今天分享一个粉丝在美团二面遇到的问题——如何设计一个百万人抽奖系统？
思维导图
最近在交流群里和字节滴滴等专家聊怎么更好的把知识传递给粉丝的时候，大家一致觉得思维导图有利于构建知识网络，粉丝反馈也很喜欢思维导图，所以后面的文章都会尽量配上思维导图。
导图源文件：github.com/lbsys/JavaE…
导图按照由浅入深的方式进行讲解，架构从来不是设计出来的，而是演进而来的
从一个几百人的抽奖系统到几万人，再到到百万人，不断增加新的东西。
最后总结归纳一套设计思想，也是万能模板，这样面试官问任何高并发系统，只需从这几个方向去考虑就可以了。
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V0——单体架构
如果现在让你实现几十人的抽奖系统，简单死了吧，直接重拳出击！
两猫一豚走江湖，中奖入库，调通知服务，查库通知，完美！
相信大家学java时可能都做过这种案例，思考🤔一下存在什么问题？
- 单体服务，一着不慎满盘皆输
- 抽了再抽，一个人就是一支军队
- 恶意脚本，没有程序员中不了的奖
接下来就聊聊怎么解决这些问题？
V1——负载均衡
当一台服务器的单位时间内的访问量越大时，服务器压力就越大，大到超过自身承受能力时，服务器就会崩溃。
为了避免服务器崩溃，让用户有更好的体验，我们通过负载均衡的方式来分担服务器压力。
负载均衡就是建立很多很多服务器，组成一个服务器集群，当用户访问网站时，先访问一个中间服务器，好比管家，由他在服务器集群中选择一个压力较小的服务器，然后将该访问请求引入该服务器。
如此以来，用户的每次访问，都会保证服务器集群中的每个服务器压力趋于平衡，分担了服务器压力，避免了服务器崩溃的情况。
负载均衡是用「反向代理」的原理实现的。具体负载均衡算法及其实现方式我们下文再续。
负载均衡虽然解决了单体架构一着不慎满盘皆输的问题，但服务器成本依然不能保护系统周全，我们必须想好一旦服务器宕机，如何保证用户的体验。
即如何缓解开奖一瞬间时的大量请求。
V2——服务限流
限流主要的作用是保护服务节点或者集群后面的数据节点，防止瞬时流量过大使服务和数据崩溃（如前端缓存大量实效），造成不可用。
还可用于平滑请求。
在上一小节我们做好了负载均衡来保证集群的可用性，但公司需要需要考虑服务器的成本，不可能无限制的增加服务器数量，一般会经过计算保证日常的使用没问题。
限流的意义就在于我们无法预测未知流量，比如刚提到的抽奖可能遇到的：
- 重复抽奖
- 恶意脚本
其他一些场景：
- 热点事件（微博）
- 大量爬虫
这些情况都是无法预知的，不知道什么时候会有10倍甚至20倍的流量打进来，如果真碰上这种情况，扩容是根本来不及的（弹性扩容都是虚谈，一秒钟你给我扩一下试试）
明确了限流的意义，我们再来看看如何实现限流
防止用户重复抽奖
重复抽奖和恶意脚本可以归在一起，同时几十万的用户可能发出几百万的请求。
如果同一个用户在1分钟之内多次发送请求来进行抽奖，就认为是恶意重复抽奖或者是脚本在刷奖，这种流量是不应该再继续往下请求的，在负载均衡层给直接屏蔽掉。
可以通过nginx配置ip的访问频率，或者在在网关层结合sentinel配置限流策略。
用户的抽奖状态可以通过redis来存储，后面会说。
拦截无效流量
无论是抽奖还是秒杀，奖品和商品都是有限的，所以后面涌入的大量请求其实都是无用的。
举个例子，假设50万人抽奖，就准备了100台手机，那么50万请求瞬间涌入，其实前500个请求就把手机抢完了，后续的几十万请求就没必要让他再执行业务逻辑，直接暴力拦截返回抽奖结束就可以了。
同时前端在按钮置灰上也可以做一些文章。
那么思考一下如何才能知道奖品抽完了呢，也就是库存和订单之前的数据同步问题。
服务降级和服务熔断
有了以上措施就万无一失了吗，不可能的。所以再服务端还有降级和熔断机制。
在此简单做个补充，详细内容请持续关注作者。
有好多人容易混淆这两个概念，通过一个小例子让大家明白：
假设现在一条粉丝数突破100万，冲上微博热搜，粉丝甲和粉丝乙都打开微博观看，但甲看到了一条新闻发布会的内容，乙却看到”系统繁忙“，过了一会，乙也能看到内容了。
（请允许一条幻想一下😎）
在上述过程中，首先是热点时间造成大量请求，发生了服务熔断，为了保证整个系统可用，牺牲了部分用户乙，乙看到的”系统繁忙“就是服务降级（fallback），过了一会有恢复访问，这也是熔断器的一个特性（hystrix）
V3 同步状态
接着回到上一节的问题，如何同步抽奖状态？
这不得不提到redis，被广泛用于高并发系统的缓存数据库。
我们可以基于Redis来实现这种共享抽奖状态，它非常轻量级，很适合两个层次的系统的共享访问。
当然其实用ZooKeeper也是可以的，在负载均衡层可以基于zk客户端监听某个znode节点状态。一旦抽奖结束，抽奖服务更新zk状态，负载均衡层会感知到。
V4线程优化
对于线上环境，工作线程数量是一个至关重要的参数，需要根据自己的情况调节。
众所周知，对于进入Tomcat的每个请求，其实都会交给一个独立的工作线程来进行处理，那么Tomcat有多少线程，就决定了并发请求处理的能力。
但是这个线程数量是需要经过压测来进行判断的，因为每个线程都会处理一个请求，这个请求又需要访问数据库之类的外部系统，所以不是每个系统的参数都可以一样的，需要自己对系统进行压测。
但是给一个经验值的话，Tomcat的线程数量不宜过多。因为线程过多，普通服务器的CPU是扛不住的，反而会导致机器CPU负载过高，最终崩溃。
同时，Tomcat的线程数量也不宜太少，因为如果就100个线程，那么会导致无法充分利用Tomcat的线程资源和机器的CPU资源。
所以一般来说，Tomcat线程数量在200~500之间都是可以的，但是具体多少需要自己压测一下，不断的调节参数，看具体的CPU负载以及线程执行请求的一个效率。
在CPU负载尚可，以及请求执行性能正常的情况下，尽可能提高一些线程数量。
但是如果到一个临界值，发现机器负载过高，而且线程处理请求的速度开始下降，说明这台机扛不住这么多线程并发执行处理请求了，此时就不能继续上调线程数量了。
V5业务逻辑
抽奖逻辑怎么做？
好了，现在该研究一下怎么做抽奖了
在负载均衡那个层面，已经把比如50万流量中的48万都拦截掉了，但是可能还是会有2万流量进入抽奖服务。
因为抽奖活动都是临时服务，可以阿里云租一堆机器，也不是很贵，tomcat优化完了，服务器的问题也解决了，还剩啥呢？
Mysql，是的，你的Mysql能抗住2万的并发请求吗？
答案是很难，怎么办呢？
把Mysql给替换成redis，单机抗2万并发那是很轻松的一件事情。
而且redis的一种数据结构set很适合做抽奖，可以随机选择一个元素并剔除。
V6流量削峰
由上至下，还剩中奖通知部分没有优化。
思考这个问题：假设抽奖服务在2万请求中有1万请求抽中了奖品，那么势必会造成抽奖服务对礼品服务调用1万次。
那也要和抽奖服务同样处理吗？
其实并不用，因为发送通知不要求及时性，完全可以让一万个请求慢慢发送，这时就要用到消息中间件，进行限流削峰。
也就是说，抽奖服务把中奖信息发送到MQ，然后通知服务慢慢的从MQ中消费中奖消息，最终完成完礼品的发放，这也是我们会延迟一些收到中奖信息或者物流信息的原因。
假设两个通知服务实例每秒可以完成100个通知的发送，那么1万条消息也就是延迟100秒发放完毕罢了。
同样对MySQL的压力也会降低，那么数据库层面也是可以抗住的。
看一下最终结构图：
答题模板
所谓答题模板，就是高并发问题的几个思考方向和解决方案。
单一职责
一个基本的设计思想，回想高中物理的串联和并联，串联一灭全灭，并联各自有一个通路。
一样的道理，高内聚，低耦合。
微服务之所以兴起就是因为把复杂的功能进行拆分，即使网站崩了，无法下单，但是浏览功能依然健康，而不是所有服务引起连锁反应，像雪崩一样，全面瘫痪。
URL动态加密
这说的是防止恶意访问，有些爬虫或者刷量脚本会造成大量的请求访问你的接口，你更加不知道他会传什么参数给你，所以我们定义接口时一定要多加验证，因为不止是你的朋友调你的接口，敌人也有可能。
静态资源——CDN
CDN全称内容分发网络，是建立并覆盖在承载网之上，由分布在不同区域的边缘节点服务器群组成的分布式网络。
通俗的讲，就是把经常访问又费时的资源放在你附近的服务器上。
淘宝的图片访问，有98%的流量都走了CDN缓存。只有2%会回源到源站，节省了大量的服务器资源。
但是，如果在用户访问高峰期，图片内容大批量发生变化，大量用户的访问就会穿透cdn，对源站造成巨大的压力。
所以，对于图片这种静态资源，尽可能都放入CDN。
服务限流
在上面已有讲解，可分为前端限流和后端限流。
- 前端：按钮禁用，ip黑名单
- 后端：服务熔断，服务降级，权限验证
数据预热
可以采用定时任务(elastic-job)实时查询Druid,把热点数据放入redis缓存中。
思考一个问题：
比如现在库存只剩下1个了，我们高并发嘛，4个服务器一起查询了发现都是还有1个，那大家都觉得是自己抢到了，就都去扣库存，那结果就变成了-3，是的只有一个是真的抢到了，别的都是超卖的。咋办？
回答：
可以用CAS+LUA脚本实现。
Lua脚本是类似Redis事务，有一定的原子性，不会被其他命令插队，可以完成一些Redis事务性的操作。这点是关键。
写一个脚本把判断库存扣减库存的操作都写在一个脚本丢给Redis去做，那到0了后面的都Return False了是吧，一个失败了你修改一个开关，直接挡住所有的请求。
削峰填谷
精通一个中间件会给你加分很多
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。
它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。
当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。
最原始的MQ，生产者先将消息投递一个叫做「队列」的容器中，然后再从这个容器中取出消息，最后再转发给消费者，仅此而已。
更详细的MQ下文再续。
今天就学这么多，相信大家都对高并发系统有了初步的认识，面试官问起来也不至于无话可说，但是想要学好任重而道远，希望大家关注一条，带各位一起学习!
作者：一条coding
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来源：稀土掘金
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