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于一個架構師架構設計能力的一次考驗。本文的目的并不在于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，使大家能夠對于秒殺背后的一些設計有更感性的認識, 并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后的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并發的用戶請求
seckill service：基于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，其實這里還有一個zookeeper的docker container，kafka用zookeeper來存放一些元數據，在程序中并沒有涉及到，所以也就不單獨列出來說了。seckill service在更新完redis之后，會發送一條消息給kafka表示一次成功的秒殺
seckill kafka consumer: 基于nodejs的kafka consumer，會從kafka中去獲取秒殺成功的消息，處理并且存儲到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，啟動后如下圖新建一個名為seckill的thread group，并且設置在5s內發起2000次并發請求。
在這個thread group下新建一個http request的sampler并命名為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官網下載并安裝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。這里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。
創建好這個文件之后，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：在啟動完之后，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并且監聽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，之后會啟動一個事務，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，所以在這里不用擔心有并發讀寫的問題。
第25-28行，判斷返回的庫存值是否大于0，如果大于0，通過client.multi()啟動一個事務，通過decr()方法將counter值減1，最后通過exec()方法提交事務；如果小于0，則執行第47行，打印賣完了并且關閉redis client。
第29-46行，這里我們看一下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”并且再次調用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
這里的代碼就比較簡單了，會初始化一個kafka consumer監聽car_number topic，對于新獲取的消息會去mysql的seckill表里插入一條記錄。
操作步驟
啟動docker container
啟動seckill_service
啟動seckill_kafka_consumer
啟動jmeter發送2000個并發請求
結果 jmeter request results 
redis counter field
mysql seckill table
可以看到，最后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
原文鏈接：http://www.jianshu.com/p/c18e61d0726c
