一、引言
在当前快速发展的互联网环境中，许多企业和服务都面临着高并发场景的挑战。随着用户规模不断增长，对于同一时间内大量用户请求的处理能力、系统性能、稳定性和容错性的要求也日益提高。高并发场景对系统架构设计、数据库设计、缓存策略、自动化运维、安全防护、成本、效率等方面提出了重大挑战，需要综合考虑各项因素并采取有效的措施。本次分享将结合春晚案例，剖析如何应对高并发问题，以确保系统的稳定性和可扩展性。
二、背景
营销权益平台在2024春晚期间，主要承接抽奖场景支付券的投放和裂变互动场景主态、客态钱包余额的发放。为晚会活动提供科技券权益验资、权益领取、权益查询能力。
1、权益验资流程
验资的主要功能是判定用户是否可以领取指定权益，当用户点击“开始刮奖”时零售UMC会调用验资接口，批量获取当前用户可领的权益。该过程会对运营投放的每个活动进行基础信息的校验、库存校验、领取规则校验、资格校验、风控校验等，最后返回用户可领的权益集合，具体流程如下：
2、权益发放流程
验资流程结束后，零售umc会拿到用户可领的所有权益，包含支付券、红包、东券、实物等，umc会根据策略下发本次抽奖用户具体命中的权益给SOA，SOA发起权益的领取操作，如命中支付券，此时会调用权益发放接口，权益发放接口会对当前要领取的活动进行基础校验、规则校验、风控校验、完成以上校验后，进行活动库存扣减、用户资格扣减、权益入账（写库），并返回最终的领取结果。
三、挑战
1、成本与服务
2、三高保障
四、实现
1、限流
合理的限流对系统稳定性和资源投入起到至关重要的作用，限流值的评估直接影响到系统复杂度、成本效率、业务达成、以及用户体验。
限流评估优先级原则：用户体验>业务目标>系统压力(系统复杂度、成本效率)
1）基于业务需求分析
2）基于历史数据分析
以数据驱动，参考营销日常、大促、跨晚、会场活动等发放数据情况，结合业务目标，评估合理的限流值。
2、重缓存
使用缓存可以显著提高系统性能，降低数据源压力，改善用户体验，是保障系统高性能的有效方式。营销系统大量使用本地及redis缓存，缓存架构如下：
本地缓存的构建的两种方式：
两种模式的选取，需要考虑集群规模、数据大小、数据库性能、等因素（空间和时间的权衡）。
3、合并
合理的业务流程设计，将能够并行处理的逻辑通过多线程进行并行处理，通过批量请求的方式降低网络开销减少IO操作，保障系统性能的同时能有有效保护下游系统。
4、拆分
拆分是比较常用的解决方案，是一种空间换时间的思想。库存热点问题在本次春晚活动中尤为明显，通过合理的拆分得到解决。以下介绍营销系统使用的库存管理方案：
1）传统方式（日常领券链路）
读链路使用get命令，写链路使用lua实现库存控制，理论可支持（读+写）共4w/s。流量小，一致性要求高的场景推荐使用。
优点：简单、性能有保障、强一致性。
缺点：单节点并发瓶颈。
2）本地库存方式（收银台链路）
读链路预取库存在本地进行库存扣减，写链路使用lua实现库存控制，写最高2w,读理论无上限。一致性要求强，库存量级大、读多写少场景使用。
优点：读链路可实现横向扩展、强一致性。
缺点：库存较少时可能会产生单节点瓶颈。
3）分片库存（春晚版本）
读链路通过本地库存标识判断是否库存充足，写链路按照pin对库存进行分片，通过hashtag访问库存，弱一致性，库存量级大、读多写多场景使用。
优点：读写高并发。
缺点：弱一致性，少卖，库存和流量的量级要求要达标。
5、隔离
隔离在架构设计中能够提高系统的安全性、故障隔离能力、性能保护、管理便捷性，是设计健壮系统架构的重要手段。
五、总结
高并发场景下的解决方案往往需要综合考虑系统架构、技术选型、性能优化和容量规划等方面的问题，需要对业务和系统的整体情况有较深入的理解和把握。另外，高并发下的系统设计不是一成不变的，需要不断地根据业务发展和系统性能进行优化和调整，以适应不断变化的需求。同时，高并发场景下的系统设计需要注重容错和安全性，充分考虑异常情况下的应对措施，保障系统的稳定性和可靠性。综上所述，高并发场景下的系统设计需要综合考虑技术、业务和运维等多方面因素，是一个具有挑战性但又充满乐趣的工作。
作者：京东科技 谢凌东
来源：京东云开发者社区
