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京东到家库存系统架构设计
 
1693 次浏览     评价:  
 2018-1-15
 
编辑推荐:
本文来自于51CTO,本文重点介绍京东到家库存系统经历两年多的线上考验与技术迭代,服务着万级商家十万级店铺需求的变更与技术演进,是如何做到系统的稳定性与高可用?

目前,京东到家库存系统经历两年多的线上考验与技术迭代,现服务着万级商家十万级店铺的规模,需求的变更与技术演进,我们是如何做到系统的稳定性与高可用呢,下图会给你揭晓答案(通过强大的基础服务平台让应用、JVM、Docker、物理机所有健康指标一目了然,7*24小时智能监控告警让开发无须一直盯着监控,另外数据与业务相辅相成,用数据验证业务需求,迭代业务需求,让业务需求都尽可能的收益最大化,库存系统的开发同学只需要关注业务需求,大版本上线前相应的测试同学会跟进帮你压测,防止上线后潜在的性能瓶颈)。

附1:库存系统技术架构图

附2:库存系统数据流转图

库存系统的架构很有意思,从上图来看功能上其实并不复杂,但是他面临的技术复杂度却是相当高的,比如秒杀品在高并发的情况下如何防止超卖,另外库存系统还不是一个纯技术的系统,需要结合用户的行为特点来考虑,比如下文中提到什么时间进行库存的扣减最合适,我们先抛出几个问题和大家一起探讨下,如有有妥不处,欢迎大家拍砖。

库存什么时候进行预占(或者扣减)呢

商家销售的商品数量是有限的,用户下单后商品会被扣减,我们可以怎么实现呢?

举个例子:

一件商品有1000个库存,现在有1000个用户,每个用户计划同时购买1000个。

1.(实现方案1)如果用户加入购物车时进行库存预占,那么将只能有1个用户将1000个商品加入购物车。

2.(实现方案2)如果用户提交订单时进行库存预占,那么将也只能有1个用户将1000个商品提单成功,其它的人均提示“库存不足,提单失败”。

3.(实现方案3)如果用户提交订单&支付成功时进行库存预占,那么这1000个人都能生成订单,但是只有1个人可以支付成功,其它的订单均会被自动取消。

京东到家目前采用的是方案2,理由:

1.用户可能只是暂时加入购物车,并不表示用户最终会提单并支付。

2.所以在购物车进行库存校验并预占,会造成其它真正想买的用户不能加入购物车的情况,但是之前加车的用户一直不付款,最终损失的是公司。

3.方案3会造成生成1000个订单,无论是在支付前校验库存还是在支付成功后再检验库存,都会造成用户准备好支付条件后却会出现99.9%的系统取消订单的概率,也就是说会给99.9%的用户体验到不爽的感觉。

4.数据表明用户提交订单不支付的占比是非常小的(相对于加入购物车不购买的行为),目前京东到家给用户预留的最长支付时间是30分钟,超过30分钟订单自动取消,预占的库存自动释放

综上所述,方案2也可能由于用户下单预占库存但最终未支付,造成库存30分钟后才能被其它用户使用的情况,但是相较于方案1,方案3无疑是折中的最好方案。

重复提交订单的问题?

重复提交订单造成的库存重复扣减的后果是比较严重的。比如商家设置有1000件商品,而实际情况可能卖了900件就提示用户无货了,给商家造成无形的损失

可能出现重复提交订单的情况:

1.用户善意行为)app上用户单击“提交订单”按钮后由于后端接口没有返回,用户以为没有操作成功会再次单击“提交订单”按钮

2.用户恶意行为)黑客直接刷提单接口,绕过App端防重提交功能

3.提单系统重试)比如提单系统为了提高系统的可用性,在第一次调用库存系统扣减接口超时后会重试再次提交扣减请求

好了,既然问题根源捋清楚了,我们一一对症下药

1.用户善意行为)app侧在用户第一次单击“提交订单”按钮后对按钮进行置灰,禁止再次提交订单

2.用户恶意行为)采用令牌机制,用户每次进入结算页,提单系统会颁发一个令牌ID(全局唯一),当用户点击“提交订单”按钮时发起的网络请求中会带上这个令牌ID,这个时候提单系统会优先进行令牌ID验证,令牌ID存在&令牌ID访问次数=1的话才会放行处理后续逻辑,否则直接返回

3.提单系统重试)这种情况则需要后端系统(比如库存系统)来保证接口的幂等性,每次调用库存系统时均带上订单号,库存系统会基于订单号增加一个分布式事务锁,伪代码如下:

int ret=redis.incr(orderId);
redis.expire(orderId,5,TimeUnit.MINUTES);
if(ret==1){
//添加成功,说明之前没有处理过这个订单号

或者5分钟之前处理过了
boolean alreadySuccess=alreadySuccessDoOrder

(orderProductRequest);
if(!alreadySuccess){
doOrder(orderProductRequest);
}else{
return "操作失败,原因:重复提交";
}
}else{
return "操作失败,原因:重复提交";
}

库存数据的回滚机制如何做

需要库存回滚的场景也是比较多的,比如:

1.用户未支付)用户下单后后悔了

2.用户支付后取消)用户下单&支付后后悔了

3.风控取消)风控识别到异常行为,强制取消订单

4.(耦合系统故障)比如提交订单时提单系统T1同时会调用积分扣减系统X1、库存扣减系统X2、优惠券系统X3,假如X1,X2成功后,调用X3失败,需要回滚用户积分与商家库存。

其中场景1,2,3比较类似,都会造成订单取消,订单中心取消后会发送mq出来,各个系统保证自己能够正确消费订单取消MQ即可。而场景4订单其实尚未生成,相对来说要复杂些,如上面提到的,提单系统T1需要主动发起库存系统X2、优惠券系统X3的回滚请求(入参必须带上订单号),X2、X3回滚接口需要支持幂等性。

其实针对场景4,还存在一种极端情况,如果提单系统T1准备回滚时自身也宕机了,那么库存系统X2、优惠券系统X3就必须依靠自己为完成回滚操作了,也就是说具备自我数据健康检查的能力,具体来说怎么实现呢?

可以利用当前订单号所属的订单尚未生成的特点,可以通过worker机制,每次捞取40分钟(这里的40一定要大于容忍用户的支付时间)前的订单,调用订单中心查询订单的状态,确保不是已取消的,否则进行自我数据的回滚。

多人同时购买1件商品,如何安全地库存扣减

现实中同一件商品可能会出现多人同时购买的情况,我们可以如何做到并发安全呢?

伪代码片段1:

synchronized(this){
long stockNum = getProductStockNum(productId);
if(stockNum>requestBuyNum) {
String sql=" update stock_main "+
" set stockNumstockNum=stockNum-"+requestBuyNum +
" where productId="+productId;
int ret=updateSQL(sql);
if(ret==1){
return "扣减成功";
}else {
return "扣减失败";
}
}
}

伪代码片段1的设计思想是所有 请求过来之后首先加锁,强制其串行化处理,可见其效率一定不高,

伪代码片段2:

String sql=" update stock_main "+
" set stockNumstockNum=stockNum-"+requestBuyNum +
" where productId="+productId+
" and stockNum>="+requestBuyNum;
int ret=updateSQL(sql);
if(ret==1){
return "扣减成功";
}else {
return "扣减失败";
}

这段代码只是在where条件里增加了and stockNum>="+requestBuyNum即可防止超卖的行为,达到了与上述伪代码1的功能

如果商品是促销品(比如参与了秒杀的商品)并发扣减的机率会更高,那么数据库的压力会更高,这个时候还可以怎么做呢

海量的用户秒杀请求,本质上是一个排序,先到先得.但是如此之多的请求,注定了有些人是抢不到的,可以在进入上述伪代码Dao层之前增加一个计数器进行控制,比如有50%的流量将直接告诉其抢购失败,伪代码如下:

public class SeckillServiceImpl{
private long count=0;

public BuyResult buy(User user,int productId,int productNum){
count++;
if(count%2=1){
Thread.sleep(1000);
return new BuyResult("抢购失败");
}else{
return doBuy(user,productId,productNum);
}
}
}

另外同一个用户,不允许多次抢购同一件商品,我们又该如何做呢

public String doBuy(user,productId,productNum){
//用户除了第一次进入值为1,其它时候均大于1
int tmp=redis.incr(user.getUid()+productId);
if(tmp==1){
//1小时后key自动销毁
redis.expire(user.getUid()+productId,3600);
return doBuy1(user,productId,productNum);
}else{
return new BuyResult("抢购失败");
}
}

如果同一个用户拥有不同的帐号,来抢购同一件商品,上面的策略就失效了。

一些公司在发展早期几乎是没有限制的,很容易就可以注册很多个账号。也即是网络所谓的“僵尸账号”,数量庞大,如果我们使用几万个“僵尸号”去混进去抢购,这样就可以大大提升我们中奖的概率,那我们如何应对呢?

public String doBuy1(user,productId,productNum){
String minuteKey=DateTimeUtil.getDateTimeStr("yyyyMMddHHmm");
String minuteIpCount=redis.incr(minuteKey+user.getClientIp());

// threshold为允许每分钟允许单个ip的最大访问次数
if(minuteIpCount>threshold){
//识别到这部分潜在风险用户时,会让这部分用户强制跳转到验证码页面进行校验
//校验通过后才能继续抢购商品
return getAndSendVerificationCode(user);
}else{
return doBuy2(user,productId,productNum);
}
}

另外将库存系统的核心表结构设计提供出来供大家参考

库存主表,命名规则:stock_center_00~99

库存流水表,命名规则:stock_center_flow_00~99

库存批量操作日志表,命名规则:batch_upload_log

 

   
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