基于python flask web框架的秒杀系统实现
写在前面
尝试用python+redis实现秒杀系统的架构设计，侧重于架构，故省略了很多业务相关的消息队列接口代码，这也是本系统的不足之处，将来有机会还是慢慢补全接口吧。
本文假设你拥有 redis/flask/python 的使用基础。
秒杀系统，无非是并发流量极大，比如阿里的双11，京东的618等，并发流量上来了，数据库就成了速度瓶颈，redis是一种内存型键值非关系数据库，众所周知，redis的读写速度极快，而且从架构上来说，其也具有高可用特性(集群，哨兵，主从等等)，redis+mysql的组合方式能最大限度地承受突然的并发流量，使得数据库不至于突然挂掉。
更多的承受秒杀系统的策略
前端
限制连续提交，比如点击了一次下单之后，不管成功与否，将该提交按钮置为不可提交
采用验证码
网络
限制一个IP的请求次数
nginx
负载均衡
缓存
CDN
服务级别
redis
消息队列解耦
数据库
读写分离
主从结构
分库分表
订单请求
Redis库存校验
秒杀上线前，将库存提前写入redis，以供库存接口调用查询，这里由于redis本身的单线程特性，所以不需要加锁。
def stock_check(goods_id):
"""
通过商品id 找到对应的redis库存keys
如果还有库存，那么库存减一，返回成功flag，否则返回失败flag
:param goods_id:
:return:
"""
# 每一次请求，库存减一
count = redis_conn.decr("stock:"+str(goods_id))
# 当redis库存不足，拒绝库存申请
if count < 0:
return False
else:
return True
订单处理
def purchase():
"""流程：
1. 库存申请
- 判断redis有没有库存
- 当库存消耗完，直接返回失败。
- 无需考虑多线程竞争问题，因为redis本身是单线程执行
2. 订单处理
- 将用户信息，商品信息，订单号 写入redis
- 写入redis订单 + 超时队列
3. 不足
- 省略消息队列部分
:return:
"""
user_id = str((request.args.get("user_id")) or '1')
goods_id = str((request.args.get("goods_id")) or '1')
order_time = time()
stock_flag = stock_check(goods_id)
# 如果有库存
if stock_flag:
# 使用uuid1()根据mac和时间戳产生唯一的订单号
order_id = str(uuid1())
# 订单信息
# order_time用于记录订单生成时间，用于redis zset的score，用于排序用，每次按照时间提取出最早的订单，判断是否超时
order_info = {
'goods_id': goods_id,
'user_id': user_id,
'order_id': order_id,
'order_time': order_time
}
try:
# 更好的做法是，订单redis相关操作也放在消息队列里供消费，同时直接返回给用户秒杀成功界面。
# redis hash记录订单号和用户号
order_create(order_info)
# redis zset订单入队
overtime_zset_push(order_info)
# 订单消息队列相关处理待加入
return restful.success(message='秒杀成功，请尽快付款！', data={'order_id': order_id})
except Exception as e:
print(e)
return restful.un_process(message='抢购失败，请重试!')
else:
return restful.success(message='无此物库存!')支付请求
下单后，会返回一个订单号给用户，用户必须在指定的时间内付款，支付前需要判断：
订单号对应的用户是否是当前请求用户(相关代码省略没写)
订单是否超时
支付处理
def pay():
user_id = str((request.args.get("user_id")) or '1')
goods_id = str((request.args.get("goods_id")) or '1')
order_id = str(request.args.get("order_id"))
order_info = {
"goods_id": goods_id,
"user_id": user_id,
"order_id": order_id
}
# 不足：支付时应该判断当前用户是否和订单用户一致
# 超时标志位
overtime_flag = overtime_check(order_info)
if overtime_flag:
return restful.un_process(message='对不起，订单已超时！')
else:
# redis相关订单操作
pay_order(order_info)
# 支付相关的消息队列待加入
return restful.success(message='支付成功')Redis zset延列检测
下单后，订单号和订单时间作为value和score放入zset，以下代码用来检测最小的score(对应zset延时队列现存的最早的订单)和现在的时间差值是否超过一定间隔，比如本例采用了60*5(即300秒)为间隔，如果订单下单后5分钟还未支付，即视为订单超时，如下代码用来检测并且将超时订单写入超时set中以供支付api查询。
def overtime_process(set_wait_for_ot, overtime_set):
overtime_limit = 60*5 # 5分钟=300秒
while True:
time.sleep(1)
cur_time = time.time()
len_set_wait_for_ot = redis_conn.zcard(set_wait_for_ot)
if len_set_wait_for_ot:
# 获取订单日期最早的set
longest_order_set = redis_conn.zrange(set_wait_for_ot, start=0, end=0, withscores=True)
# 获取订单号
longest_order_id = longest_order_set[0][0]
# 获取下单时间
longest_order_time = longest_order_set[0][1]
# 判断是否超时
if cur_time-longest_order_time > overtime_limit:
# 如果超时，则订单号存入redis超时set以供其他模块消费
redis_conn.sadd(overtime_set, longest_order_id)
# 从zset删除已超时订单
redis_conn.zrem(set_wait_for_ot, longest_order_id)
print('订单 %s 已经过时，移入超时集合 %s' % (longest_order_id, overtime_set))
else:
print('没有超时订单，继续检测......')
else:
print('延时队列为空，等待订单接入......')总结
本系统的核心是：
redis承担库存读写和订单存储相关任务
未来使用消息队列异步来处理订单/支付等操作
总结整体流程：
用户下单
判断商品库存
有库存，redis存入订单相关信息，订单相关消息队列接口产生消息
用户ID存入相关订单信息，供后续支付接口判断当前用户是否为下单用户
订单信息进入redis zset延时队列
订单队列产生消息，消费者消费消息后，执行对应的操作，如mysql库存/订单操作(代码省略)
没库存或内部异常， 直接返回
下单结束
请求支付
从redis的订单信息中取出订单对用的用户，判断是否为当前请求支付用户(代码省略)
判断是否超时
如果没超时，那么支付成功，从延时队列/订单信息中删除对应的订单
将订单信息写入已支付订单
触发支付消息队列生产，供后台支付/mysql/商家等接口调用
如果超时直接返回失败
支付结束
总结
本文省略消息队列相关的接口处理，专注于业务层面的架构实现，许多细节地方均为涉及(比如异常处理，redis高可用等待)
省略mysql相关操作，高并发情况下尽量使用redis，mysql可以用消息队列来异步执行
