介绍
基于K8s+Docker+Openresty+Lua+SpringCloudAlibaba的高并发高性能商品秒杀系统，本系统实测单台(16核 32G 主频2.2GHz)openresty(nginx) 的QPS可高达6w并发，如果您需要应对100w的并发，则需要100w/6w=17台openresty服务器，17台服务器怎么同时接收并处理这100w的高并发流量呢？当然是商业CDN，您需要结合实际业务考虑是否购买CDN服务，阿里、腾讯、华为、亚马逊均有该服务。
软件架构
1.软件架构说明 软件架构和京东、淘宝的秒杀系统架构一致，其中参考书籍 京东首席架构师张开涛著作的《亿级流量网站架构核心技术——跟开涛学搭建高可用高并发系统》、阿里P9著作的《亿级并发系统架构设计》，系统架构如下:
2.技术栈 开发环境：IDEA、JDK1.8、Maven、Gitlab 软件架构：Nginx+SpringCloud + Vue + MyBatis3 Dynamic Sql Web框架：SpringCloudAlibaba 微服务框架 Orm框架：MyBatis3 Dynamic Sql 数据库：Mysql、Redis、MongoDB、RocksDB 分库分表：Sharding-Jdbc 权限控制：Shiro+Jwt 限流组件：Sentinel 实时数据传输：WebSocket 分布式定时：XXX-JOB 分布式事务：Seata 消息队列：RocketMQ 同步组件：Canal 对象存储：Minio 在线文档：Swagger 短信推送：极光推送 反向代理：Nginx (OpenResty) 部署环境：Docker 集群管理：K8s 运行环境：Centos 7.4
本系统支撑高并发的原因:
1.由于SpringCloud(Springboot)内置的tomcat服务器并发能力有限(实际生产中单台500左右)，而Nginx是高性能的web服务器(理论单台的最高并发可达10w/s，实际生产中优化得好可达6~7w)，所以将大部分流量在Nginx层面进行处理，这样就能避免高并发大流量直接压垮SpringCloud(Springboot)。别忘了秒杀系统的特点是人多物少、读多写少，真正能够秒杀成功的用户有限(秒杀成功的用户数量=参与秒杀的商品数量如500)，所以大部分流量都需要在Nginx层进行过滤处理，而实际上让后端SpringCloud处理的业务请求数量其实仅仅等于参与秒杀的商品数量如500而已，所以没必要让流量直接打到SpringCloud。
2.由于Nginx支持Lua语言,而OpenResty则是基于Nginx集成Lua开发的WEB服务器，所以本系统的限流、流量错峰、token校验、业务参数校验、数据查询均通过Lua实现，这样便可实现极致的性能。
3.后端SpringCloud通过牺牲内存换取性能的方式，将热点数据提前加载到JVM内存如HashMap和Redis中，实现高性能，以便支撑高并发
4.系统中开展的一些实际工作:
1).在Openresty(Nginx)层面
(1).Nginx实现流量限制，防止机器作弊
通过使用Nginx的limit_req_zone模块，实现流量限制为rate=3r/s，即每个客户端IP只能在1秒内请求不超过3次
(2).Nginx实现图形验证码，实现流量错峰
通过使用Nginx + lua脚本 + gd.so( c图形库) 生成4位数字和字母结合的图形验证码，客户端必须提交正确的图形验证码才能进行下一步请求，由于客户端输入验证码的时间不一致，所以实现了流量的错峰，减少系统的压力
(3).Nginx实现接口的Token验证和参数校验
通过使用Nginx + lua脚本+ jwt模块，在Nginx完成token校验和请求参数的校验，校验通过再往后端SpringBoot转发请求，不满足要求的请求直接返回统一的json响应结构，大大提高性能
(4).Nginx本地内存实现库存更新和库存感知
通过使用Nginx + lua脚本在Ningx启动时获取redis中的库存数量并保存到Nginx本地内存，当页面秒杀接口请求过来时，首先在本地内存判断是否有库存，有的话直接减1，不用再查找redis判断库存，实现极致性能
2).SpringCloud层面
(1).gateway + sentinel实现限流
在Nginx做了限流后，在系统的网关层利用SpringCloud Gateway + Sentinel也做了同样的限流，每个客户端IP只能在1秒内请求不超过3次
(2).库存的预扣减
为了保证系统的高性能，首先通过操作redis实现库存的预扣减，避免直接操作Mysql
(3).库存不超卖
库存扣减的核心是查询和扣减2步必须是原子操作，为了应对高并发使用redis+lua脚本实现库存的原子性无锁扣减以防止超卖，性能大于分布式锁
(4).系统的削峰解耦
库存预扣减成功后通过使用消息队列RocketMQ发送订单信息到指定的topic实现削峰解耦，订单消费者监听到订单消息后在Mysql中实现真正的库存扣减，并且使用乐观锁(加version版本号的方式)再次防止库存超卖，即在减库存前判断库存是否大于0，并且加上当前线程查询库存时的版本号来更新库存
(5).分布式事务
由于系统采用SpringCloud微服务开发，库存服务和秒杀服务是两个独立的微服务，而订单生成和库存扣减必须保证事务性，所以就涉及到分布式事务的问题。出于便利性和系统实际情况的考虑，选择使用Seata的AT模式保证分布式事务
(6).数据一致性
通过使用阿里巴巴的Canal组件监听Mysql的binlog变化，同步Mysql和redis以及jvm内存的数据，保证数据的一致性
(7).库存扣减数据
因为存在着Redis宕机和java服务同时宕机的可能，这样会造成数据丢失，所以需要在redis预扣减成功后立马持久化保存扣减记录，将扣减记录保存到本地RocksDB数据库，这样就实现了简单的WAL机制，便于后期查错和同步数据
(8).接口幂等性
接口中传入提前请求到的随机token，系统采用先删除token后执行业务的方式保证接口幂等性
(9).等等。。。
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1.seckill: 基于Openresty+ Lua脚本的高并发高性能商品秒杀系统，tps可高达10W并发
2.GitHub - xiaoyeshenger/seckill: 基于openresty+lua+springcloud的高并发秒杀系统
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