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[ASP.net教程]1秒30000QPS,前后端设计思路


Q:现在有这样一个需求,在一秒中有3万的支付订单请求,有什么比较好的解决方案吗?

PS:我们数据库用的是oracle 程序是java spring mybatis dubbo mq等技术,现在有这样一个场景 高并发写 在一秒中有3万的支付订单请求有什么比较好的解决方案吗? 主要优化哪方面

 

 

A1:

 

作者:李道兵

没做过支付,不考虑细节,随便聊聊

1. 首先要解决掉数据库的压力,3万qps对应的磁盘 iops 很大,不过现在好的 SSD 能提供很好的 iops, 比如这款: ARK | Intel® SSD DC P3700 Series (800GB, 2.5in PCIe 3.0, 20nm, MLC) 单盘 90000 IOPS,应该能撑住你的数据库,考虑到主备,以及你的sharding需求,3-9 台数据库机器,高内存,高CPU,SSD磁盘应该能抗住

2. 业务逻辑这一层: Java 系,用线程来抗并发的,如果业务逻辑不太复杂,那么基本能做到 100ms 内响应,那么 30000qps, 对应的是 3000并发线程,这部分设计的时候记得保持无状态,单台支撑 300-1000 并发没问题,加上一倍的冗余,那么 6~20 台业务型机器可以抗住。

3. 缓存层: 支付订单一般对缓存需求不高,但缓存层一般都会有,避免把查询压力压到数据库,简单两台缓存,或者缓存平行部署在业务型机器上都可以解决,具体看你的情况了。

4. 接入层: nginx 做LVS就可以了,记得 backlog 配大点就可以了, 3万qps, 假设单个请求的数据在 10KB 左右,那么是 300MB/s,如果是千兆机,每台4网卡,两内两外,加上冗余,我会部署4台入口机,如果是万兆机,两台做主备(心跳或者LVS)即可。

当然,魔鬼在细节,做好机器的监控,慢请求的监控,日志的汇聚与分析。然后逐步推进服务的 SOA 化来降低复杂度。留一台业务机打小流量来做线上测试。优化JVM运行参数,等等,要做的事情还很多。

Good Luck
 
 
A2:
 
作者:梁川

从交易角度来看,各种高并发系统可以粗略分为两大类:交易驱动的系统,内容驱动的系统。其中:
交易驱动的系统:包括支付系统、电信计费系统、银行核心交易系统等,此类系统强调数据库事务的ACID原则。
内容驱动的系统:包括SNS、微博、门户、视频、搜索引擎等系统,此类系统对数据库事务ACID的关注不是第一位的,更强调CAP原则:Consistency(一致性), Availability(可用性),Partition tolerance(分区容错性)。

与此对应,交易驱动的系统与内容驱动的系统在系统优化方法最大的差异在于:
交易驱动的系统:强调事务的ACID,按照CAP原则做选择,更强调CA(Consistency(一致性)和Availability(可用性);因此交易驱动的系统一般在核心交易上选择关系型数据库(包括采用内存数据库、缓存等涉及事务问题),当然这就导致交易系统最大的瓶颈一般都在关系数据库上。
内容驱动的系统:可以在CAP之间根据业务需要做选择三选二,因此一般选择NOSQL为主、RDBMS为辅的方案。

在优化策略上,内容驱动的系统采用的诸多优化手段交易驱动的系统也可以采用,上面各位回答都有所提及,这里重点说一下因事务导致的业务复杂性的处理。
3万笔/每秒这个级别的交易订单这个量级说实话挺大,但即便如此,也有诸多可优化的空间。由于题主未对具体场景说明,只能假定是典型的交易驱动系统,一些思考点:
1、3万笔/每秒是峰值最大交易量还是持续交易量?
2、3万笔/每秒是同一类型的订单还是诸多种类型的订单?
3、业务能否做拆分,例如从功能、从区域、从优先级等角度?
4、支付订单是实时交易还是非实时交易,能否延时入库?
5、支付订单能否延时批量处理?
6、支付订单是否涉及热点账户问题,也即对同一账户会有多个并发请求对其属性(例如账户余额)进行操作?


由此可以展开诸多优化策略,不在此处细述。