***qps,***QPS指标

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于网关qps的问题，于是小编就整理了1个相关介绍网关qps的解答，让我们一起看看吧。“秒杀”是如何实现的？“秒杀”是如何实现的？1...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于网关qps的问题，于是小编就整理了1个相关介绍***qps的解答，让我们一起看看吧。

1. “秒杀”是如何实现的？

“秒杀”是如何实现的？

1.前置拦截流量，活动内容，列表后台生成报文结构放入cdn，静态***走cdn，客户端判断活动开始状态，对活动状态，库存限制，用户购买次数等限制利用openresty高性能节流

2.利用redis lua做事务，扣库存，生成订单。当然也可以预先生成订单放入list中，抢兑时往外pop。两种都可以防止超卖

3.提前生成验证码放入cdn，利用openresty生成随机数，客户端利用随机数访问cdn上图片验证码。

4.异步发mq抢兑记录，防止薅羊毛，同时可以随时后台控制活动状态，强制结束状态，同时把库存改为0

5.将uid和订单关联，利用redis setnx防止token被盗用，同时多个请求抢兑，生成异常的订单和库存。

6.做好限流。将次要业务用mq解耦同时消峰填谷。

7.使用多核cpu。设置好线程池。

以上在实际生产项目中考研。openresty接口8c16g单机可达到qps5w，响应时间200ms。

秒杀最主要做到90%流量都被客户端缓存，cdn，openresty拦截掉，剩下的10%流量是正常抢兑成功的，提高后端接口tps，同时不应该有请求进入数据库，全部进去缓存。对于库存，订单这些数据，异步方式刷到数据库中。

所谓的秒杀就是营造商品热销.购买人数众多.导致服务器崩溃的效果...

当然是营造服务器崩溃的***象...

可将秒杀链接单独分流道一个低带宽入口...

也可直接返回拒绝服务...

总之：

1.让用户感觉有很多人抢着买.买不到就亏了.

2.让用户买不到.买到了老板就亏了..

....

****第二点尤其重要****

....

秒杀系统难做，是因为库存有限，很多人会在集中的时间内读写有限的数据，在短时间内，系统会面临成千上万倍的流量进入。那么如何能做好秒杀系统呢？我认为核心思想有这么两点：

将请求尽量的在上游环节就拦截住（不要轻易到数据库这一级）

充分利用缓存

那么这两点如何实现呢，下面详细说说：

最上层是客户端层，常见的都是浏览器访问。点击一次【秒杀按钮】，然后再点一次【秒杀按钮】，那么是访问了两次后端系统么？如果用户手速快一些的话，或者用第三方插件不停的点击，那么岂不是多出来很多请求。从产品层面，我们会设置点击一次按钮后，将按钮置灰，从技术角度，我们可以通过JS控制几秒内只能提交一次请求。看，这就是“将请求尽量的在上游环节就拦截住”。

当然客户端层做限制，对于在座的程序猿们都是小意思，因为一抓包，请求长什么样子一清二楚，然后写个脚本，循环调用就好了；为了防止这样的情况发生，后端的服务需要做去重的工作。比如按照用户名去重，在N秒内，只允许1个请求访问进来，然后做页面缓存；比如10秒内发送了一万次请求，其中1次请求访问成功并返回了页面，将这个页面进行缓存，剩余9999次请求直接返回这个缓存页面。

再往下走，10秒内一个客户只有一次请求进来，但是如果同时有一百万个客户，那么这10秒内也有有一百万次访问，那么如何应对呢？用【消息队列】，所有的请求过来，都排队吧，每次只让有限的请求去访问数据。

当然访问数据也不是直接去读写数据库，这里还有一层数据缓存，比如可以使用Memcached或者Redis缓存库存剩余，通常在秒杀系统中，这个“库存”可以是粗粒度的，也就是说这个数字可以是不准确的，客户关心的是买到还是买不到，而不会关心剩余数量到底是20件还是10件；数据读操作也可以放在缓存中，再由缓存和数据库做数据同步。

上面几步已经拦截了大多数的请求，到DB这一层的时候，基本上没有什么压力了。

这其实和每次微博有爆炸新闻热搜就挂掉的场景是相似的，我和我的BAT同事们讨论过这个问题，我们想出了一些场景和实现方式，不妨和大家分享下。

所谓秒杀，它的难点有两个，分别是瞬时间的高并发与请求量远大于库存量，引申下来就是首先从服务器的角度，要抗住这个瞬时间的巨大请求量，server不能被打崩溃；然后再在保证数据一致性的情况下，用好分布式锁，进行秒杀请求分配。

巨大请求量

首先，针对瞬时间的巨大请求量，这个问题的解决方式只有扩容。还记得每次出点新闻，微博的搜索功能都会挂掉的事情吗，那就是由于当时搜索的人实在太多了，server实在没法响应这么多的请求，就挂了。微博的解决方式也就是扩容，当时王宝强和MR的事情，有一次好像是MR号称要爆料，吓得微博赶紧扩容，结果爆出来的料好像根本没有水花。每次扩容都是要钱的啊，要花钱买机器部署服务器的啊，才不是白白扩容的，所以那一次相当于微博被MR溜了一圈。等到上次陈羽凡***，MR疑似在微博映射某人也***的时候，微博的boss直接回复，“别闹了，不会再为你扩容了”

库存量有限

那远大于库存量这个问题怎么解决呢。其实也比较简单，***如说现在有10个商品等待秒杀，但是此时有10000个请求，此时在持久层之上，可能是接口层，就会拦截掉99.9%的请求，也就是说，1000个请求里，999个都在接口层就被处理掉，给了返回了，此时用户看到的结果就是，秒杀失败，没有抢到。最后，1000个里面剩下的最后一个***儿，才真正的走到了逻辑层，再去数据持久层里拿到秒杀到的商品信息。

以上是我们讨论的部分结果，如果对你有所启发或者帮助，欢迎点个赞或者留个言再走。

我是苏苏思量，来自BAT的[_a***_]开发工程师，每日分享科技类见闻，欢迎关注我，与我共同进步。

秒杀是电商企业最吸引流量，也是最考验技术的场景！

秒杀的系统设计其实遵循“倒金字塔”原理，就是从前端页面，网络，到后端服务，数据库，一一的将请求滤掉，最终让落在数据库的数据都是满足要求的有效数据，***设是100万人参加1000台机器的秒杀，即是设计100万-->1000的过滤系统；

要达到这样的目的通常有下列的手段:

①，前端页面防重复刷：点击一次后，按钮置灰，在指定时间内只允许抢一次！

②，控制网络流量暴增：将前端页面放置在CDN节点，防止网络流量压力快速增大；

***进行限流：使用nginx 进行***限流！

通过设置nginx参数limit_conn_zone ，limit_req_zone ，ngx_***_upstream_module进行限流！

③，后端应用服务：

1，如果没有使用nginx限流，可使用spring-cloud-zuul进行***限流！

2，异步处理 ：防止同步调用带来的阻塞，包括数据落库等都可以使用异步调用！

到此，以上就是小编对于***qps的问题就介绍到这了，希望介绍关于***qps的1点解答对大家有用。