之前学习了齐毅老师的秒杀优化课程，最近在回顾技术栈的时候，觉得非常有用，所以花些时间总结一下。这篇文章很长，但我感觉都是实实在在能提升程序性能的技术总结，需要结合github上的代码来看文章，代码根据每个优化的点都做了不同的分支，方便查看。

branch.png

增删改查每个人都会做，但是秒杀系统，仅仅增删改查肯定是远远不够的，因为，要考虑到瞬时高并发，主流电商的秒杀qps峰值都在100w+，如果全部靠查询数据库，页面一定卡死，数据库崩溃。而且，仅仅靠数据库，在高并发必然会导致商品超卖。系统崩溃和商品超卖都是不能接受的问题，所以需要逐步优化。

首先，拉取代码，并切换分支，搭建初步增删改查的项目

git clone git@github.com:along05/secKill.git;
git checkout step1：ssm增删改查版本

执行数据库脚本，启动项目并访问

http://localhost:8080/good?gid=2000

项目是一个最基本的商品页面展示，点击抢购会往数据库添加一条记录的demo程序。然后接下来一步一步进行优化。

优化的点

稳定不太变化的数据，减少数据查询
redis解决超卖
rabbitMQ削峰和限流
nginx负载均衡
解决负载均衡多个api之间session不同步的问题
nginx静态资源缓存
nginx资源压缩
cdn内容分发
流量防刷以及反爬虫

1.稳定数据优化方式

问题分析：电商和我们平时app中，90% 以上都是数据读取操作，在海量数下，数据库最后可能成为高并发的瓶颈，因此减少数据库交互是首先需要考虑的事情。但是要区分静态数据和动态数据。长期不变的数据，比如商品详情，图片，介绍等适合做缓存，但是评论就不适合做缓存。

解决方案1：reids缓存

查询一次数据库后，把商品详情，图片，介绍等放入redis，然后下次redis有的话直接从reids查询，避免再次查数据库。
具体切换到 step2-静态数据优化 分支

git checkout step2-静态数据优化

安装redis

docker pull redis；
docker run -d --name redis1 -p 6379:6379 redis --requirepass "123456"

安装完redis，对应在yml中修改自己的redis配置，访问下面地址，查看redis，就会发现redis中缓存了商品相关信息，具体实现，查看代码，很简单。

http://localhost:8080/good?gid=2000

解决方案2：html页面静态化

页面静态化是指把动态页面，jsp，freemarker等为每一个商品生成一个html静态页面。动态数据例如评论就在html页面用ajax异步获取。这样，就直接访问html避免了页面数据查询，解析的过程。

逻辑流程

首先把所有商品生成固定html，然后编写定时器，把每5分钟更新过的的商品重新查询出来，重新生成固定的html页面
对于例如评论等动态数据，用ajax动态获取
因为是静态页面，需要使用nginx做页面转发

操作流程

切换到 step2-静态数据优化分支，启动项目
执行http://localhost:8080/doStatic，修改doStatic方法中放静态文件的目录。并把static中layui的包拷到生成的html目录，要引入。goods.ftl中路径写的./
启动nginx，脚本如下。
访问http://localhost/page/2000.html 就能出现页面。

总结：http://localhost/page/2000.html这里的流程
是首先去容器内部/usr/share/nginx/html/去找html文件，然后其实是访问到了挂载在本地生成html的目录，然后html里面发起ajax请求去获取评论，实际是通过nginx把请求通过upstream转发到本地。

docker安装nginx，指令如下：

--- nginx
docker pull nginx;
docker run -d --name nginx -p 80:80 -v /Users/along/websoft/nginx:/etc/nginx/conf.d -v /Users/along/Desktop/template:/usr/share/nginx/html nginx

上面启动脚本意思是：映射80端口，然后挂载配置文件目录和放html的目录到nginx里面
启动脚本和html位置在要和上面启动命令中的一致。

--- nginx 脚本
#因为容器内部需要访问到外部的接口，所以需要在容器内容用ip+端口访问本地接口
upstream seckill {
    server 192.168.5.3:8080;    
}
server {
    listen       80;
    server_name localhost;
    #把接口转发到本地起的项目，我的是192.168.5.3:8080;  
    location / {
    proxy_pass http://seckill;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
    #页面转发地址是容器内部地址  
    location /page {
       index index.html;
       alias /usr/share/nginx/html/;
    }
}
监听80端口，访问/放转发到本地接口，访问page的时候，定位到nginx的html放置目录，然后之前挂载过这个目录，就能访问到本机的挂载目录。

两种方案总结：

方案一把静态数据存入到redis，操作简单。但是还是需要付出解析动态页面的时间。
方案二非常复杂，需要生成所有html，耗费空间，但是理论上，直接加载html是最快的。

2.redis解决秒杀超卖

现象分析

使用redis之前的一般做法是，查询数据库，如果剩余大于0，就抢到商品，并把剩余数量减一，并更新数据库。

int num = goodDao.selectRate(num) ; 
if（num>0）{
    //处理生成订单逻辑
    num = num -1; 
    //更新数据
}

但是很明显，查询数量和更新数量之前是有时差的，有的请求执行到了生成订单逻辑，东西抢到了，但是没来得及更新数据库，但是有的请求在这时获取了剩余数量，那么就会超卖。
选取redis因为它是单线程模型，内存存储，官网宣称支持10w qps。而且天生分布式支持。

解决方案：

逻辑流程

每隔5秒定时器扫秒杀表t_promotion_seckill
如果扫到开始秒杀，就构建一个商品的list队列，key为seckill:count:秒杀id ，有几个商品，就往list里面初始化几个数据。
当用户点击了秒杀按钮就left pop出商品，并把抢到商品的用户存到一个redis set中。弹出一个商品，就存一个userId.

操作流程：

切换代码分支到 step3-redis解决超卖
相关新增代码在定时器和GoodController的doOrder方法。
定时器会扫到 t_promotion_seckill ，如果扫不到，请查看sql，修改数据的状态为0

3.rabbitMQ削峰和限流

现象分析

在抢购以后，往往会发起存数据库，支付等操作，但是很明显，之前的从redis中取商品，并添加中奖人到redis这个操作是很快的，但是订单入库，支付等操作是很慢的。假设处理取商品，存中奖人每秒可以处理1000，但是处理订单，支付等一秒处理100个，那么，如果是一连串操作，很明显，后面瓶颈，造成前面操作等待。严重的情况，由于支付过慢崩溃，导致前面一系列流程全部崩溃。
总而言之就是前台业务处理能力和后台业务能力不对称所导致的

解决方案 - 使用rabbitMQ消息队列

因为可以分离业务，前台业务处理快，尽管处理，然后后面生成订单，支付等在mq中按自己能处理的量异步处理。
rabbitMQ是使用Erlang开发，也有自己的虚拟机，编译后到处运行，而且编写分布式应用简单。

逻辑流程

当redis取出商品，添加中奖id后，往rabbitMQ队列发送一条消息，这里就是消息生成者
然后在消息消费者那里执行订单入库等逻辑

操作流程

切换分支到
docker启动一个rabbitMQ服务，并在rabbitMQ管理界面创建一个exchange-order的交换机，并且创建一个queue-order的队列，把他们绑定
在yml编写rabbitMQ相关配置
在PromotionSecKillService 编写消息生产者
在service编写OrderConsumer消费者逻辑

docker起rabbitMQ

docker pull rabbitmq;
docker run -d -p 15672:15672  -p  5672:5672  
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin 
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=admin 
--name rabbitmq 
rabbitmq

用admin和admin打开loaclhost:5672.

4.nginx负载均衡

LoadBalance：负载均衡，把任务分配到多个服务器上进行处理，进而提高效率，缩短执行时间。

当一台机器性能到达极限的情况下，横向拓展机器的架构是非常好的，能在不改动代码的情况下成倍的提升效率。

逻辑流程：

nginx里面配置各个服务地址，请求同一个api的时候，按一定的策略分发请求到不同服务。
在docker启动nginx

操作流程

切换代码到 step5-nginx负载均衡 分支，其中新增了一个 LBController 测试负载均衡的控制器。
然后在启动设置里面设置 -Dserver.port=8081，-Dserver.port=8082，-Dserver.port=8083三个配置，启动三个服务。
然后启动nginx
调用 localhost/LB 这个地址，会发现，请求到不同的端口。

nginx的分发策略

Round-Robin，轮询调度算法，当配置未指明的时候，默认就是轮询算法。就想听歌列表循环。
least-connected，下一次链接将被链接到活跃链接最少的机器上
ip-hash，利用IP地址哈希进行分配。固定ip的请求分发到固定ip的服务
weight-balancing，按照权重分配，也就是权重越大，分到的请求越大。能力越大，责任越大。

我比较喜欢使用权重策略，基本都是根据服务器性能来分配。

nginx的配置以及启动脚本。

#nginx.conf,配置中的server是本地ip，使用权重的策略
upstream lb {
    #least_conn ; 最少连接
    #ip hash ; ip策略
    #权重
    server 192.168.5.3:8081 weight=4;
    server 192.168.5.3:8082 weight=1;
    server 192.168.5.3:8083 weight=2;
}
location / {
    proxy_pass http://lb;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
}

nginx在docker中的启动脚本和上面相同。

5.解决负载均衡多个服务之间session不同的问题

问题分析

在部署的多个服务中如果使用session传递数据，可能存在获取不到的情况，因为假设在8081中执行登陆，session只会存在8081这个服务中，但是下次请求分发到8082或者8083就获取不到session了。

解决方式

利用redis存储session的内容。
org.springframework.session 这个jar包可以解决问题。只需要引入这个包，并在启动类加上 @EnableRedisHttpSession 注解，无需修改任何代码。

操作流程。

切换代码到 step6-解决各个服务间session不同步问题 分支
和上一步负载均衡一样启动三个服务，开启nginx
首先把启动类上的 @EnableRedisHttpSession 注释掉，然后先请求 localhost/login?u=along，然后在多次请求localhost/check发现，有时候能获取到session，有时不能获取到。
然后把注解打开，再执行上面的操作，发现，每次都能获取到session，查看redis，发现，redis多了session的信息。

6.nginx静态资源缓存

现象分析

像js，css，图片，字体等静态资源，他们都是一个个的url，每次访问的tamcat都会进行url解析和绑定。但是上线以后，它们几乎是不会修改的。所以在高并发的情况下很浪费资源。

处理方案

nginx区分静态资源和接口url，把url接口送往后端服务器处理，静态资源在nginx端缓存处理。
主要是修改nginx的配置，配置如下

#在nginx容器内的/home下面定义缓存文件夹。并设定2层目录，缓存大小以及过期时间。
proxy_temp_path /home/nginx-temp;
proxy_cache_path /home/nginx-cache levels=1:2 keys_zone=lb-cache:100m inactive=7d max_size=20g;

upstream lb {
    #least_conn ; 最少连接
    #ip hash ; ip策略
    #权重
    server 192.168.5.3:8081 weight=4;
    server 192.168.5.3:8082 weight=1;
    server 192.168.5.3:8083 weight=2;
}
#用正则匹配静态资源，~*是不区分大小写。
location ~* \.(gif|jpg|css|png|js|woff|html)(.*){
       proxy_pass http://lb;
       proxy_set_header Host $host;
       proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
       #使用上面定义的缓存地址
       proxy_cache lb-cache;
       proxy_cache_valid 200 302 24h;
       proxy_cache_valid 301 5d;
       proxy_cache_valid any 5m;
       expires 90d;
    }
location / {
    proxy_pass http://lb;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
}

然后重启nginx就好了，访问以后，进入容器

docker exec -it nginx /bin/bash 
cd /home/nginx-cache 
如果上面的文件夹出现了两层目录的静态文件，说明设置成功。

7.nginx资源压缩

现象分析

当静态资源被压缩后，降低了后端tomcat的压力，但是在实际开发过程中，大量的压力不在于处理速度，而是在于带宽。带宽决定了下载的总速度，在总速度不变的情况下，资源传到浏览器的大小约小越好。越快下载完资源，卡顿的越少。

解释一下带宽和下载速度的关系把

带宽是网络中某一点到另一点所能通过的"最高数据率"，也就是瞬时最高的下载速度。
关于带宽和下载速度：首先了解一下存储的单位换算

1GB = 1024MB
1MB = 1024KB
1KB = 1024B
1B = 8bits
网络传输是以bits为单位，以1M带宽为例，也就是1M bits，也就是瞬时下载速度做多为:

1M = 10^6;
bits换成B除以8，B换成kb除以1024
1M bits/s = 1000000bits/s = 125000 B/s ≈ 128kb/s

解决方案

nginx将静态资源打包成gzip传给浏览器，然后浏览器解压缩gizp（这一步浏览器自动完成）获取到资源文件。最少能较少30%内存，最多减少80%的内存损耗。

nginx配置

#打开gzip配置
gzip on;
gzip_min_length 1k;
gzip_types text/plain application/javascript text/css application/x-javascript font/woff;
#禁止IE 1-6 
gzip_disable "MSIE [1-6]\.";
gzip_buffers 32 4k;
#压缩级别1-9，选1就行了，大小差别不大
gzip_comp_level 1;

#在nginx容器内的/home下面定义缓存文件夹。并设定2层目录，缓存大小以及过期时间。
proxy_temp_path /home/nginx-temp;
proxy_cache_path /home/nginx-cache levels=1:2 keys_zone=lb-cache:100m inactive=7d max_size=20g;

upstream lb {
    #least_conn ; 最少连接
    #ip hash ; ip策略
    #权重
    server 192.168.5.3:8081 weight=4;
    server 192.168.5.3:8082 weight=1;
    server 192.168.5.3:8083 weight=2;
}
#用正则匹配静态资源，~*是不区分大小写。
location ~* \.(gif|jpg|css|png|js|woff|html)(.*){
       proxy_pass http://lb;
       proxy_set_header Host $host;
       proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
       #使用上面定义的缓存地址
       proxy_cache lb-cache;
       proxy_cache_valid 200 302 24h;
       proxy_cache_valid 301 5d;
       proxy_cache_valid any 5m;
       expires 90d;
    }
location / {
    proxy_pass http://lb;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
}

在docker重启nginx。访问页面，当看到浏览器，检查看到css，js等的response header中，编码为gzip。就说明设置成功了。

8.cdn内容分发

现象分析

对静态文件完成了gzip压缩，但是对图片等已经被压缩过的资源gzip传输效果并不好，所以对图片的带宽消问题并没有解决。

解决方案

图片可以考虑使用第三方cdn解决带宽问题。

cdn简介

cdn全称Content dekivery network，就是内容分发网络。
例如中国很大，北京和深圳就隔者2000多公里，如果北京访问深圳的网络，必然延时很高。cnd就是把内容放在一台中心服务器上，然后各地有很多节点服务器，中心服务器会把内容同步到各地的节点服务器，然后就进访问资源。

优点

就近访问，降低网络延时
把对带宽的压力转移到了第三方
数据多备份，一个服务挂了可以切换到另一个，就就是高可用。

使用

可以买阿里云，腾讯云，七牛的cdn服务。
主要流程是买服务，下载客户端，把图片等资源上传到客户端，自动同步，然后为oss配置cdn，进行域名解析。就能通过域名访问到图片，最后就去修改项目中静态资源的路径。

9.流量防刷以及反爬虫

流量防刷

有些人会恶意一直访问网站，甚至用脚本去刷页面。
所以在一定时间内只允许一个用户访问固定的次数，一旦超过了就不允许访问。

爬虫

会有人用爬虫，爬网站，利用超链接分析内容，提取网站的重要信息，不仅拷贝走了数据，而且，还非常消耗服务器资源。

解决方案

在代码中，编写拦截器
对每个用户，记录ip对应的访问次数，在redis中用ip+请求头信息作为key，存1分钟内访问次数，每次访问count++
如果超过设置的访问次数，就不再允许访问。
每一分钟清空一次key

操作流程

切换代码到step7-流量防刷与反爬虫分支
启动nginx和三个端口分别启动项目
访问localhost/lb，并多次刷新
观察redis是否会有key，以及是否会返回禁用的信息

总结

终于写完啦。这篇文章主要是对代码和网络等几个层面做了优化，主要使用了nginx，redis，rabbitMQ等热门工具，希望对各位有帮助，如果有问题，欢迎指正，一起讨论。

优化使用springboot完成的秒杀案例

优化的点

1.稳定数据优化方式

解决方案1：reids缓存

解决方案2：html页面静态化

逻辑流程

操作流程

docker安装nginx，指令如下：

2.redis解决秒杀超卖

现象分析

解决方案：

3.rabbitMQ削峰和限流

现象分析

解决方案 - 使用rabbitMQ消息队列

逻辑流程

操作流程

docker起rabbitMQ

4.nginx负载均衡

逻辑流程：

操作流程

nginx的分发策略

nginx的配置以及启动脚本。

5.解决负载均衡多个服务之间session不同的问题

问题分析

解决方式

操作流程。

6.nginx静态资源缓存

现象分析

处理方案

7.nginx资源压缩

现象分析

解释一下带宽和下载速度的关系把

解决方案

nginx配置

8.cdn内容分发

现象分析

解决方案

cdn简介

优点

使用

9.流量防刷以及反爬虫

流量防刷

爬虫

解决方案

操作流程

总结