一个反对百万QPS的通用库存设计计划

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前言
软件开发中，常常会波及到一个对于库存的概念，简略来说，就是某些产品能够扣减的额度，如红包的余额，优惠券的数量，等等。这个看似一个简略的统计变量，在QPS特别高的时分，如百万级别的，假如没有良好的设计，就有可能成为零碎的瓶颈，好比可能会致使上述说的虚构资产红包、优惠券等发送失败，或者说用户支付失败。
如何设计一个通用，可扩展性好，反对程度扩容的存库构造呢，这就是本文要分享的内容了。
存储数据库
库存作为一个变量，而且要同享到多台机器上（集群），那末他就需求存储到一个数据库中，那末数据库如何选择呢？
1.MySQL
咱们脑海中可能一闪而过的动机，就是存储到MySQL中。MySQL作为较根底的数据库，在用户范围不高的状况下，万物皆可存储。但是理论标明，一个16C32G内存的数据库，顶多也就5000多的QPS，这远远无奈知足咱们要的百万QPS的需要，虽然能够经过分库分表来摊派压力，然而需求的数据库过量，硬件本钱也是过高了，所以不合适。


2.Redis
Redis也是一个很常见的数据库，得多人可能简略地拿它来做缓存罢了，其实它的用户仍是很广的，这得益于它又几个特征。
首先，它是基于内存的，速度特别得快，民间数据标明单机Redis在衔接数不高的状况下，能够反对10w的QPS，这离咱们的指标很近了。


其次，Redis是复线程的，咱们就能不必斟酌并发的状况下，扣减库存时，写Redis时的线程平安问题了，省去了加锁解锁的操作。
综上所述，咱们选择的存储数据库是Redis。
存储构造
咱们知道Redis单机反对10w的QPS，间隔咱们的指标还有点间隔，而解决这个间隔的计划，就是使用Redis集群。假如每个Redis单机分担10w的QPS的话，10个Redis节点组成的Redis集群，就能反对百万级别的QPS了。
既然Redis经过集群部署，那末库存天然也得扩散到各个Redis节点，咱们能够做整除，区别每个节点都分到相应的数量，再做取余，将无奈均匀的数量，追加到其中的一个节点。


5%2、5/2
扣减的时分，假如单分片反对扣减库存，就能间接前往了，假如不敷的话，再从其余分片获得量进行扣减。
出产环境，还会做得多的优化：
如当分片的残余库存数量为0的时分，能够打上一个标识，使下次遍历分片库存的时分跳过该分片，节俭无用的计算逻辑。如在遍历分片的时分，为了不单分片热点，先将分片程序打乱，再进行库存遍历。以上，等等。
程度扩容
咱们的库存如今是反对100w的QPS了，然而万一业务要求反对1000w级别的QPS，那末咱们的计划是不是需求大改呢？


显著是不必大改，咱们只需求将库存分片的数量减少便可。咱们能够根据原本的逻辑运转顺序，它将会把库存扩散到更多的节点罢了。如斯一来，咱们的分片从10程度扩容到100分片，根本就可以知足业务的从100w的QPS到1000w的QPS的需要了。
最初
本文咱们分享了一个通用的库存设计计划，它能够经过程度扩容，反对高并发的业务场景，笔者有空再分享实际业务相干的通用设计计划。