城联优品电商的抢购

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，对我们来说，都不是一个陌生的东西。然而，从技术的角度来说，这对于web系统是一个巨大的考验。当一个web系统，在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时，系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注和抢购的技术实现和优化，同时，从技术层面揭开，为什么我们总是不容易抢到火车票的原因？ 

一、大规模并发带来的挑战 

在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发功能，在这个过程中，整个web系统遇到了很多的问题和挑战。如果web系统不做针对性的优化，会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下，优化的思路和方法哈。 

1. 请求接口的合理设计

一个或者抢购页面，通常分为2个部分，一个是静态的html等内容，另一个就是参与的web后台请求接口。

通常静态html等内容，是通过cdn的部署，一般压力不大，核心瓶颈实际上在后台请求接口上。这个后端接口，必须能够支持高并发请求，同时，非常重要的一点，必须尽可能“快”，在短的时间里返回用户的请求结果。为了实现尽可能快这一点，接口的后端存储使用内存级别的操作会更好一点。仍然直接面向mysql之类的存储是不合适的，如果有这种复杂业务的需求，都建议采用异步写入。

当然，也有一些和抢购采用“滞后反馈”，就是说当下不知道结果，一段时间后才可以从页面中看到用户是否成功。但是，这种属于“偷懒”行为，同时给用户的体验也不好，容易被用户认为是“暗箱操作”。

2. 高并发的挑战：一定要“快”

我们通常衡量一个web系统的吞吐率的指标是qps（query persecond，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台apache的web服务器，配置maxclients为500个（表示apache的大连接数目）。

那么，我们的web系统的理论峰值qps为（理想化的计算方式）：

20*500/0.1 = 100000 （10万qps）

咦？我们的系统似乎很强大，1秒钟可以处理完10万的请求，5w/s的似乎是“纸老虎”哈。实际情况，当然没有这么理想。在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。

就web服务器而言，apache打开了越多的连接进程，cpu需要处理的上下文切换也越多，额外增加了cpu的消耗，然后就直接导致平均响应时间增加。因此上述的maxclient数目，要根据cpu、内存等硬件因素综合考虑，不是越多越好。可以通过apache自带的abench来测试一下，取一个合适的值。然后，我们选择内存操作级别的存储的redis，在高并发的状态下，存储的响应时间至关重要。网络带宽虽然也是一个因素，不过，这种请求数据包一般比较小，一般很少成为请求的瓶颈。

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