黃素萍，劉敏娜，朱亞兵，田知佩

（咸陽師范學院 計算機學院，陜西 咸陽 712000）

0 引言

便捷的網(wǎng)絡使得互聯(lián)網(wǎng)用戶基數(shù)越來越大，并發(fā)請求量隨之增多。當大量用戶通過網(wǎng)絡同時訪問同一站點時， 就會出現(xiàn)高并發(fā)的情況，Web 系統(tǒng)性能瓶頸也會隨之出現(xiàn)。相對于用戶對服務性能提出的更高要求， 服務器對Web 訪問請求處理速度的提升卻遠遠低于應用服務的增長需求，單靠提升服務器硬件性能已不能滿足一些Web 應用系統(tǒng)[1]的需求。 目前，大型分布式系統(tǒng)采用的高并發(fā)解決方案并不適用部署在單服務器上的中小型Web 應用。通過集群等方式處理高并發(fā)流量的方案成本過高[2]。 因此，需要為部署在單服務器的Web 應用提出可用的網(wǎng)絡流量高并發(fā)優(yōu)化處理方案。

1 高并發(fā)解決技術方案

Web 應用系統(tǒng)在大量用戶進行訪問的情況下，易出現(xiàn)系統(tǒng)響應的時間過長、系統(tǒng)崩潰和癱瘓等現(xiàn)象。同時，隨著社會不斷發(fā)展，使用互聯(lián)網(wǎng)的用戶越來越多。 所以，要對Web 應用系統(tǒng)功能進行優(yōu)化，以保證Web 應用系統(tǒng)的服務質量。

解決高并發(fā)的一些常用關鍵技術包含：

（1）緩存技術。它是把數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存入緩存，請求不經(jīng)過數(shù)據(jù)庫，直接從緩存中讀取數(shù)據(jù)，能夠大大提高效率。 其中，Redis 是單線程的 NoSQL[3]技術，單線程注定了它是線程安全的。并且，它作為內存技術， 訪問和處理速度都遠大于如MySQL 等硬盤技術。

（2）消息隊列技術。RabbitMQ 是目前使用最多的消息隊列。它典型的使用場景就是在大量訪問涌入時，服務器可能無法及時處理需要進行業(yè)務削峰時發(fā)揮作用。

（3）Zookeeper 技術。Zookeeper 是一門分布式技術。 它通過序列節(jié)點機制實現(xiàn)分布式鎖，能夠解決多個線程競爭同一個共享資源時的線程安全問題。

通過研究Web 系統(tǒng)，為了應對高并發(fā)問題，可將結合 Redis 緩存、RabbitMQ 消息隊列、Zookeeper的不可重入鎖等中間件技術的實現(xiàn)方案， 應用于Web 應用系統(tǒng)產(chǎn)生高并發(fā)訪問功能的模塊，以保證系統(tǒng)的快速響應，解決異步消息、流量削峰和線程安全等問題。 其中，使用Redis 對信息存取處理進行緩存。 同時， 結合RabbitMQ 消息隊列技術，把Redis 處理的大量請求，不直接請求數(shù)據(jù)庫訪問，采用異步操作方式，先進入消息隊列，然后排隊處理，將瞬間并發(fā)訪問變成一段時間正常訪問數(shù)據(jù)庫。其中，消息隊列可以解決應用耦合、異步消息、流量削峰等的問題，實現(xiàn)系統(tǒng)的高性能、高可用和可伸縮等特點。 另外，通過Zookeeper 實現(xiàn)一個分布式鎖來解決線程安全問題。

2 系統(tǒng)設計

為應用以上高并發(fā)技術解決方案， 現(xiàn)設計實現(xiàn)一個商品秒殺系統(tǒng)。該系統(tǒng)的用戶分為兩類：管理員和商品秒殺用戶。系統(tǒng)的業(yè)務功能有秒殺管理、商品管理、訂單管理、客戶管理、人員管理、購物中心和個人中心等功能模塊。 系統(tǒng)功能模塊如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)功能模塊Figure 1 System function module

2.1 管理員功能模塊

系統(tǒng)中，管理員功能模塊分為秒殺管理、訂單管理、商品管理、客戶管理和人員管理模塊。

（1）秒殺管理：分為秒殺信息的添加、修改、刪除和查詢功能。

（2）商品管理： 包括商品基本信息管理、商品類別信息管理和庫存管理。

（3）訂單管理：包括訂單的查詢、刪除、出貨功能。

（4）客戶管理：包含對客戶信息的查看、刪除功能。

（5）人員管理：包括管理員的信息查詢、添加、刪除和修改。

2.2 商品秒殺用戶功能模塊

商品秒殺用戶功能模塊分為注冊登錄、購物中心和人個中心。

（1）注冊登錄：未注冊用戶可進行信息填寫并注冊，已經(jīng)注冊用戶可輸入賬號、密碼、驗證碼進行登錄。

（2）購物中心：包括所有商品、限時搶購、即將開始商品查看功能。

（3）個人中心：包括我的訂單、地址管理、個人信息功能。

3 數(shù)據(jù)庫設計

本系統(tǒng)設計的數(shù)據(jù)庫實體主要有商品信息、庫存信息、訂單信息、秒殺活動信息等。 針對這些實體， 商品秒殺系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建了對應的數(shù)據(jù)表。其中，與秒殺功能有關的主要表字段設計如下：

（1）商品數(shù)據(jù)表：字段有ID、商品名、類別ID、圖片地址、是否上架、商品描述、差價、創(chuàng)建時間、更新時間、邏輯刪除。

（2）庫存數(shù)據(jù)表：字段有 ID、商品 ID、進價、成本價、售價、數(shù)量、預警量（默認10）、快遞費用、是否刪除。

（3）秒殺活動數(shù)據(jù)表：字段有ID、庫存ID、收藏人數(shù)、剩余數(shù)量、總數(shù)、銷售價格、開始時間、結束時間、創(chuàng)建時間、修改時間、是否刪除。

4 系統(tǒng)功能實現(xiàn)

系統(tǒng)中包含多個模塊，每個功能模塊又包含多個子功能。本系統(tǒng)主要研究的是處理高并發(fā)功能的實現(xiàn)，下面將著重闡述應用高并發(fā)技術方案的核心模塊——商品秒殺用戶購物中心模塊。購物中心模塊包括：商品瀏覽、商品查詢、限時搶購三個功能。限時搶購功能的設計中應用了高并發(fā)處理方案，其他功能不再贅述。

限時搶購是出現(xiàn)高并發(fā)的核心功能。它涉及大量用戶同時操作時的庫存安全、系統(tǒng)可用性、單用戶多次操作的冪等性、要避免用戶點擊一次產(chǎn)生多筆相同訂單和商品超賣等問題。該功能的實現(xiàn)邏輯是，當秒殺用戶參與秒殺操作提交請求時，系統(tǒng)程序首先判斷當前商品的庫存是否充足。若庫存不充足，返回商品售空提示；若庫存充足，程序申請一個基于Zookeeper 的不可重入鎖，如果申請成功進入隊列排隊等待執(zhí)行，否則返回秒殺失敗提示。 隊列中的任務會依次執(zhí)行， 執(zhí)行到的任務會先從Redis拿出進入隊列前生成的訂單ID， 進行實際的下單操作，下單成功后將保存數(shù)據(jù)庫的操作放入消息隊列，返回下單成功提示，并跳轉到支付界面。功能實現(xiàn)的流程如圖2 所示。

圖2 限時搶購功能流程圖Figure 2 The flow chart of the limited-time snap-up function

由于本系統(tǒng)是使用SpringBoot 框架來實現(xiàn)的，在此功能的實現(xiàn)中，首先在SpringBoot 框架的pom.xml 配置文件里加入依賴整合， 使用Redis 對商品庫存進行緩存，以減小查詢數(shù)據(jù)庫的壓力。 用戶每次進行商品秒殺時， 系統(tǒng)程序通過調用AddOrder-Controller 添加訂單控制類的 killGoods（）方法，使用 其 中 的 語 句 redisTemplate.opsForValue （）.get（RedisEnum.USER_KILL_NUM + id + goodsId）從緩存中獲取商品庫存。但這一步并不能完全解決此時的高并發(fā)問題，還需要應用RabbitMQ 消息隊列技術，通過Redis 的大量請求，不直接請求數(shù)據(jù)庫下單采用異步下單方式，調用rabbitTemplate. convertAndSend（）方法先進入消息隊列，然后排隊消費，可將瞬間并發(fā)訪問變成一段時間正常訪問數(shù)據(jù)庫。 同時，通過Zookeeper 的序列節(jié)點機制來實現(xiàn)一個分布式鎖， 調用AddOrderServiceImpl 添加訂單服務類的killOrder（）方法。 在該方法使用lock.acquire（60，TimeUnit.SECONDS）的結果來判斷是否獲取到鎖，解決多個線程競爭同一個共享資源時候的線程安全問題。 基于SpringBoot 框架，系統(tǒng)實現(xiàn)限時搶購功能的業(yè)務關系如圖3 所示。

圖3 限時搶購功能實現(xiàn)的業(yè)務關系Figure 3 The business relationship of the flash sale function

通過以上幾個環(huán)節(jié)， 本功能將Redis、Rabbit-MQ、Zookeeper 這幾種中間件技術應用到具體實現(xiàn)中，解決了用戶在商品秒殺產(chǎn)生高并發(fā)情況下的異步消息、流量削峰和線程安全問題，實現(xiàn)了系統(tǒng)的快速響應。

5 系統(tǒng)測試

在系統(tǒng)開發(fā)完成之后， 使用了開源測試工具JMeter 對系統(tǒng)實現(xiàn)高并發(fā)處理商品秒殺功能模塊中的限時搶購功能進行了性能測試。JMeter 是開源測試工具，其運行原理是通過線程組來驅動多個線程的方式運行，可以進行接口測試、性能測試、接口及性能的自動化測試。

在JMeter 中， 通過不斷增加線程數(shù)模擬多個用戶同時秒殺同一件商品。線程總共啟動時間設置為0 表示并發(fā)，隨著線程數(shù)量不斷增加，吞吐量在線程數(shù)為600 時為987.8/sec。線程數(shù)為600 時的聚合報告如圖4 所示。之后，隨線程數(shù)增加，吞吐量開始逐漸降低并且平均響應時間變長，當線程數(shù)逐漸增大至650 時，吞吐量為866.4/sec。 可以看出系統(tǒng)進行商品秒殺操作能支持的最大的用戶數(shù)為600。

圖4 線程數(shù)為600 時的聚合報告Figure 4 Aggregate report with 600 threads

另外，在系統(tǒng)的限時搶購功能中，針對高并發(fā)方案對應程序進行相應的注釋和修改后，獲得了功能實現(xiàn)的常規(guī)方案程序。對不應用本文介紹的高并發(fā)案的常規(guī)方案實現(xiàn)的功能程序進行測試發(fā)現(xiàn)，在多個用戶同時秒殺同一件商品時，當線程數(shù)逐漸增大至300 時，吞吐量為875.5/sec。 之后隨線程數(shù)增加吞吐量逐漸降低，同時平均響應時間變長。 限時搶購功能性能測試如表1 所示。

本系統(tǒng)測試時，秒殺系統(tǒng)運行在普通性能的筆記本電腦上，當程序按常規(guī)方案實現(xiàn)時，系統(tǒng)的高性能并發(fā)承載量最高為300 個用戶。在應用了高并發(fā)技術方案后，系統(tǒng)的高性能并發(fā)承載量最高可達600 個用戶。 這說明此方案從軟件實現(xiàn)的角度大大提升了Web 應用系統(tǒng)的并發(fā)性和吞吐量， 同時保證了系統(tǒng)的可用性。

6 結語

本文研究了高并發(fā)的優(yōu)化技術，提出了基于限流、緩存、消息隊列等技術結合的方案，設計實現(xiàn)了商品秒殺系統(tǒng)。該系統(tǒng)中的限時搶購功能通過應用高并發(fā)技術方案，大大改善了系統(tǒng)在較高并發(fā)訪問時的并發(fā)性和吞吐量，即使在大量用戶進行訪問的情況下也不易出現(xiàn)系統(tǒng)響應時間過長、系統(tǒng)崩潰和癱瘓等現(xiàn)象，能夠保證用戶有較好的應用體驗。 由于本系統(tǒng)的實現(xiàn)和測試是在普通性能筆記本做為服務器的條件下完成的， 今后還可以從服務器性能、數(shù)據(jù)庫軟件性能、網(wǎng)絡操作等方面進行進一步優(yōu)化。

表1 限時搶購功能性能測試表Table 1 Time-limited snap-up function performance test table