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Docker + Nodejs + Kafka + Redis + MySQL搭建簡單秒殺環境

秒殺活動可以說在互聯網上隨處可見,從12306搶票,到聚劃算搶購,我們生活的方方面面都可以看到秒殺的身影。秒殺的架構設計也是對於一個架構師架構設計能力的一次考驗。本文介紹了Docker + Nodejs + Kafka + Redis + MySQL搭建簡單秒殺環境的實例代碼,有興趣的同學快來看看吧

秒殺活動可以說在互聯網上隨處可見,從12306搶票,到聚劃算搶購,我們生活的方方面面都可以看到秒殺的身影。秒殺的架構設計也是對於一個架構師架構設計能力的一次考驗。本文的目的並不在於提供一個可以直接落地的設計方案,而是意在提供一個簡單的方法,一個思路,使大家能夠對於秒殺背後的一些設計有更感性的認識,  並且可以自己親自動手實踐一下。所有的配置及源碼都在本文最後的GitHub repository中可以找到。

首先,先簡單介紹下本文中會涉及到的一些組件,如下圖所示:

JMeter:用JMeter來模擬秒殺活動中大量並發的用戶請求

Seckill Service:基於Nodejs使用Express實現的秒殺service,圖中的步驟2,3,4都是在這個service中處理的

Redis:一個Redis的docker container,在其中保存一個名為counter的數據來表示當前剩余的庫存大小

Kafka: 一個Kafka的docker container,其實這裡還有一個zookeeper的docker  container,Kafka用zookeeper來存放一些元數據,在程序中並沒有涉及到,所以也就不單獨列出來說了。Seckill  service在更新完Redis之後,會發送一條消息給Kafka表示一次成功的秒殺

Seckill Kafka Consumer: 基於Nodejs的Kafka consumer,會從Kafka中去獲取秒殺成功的消息,處理並且存儲到MySQL中

MySQL:一個MySQL的docker container,最終秒殺成功的請求都會對應著數據庫表中的一條記錄

環境搭建

1 . 安裝JMeter
從官網下載一個JMeter的binary包,執行bin目錄下的jmeter即可啟動,啟動後如下圖新建一個名為Seckill的Thread Group,並且設置在5s內發起2000次並發請求。

在這個Thread Group下新建一個Http Request的Sampler並命名為Seckill,按下圖配置host name,port number,http request method以及request path

2 . 安裝Redis,Kafka, Zookeeper和MySQL
為了方便搭建環境,這幾個組件會以docker container的形式啟動。在此之前需要去Docker官網下載並安裝Docker  Engine,Docker Machine和Docker Compose。如果是在Windows或者Mac上,Docker官網提供Docker  For Windows/Docker For Mac安裝程序,可以很方便的把這3個組件安裝好。

3 . 編寫Docker Compose文件
創建一個Seckill項目文件夾,新建一個docker-compose.yml文件,內容如下:

配置文件中一共配置了4個services對應4個docker  container,分別是zookeeper,kafka,redis以及mysql。這裡有兩個地方需要設置成你實際環境的值,一個是kafka配置下面的KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME字段,這個需要設置成本地機器的IP。另一個是MYSQL配置下面的MYSQL_ROOT_PASSWORD,你可以設置成你想要的任何值。

創建好這個文件之後,就可以去命令行項目根目錄中執行docker-compose up,docker engine就會把上面配置的這4個組件全部啟動起來。

注意:在啟動完之後,需要去Kafka容器中創建一個名為CAR_NUMBER的topic,去Redis容器中創建一個名為counter的計數器(設置值為100,代表庫存初始值為100),去MySQL容器中創建一個名為seckill的數據表(包含一個自增長的id自段和一個timestamp格式的date字段)。

代碼片段

1 . Seckill Service

第1-8行,引入了程序需要用到的對象,nodejs的mvc框架express, redis, kafka等

第10行,利用express提供的方法暴露出一個path為/seckill的POST方法

第12行,定義了一個方法,在54行會調用

第13-22行,新建了一個redis client並且監聽error事件

第23行,這行代碼非常關鍵,它的作用是讓redis cilent監視redis中的counter值,之後會啟動一個事務,如果在事務提交的時候發現有其它client修改了counter值的話,就會放棄這個事務。

第24行,通過redis client的異步方法獲取counter的值,因為redis的get操作是原子的,所以在這裡不用擔心有並發讀寫的問題。

第25-28行,判斷返回的庫存值是否大於0,如果大於0,通過client.multi()啟動一個事務,通過decr()方法將counter值減1,最後通過exec()方法提交事務;如果小於0,則執行第47行,打印賣完了並且關閉redis client。

第29-46行,這裡我們看一下multi.exec()中的這個回調方法。在前面我們已經使用watch對counter進行了監視。如果在事務提交過程中有其它client修改了counter值的話,回調方法中的replies參數就會是null,可以看到第29-31行,程序會打印“可能有沖突”並且再次調用fn方法重試。
如果replies的值不為null,就會使用kafka的producer發送一條message到CAR_NUMBER topic。

2 . seckill_kafka_consumer

這裡的代碼就比較簡單了,會初始化一個kafka consumer監聽CAR_NUMBER topic,對於新獲取的消息會去MySQL的seckill表裡插入一條記錄。

操作步驟

啟動docker container

啟動Seckill_Service

啟動seckill_kafka_consumer

啟動JMeter發送2000個並發請求

結果 JMeter request results

Redis counter field

MySQL seckill table

可以看到,最後redis中的counter變成0,seckill數據表中會插入100條記錄,沒有發生超賣或者少賣的情況。當然在實際生產環境場景中,還有許多其它需要考慮的地方,希望此文可以起到一個拋磚引玉的作用,幫助大家更好的理解秒殺場景。

項目GitHub地址: MockSecKill

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