬號，使用在秒殺和搶購里，也是同一個道理。例如，iPhone官網(wǎng)的搶購，火車票黃牛黨。

應對方案：

這種場景，可以通過檢測指定機器IP請求頻率就可以解決，如果發(fā)現(xiàn)某個IP請求頻率很高，可以給它彈出一個驗證碼或者直接禁止它的請求：

1. 彈出驗證碼，最核心的追求，就是分辨出真實用戶。因此，大家可能經(jīng)常發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)站彈出的驗證碼，有些是“鬼神亂舞”的樣子， 有時讓我們根本無法看清。他們這樣做的原因，其實也是為了讓驗證碼的圖片不被輕易識別，因為強大的“自動腳本”可以通過圖片識別里面的字符，然后讓腳本自 動填寫驗證碼。實際上，有一些非常創(chuàng)新的驗證碼，效果會比較好，例如給你一個簡單問題讓你回答，或者讓你完成某些簡單操作（例如百度貼吧的驗證碼）。
2. 直接禁止IP，實際上是有些粗暴的，因為有些真實用戶的網(wǎng)絡場景恰好是同一出口IP的，可能會有“誤傷“。但是這一個做法簡單高效，根據(jù)實際場景使用可以獲得很好的效果。

3. 多個賬號，不同IP發(fā)送不同請求

所謂道高一尺，魔高一丈。有進攻，就會有防守，永不休止。這些“工作室”，發(fā)現(xiàn)你對單機IP請求頻率有控制之后，他們也針對這種場景，想出了他們的“新進攻方案”，就是不斷改變IP。

有同學會好奇，這些隨機IP服務怎么來的。有一些是某些機構自己占據(jù)一批獨立IP，然后做成一個隨機代理IP的服務，有償提供給這些“工作 室”使用。還有一些更為黑暗一點的，就是通過木馬黑掉普通用戶的電腦，這個木馬也不破壞用戶電腦的正常運作，只做一件事情，就是轉發(fā)IP包，普通用戶的電 腦被變成了IP代理出口。通過這種做法，黑客就拿到了大量的獨立IP，然后搭建為隨機IP服務，就是為了掙錢。

應對方案：

說實話，這種場景下的請求，和真實用戶的行為，已經(jīng)基本相同了，想做分辨很困難。再做進一步的限制很容易“誤傷“真實用戶，這個時候，通常只能通過設置業(yè)務門檻高來限制這種請求了，或者通過賬號行為的”數(shù)據(jù)挖掘“來提前清理掉它們。

僵尸賬號也還是有一些共同特征的，例如賬號很可能屬于同一個號碼段甚至是連號的，活躍度不高，等級低，資料不全等等。根據(jù)這些特點，適當設置參與門檻，例如限制參與秒殺的賬號等級。通過這些業(yè)務手段，也是可以過濾掉一些僵尸號。

4. 火車票的搶購

看到這里，同學們是否明白你為什么搶不到火車票？如果你只是老老實實地去搶票，真的很難。通過多賬號的方式，火車票的黃牛將很多車票的名額占據(jù)，部分強大的黃牛，在處理驗證碼方面，更是“技高一籌“。

高級的黃牛刷票時，在識別驗證碼的時候使用真實的人，中間搭建一個展示驗證碼圖片的中轉軟件服務，真人瀏覽圖片并填寫下真實驗證碼，返回給中轉軟件。對于這種方式，驗證碼的保護限制作用被廢除了，目前也沒有很好的解決方案。

因為火車票是根據(jù)身份證實名制的，這里還有一個火車票的轉讓操作方式。大致的操作方式，是先用買家的身份證開啟一個搶票工具，持續(xù)發(fā)送請 求，黃牛賬號選擇退票，然后黃牛買家成功通過自己的身份證購票成功。當一列車廂沒有票了的時候，是沒有很多人盯著看的，況且黃牛們的搶票工具也很強大，即 使讓我們看見有退票，我們也不一定能搶得過他們哈。

最終，黃牛順利將火車票轉移到買家的身份證下。

解決方案：

并沒有很好的解決方案，唯一可以動心思的也許是對賬號數(shù)據(jù)進行“數(shù)據(jù)挖掘”，這些黃牛賬號也是有一些共同特征的，例如經(jīng)常搶票和退票，節(jié)假日異�；钴S等等。將它們分析出來，再做進一步處理和甄別。

三、高并發(fā)下的數(shù)據(jù)安全

我們知道在多線程寫入同一個文件的時候，會存現(xiàn)“線程安全”的問題（多個線程同時運行同一段代碼，如果每次運行結果和單線程運行的結果是一 樣的，結果和預期相同，就是線程安全的）。如果是MySQL數(shù)據(jù)庫，可以使用它自帶的鎖機制很好的解決問題，但是，在大規(guī)模并發(fā)的場景中，是不推薦使用 MySQL的。秒殺和搶購的場景中，還有另外一個問題，就是“超發(fā)”，如果在這方面控制不慎，會產(chǎn)生發(fā)送過多的情況。我們也曾經(jīng)聽說過，某些電商搞搶購活 動，買家成功拍下后，商家卻不承認訂單有效，拒絕發(fā)貨。這里的問題，也許并不一定是商家奸詐，而是系統(tǒng)技術層面存在超發(fā)風險導致的。

1. 超發(fā)的原因

假設某個搶購場景中，我們一共只有100個商品，在最后一刻，我們已經(jīng)消耗了99個商品，僅剩最后一個。這個時候，系統(tǒng)發(fā)來多個并發(fā)請求，這批請求讀取到的商品余量都是99個，然后都通過了這一個余量判斷，最終導致超發(fā)。（同文章前面說的場景）

在上面的這個圖中，就導致了并發(fā)用戶B也“搶購成功”，多讓一個人獲得了商品。這種場景，在高并發(fā)的情況下非常容易出現(xiàn)。

2. 悲觀鎖思路

解決線程安全的思路很多，可以從“悲觀鎖”的方向開始討論。

悲觀鎖，也就是在修改數(shù)據(jù)的時候，采用鎖定狀態(tài)，排斥外部請求的修改。遇到加鎖的狀態(tài)，就必須等待。

雖然上述的方案的確解決了線程安全的問題，但是，別忘記，我們的場景是“高并發(fā)”。也就是說，會很多這樣的修改請求，每個請求都需要等待 “鎖”，某些線程可能永遠都沒有機會搶到這個“鎖”，這種請求就會死在那里。同時，這種請求會很多，瞬間增大系統(tǒng)的平均響應時間，結果是可用連接數(shù)被耗 盡，系統(tǒng)陷入異常。

3. FIFO隊列思路

那好，那么我們稍微修改一下上面的場景，我們直接將請求放入隊列中的，采用FIFO（First Input First Output，先進先出），這樣的話，我們就不會導致某些請求永遠獲取不到鎖。看到這里，是不是有點強行將多線程變成單線程的感覺哈。

然后，我們現(xiàn)在解決了鎖的問題，全部請求采用“先進先出”的隊列方式來處理。那么新的問題來了，高并發(fā)的場景下，因為請求很多，很可能一瞬 間將隊列內存“撐爆”，然后系統(tǒng)又陷入到了異常狀態(tài)。或者設計一個極大的內存隊列，也是一種方案，但是，系統(tǒng)處理完一個隊列內請求的速度根本無法和瘋狂涌 入隊列中的數(shù)目相比。也就是說，隊列內的請求會越積累越多，最終Web系統(tǒng)平均響應時候還是會大幅下降，系統(tǒng)還是陷入異常。

4. 樂觀鎖思路

這個時候，我們就可以討論一下“樂觀鎖”的思路了。樂觀鎖，是相對于“悲觀鎖”采用更為寬松的加鎖機制，大都是采用帶版本號 （Version）更新。實現(xiàn)就是，這個數(shù)據(jù)所有請求都有資格去修改，但會獲得一個該數(shù)據(jù)的版本號，只有版本號符合的才能更新成功，其他的返回搶購失敗。 這樣的話，我們就不需要考慮隊列的問題，不過，它會增大CPU的計算開銷。但是，綜合來說，這是一個比較好的解決方案。

Web系統(tǒng)大規(guī)模并發(fā)——電商秒殺與搶購 – 徐漢彬Hansion – 技術行者

有很多軟件和服務都“樂觀鎖”功能的支持，例如Redis中的watch就是其中之一。通過這個實現(xiàn)，我們保證了數(shù)據(jù)的安全。

四、小結

互聯(lián)網(wǎng)正在高速發(fā)展，使用互聯(lián)網(wǎng)服務的用戶越多，高并發(fā)的場景也變得越來越多。電商秒殺和搶購，是兩個比較典型的互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)場景。雖然我們解決問題的具體技術方案可能千差萬別，但是遇到的挑戰(zhàn)卻是相似的，因此解決問題的思路也異曲同工。

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