科学是实事求是的学问，来不得半点虚假。
这几年工作中做过不少营销活动，这里以抽奖活动为例，讨论一下如何设计出一个高可用、高并发的营销系统。
高可用、高并发架构的核心是分流和限流。系统架构时，应根据每一种营销活动的场景与特性，制定不同的分流、限流方案。
在开始进行架构讨论前，我们的简单描述一下业务，以方便我们有针对性的进行讨论。
公司希望拉更多的新用户来注册我们的app，所以想通过一个抽奖活动，用一些奖励和刺激的手段来促使用户使用我们的app，并通过奖励手段让用户帮我们一起推广宣传。业务主要诉求如下：
用户需要在app中或者活动页面（H5）中进行某些操作，以获取抽奖机会；例如分享给好友以后奖励一次抽奖机会。
每天每人最多拥有N次抽奖机会。
活动结束后给中奖用户发奖品。
每个人只能中一次奖。
……
这是系统的核心流程，也是后面进行性能优化的核心内容。
对活动而言，最重要的是曝光量，只有更多的分享与传播，才能让更多的人参与进来，活动效果才越好，对技术上的要求就是能够提供尽可能好的用户体验。
抽奖活动的页面中，大部分内容都是静态的，只有抽奖按钮需要与服务端交互；对此可以通过客户端、CDN缓存等提升用户体验。
营销活动是拿真金白银来推广，所以需要有效的机制能防止被人恶意攻击，将全部奖品刷走。
如果活动中奖品价值都较高，此种情况下，通常奖品数量有限，中奖概率不高，所以即便是抽奖的并发量较大，实际写DB的压力也并不大，即在扣减奖品库存、向DB中插入中奖记录等环节的写压力并不会大。
如果活动发放类似于优惠券的虚拟奖品，数量可能很大，中奖概率非常高，那么当抽奖并发量大时，写DB的压力会很大。
营销活动对系统性能的要求，一般来说比常规业务高出很多；如果推广的效果比较好，流量可能会远超初始预期。基于此，系统应该能够支持较高的并发，并且在流量快速上升并超过容量规划时，能够及时、方便扩容。
核心是提供尽可能好的性能支持，让更多人能够使用我们的产品。具体见高性能优化部分内容
营销活动不能影响常规业务；因为营销活动变动频繁，修改时应尽可能的避免影响到其他业务；前一次活动应该能够沉淀出一些内容，降低下一次类似的活动的实现成本。
根据上面的需求我们可以看到，营销活动旺旺与主业务有交集。营销活动的特点是变化频繁，定制化需求多，应尽量降低营销活动与常规业务的耦合性。
可以考虑通过旁支流程来解决此问题。例如，用户在app上操作以后奖励抽奖机会这个业务，将用户的行为作为事件，通过MQ消息向外广播，营销活动监听相关的MQ消息，根据MQ消息给用户奖励抽奖机会。
在营销活动利益的驱动下，常常会有人找系统漏洞，钻系统空子，通过一些手段来刷系统奖品，影响营销效果。一般而言，有以下常规问题需要防范：
防恶意注册用户
防恶意调用接口
防奖品被少部分人获取
防用户误操作
高并发的核心思路是逐级分流，逐步分散流量。
高可用的核心思路是通过备份、限流、降级、熔断等手段提升可用性。
充分分流，通过缓存、队列、消息等手段将大流量逐步分散。
以空间换时间，通过缓存来提升每个请求的处理速度，提升系统并发量。
异步处理，分析并识别出可以异步处理的逻辑，将他们异步化。
分层逐级拦截非法请求，仅让有效的请求到达底层系统；尽可能让每一次写操作都能成功。
根据每个系统的服务能力，设定流量极限，流量超过极限值后进行限流。
为了达到最高的并发性能，需要对整个环节的各个环节进行优化。现实中往往通过如下的倒三角形模型来逐层优化。
注意：这里不过多讲述概念性的内容，而是根据抽奖的需求讲述一些常规的方案；更多内容见博客《高并发技术》
客户端优化方案有：客户端（app、浏览器）缓存。
网络优化方案有：动静分离、静态化
服务端优化包括：缓存（硬盘、堆、分布式）、通信模型优化、异步化技术、线程池、DB存储优化。
响应优化包括：返回结果压缩。
通过分层缓存策略，对每一个环节进行有优化，提升性能。
客户端（或浏览器）缓存：减少用户请求数量，降低系统压力，提升用户体验。
CDN缓存：合理地利用CDN，内容缓存放置在离用户最近的地方，加快响应的速度。
Web服务器缓存：减小后端应用服务器压力，抵挡瞬间峰值和/或针对少量定点内容的攻击。
应用层缓存：减小后端应用服务器压力，加快响应速度。
从图中可以看到，经过前面的逐层分流，最终只有少部分请求会进行DB操作。当绝大部分的流量都被通过种种手段分担，系统自然就可以轻松处理剩余的少量流量，这也就意味着系统可以具有非常高的性能。
我们的营销活动都是通过H5来承接的，app通过webview来加载或者直接通过浏览器加载数据时，可以利用浏览器缓存或者手机SD卡，将数据缓存在客户端，例如图片、CSS、JS文件等。
越多的内容从本地缓存读取，响应速度会越快；不过需要注意缓存数据的更新问题，以及内存占用问题。
一个抽奖活动页面，绝大多数树内容都是静态的图片、css、js等，极端情况下可能只有一个抽奖按钮需要与服务端交互。通过将图片、css、js等内容存储在CDN节点中，用户浏览活动页面时，直接从距离用户最近的CDN节点获取静态资源，不用和服务端交互。优化模型如下：
在营销活动的场景中，使用此种方案时，至少可以让90%-95%的流量不用与服务端交互，可以节省大量带宽，对性能提升非常明显。
用户点击抽奖按钮，调用服务端接口时，当请求的响应速度比较慢时，如果客户端不做处理，用户会感觉到卡顿；此种情况下用户和可能会反复点击抽奖按钮，这无疑会进一步加大服务端的访问量，服务端的响应速度可能进一步降低；另外因为每点击一次都需要消耗一次抽奖机会，因一次卡顿导致用户耗费多次抽奖机会也是不合适的。
这种问题的处理方式比较多，例如：可以通过在H5端通过js控制，点击抽奖按钮以后，在请求返回之前将按钮置灰，禁止用户再次点击或者弹出一个loading动画来解决此问题。
这种方案在服务器压力大，响应慢时效果比较明显；另外，可以明显的提升用户体验。
如果活动的奖励足够吸引人，就可能有第三方通过代码直接调用抽奖接口。因为代码的执行速度远快于手的点击动作，这可能给营销活动带来非常大的危害，同时也会给系统带来非常大的并发压力。因为风控的性能损耗较大，所以在营销活动中一般不能通过风控系统来解决此问题。
一般而言，每一家公司都会有自己的安全策略，保证请求的安全可靠，应尽可能让第三方伪造此流程的难度加大；除此之外，运营活动中要能够识别出异常流量，做好应对措施，尽可能的降低危害。
多个线程中都使用相同的用户进行请求。这种场景比较好解决，通过userId加一个分布式锁即可解决。
每个线程使用不同的用户进行请求。这种比较麻烦，常见处理手段有：
在用户注册时加限制，尽可能杜绝通过代码自动注册的行为，让每一个注册的用户尽量可靠。
和业务沟通，限制每个用户每天获取抽奖机会的次数，限制每人中奖次数。
抽奖机会通过用户的行为产生。例如：到社区对帖子评论以后才给一次机会，这将增大用户伪造请求的难度。
如果发现一定时间内某个ip下的流量明显异常，可以对此ip进行限流。例如：一个ip的请求量超过1000/min时，拒绝此ip的请求。注意，此方案可能有误判，因为当多人使用同一个局域网时，此时服务端收到的ip可能是相同的。
添加小黑屋功能，发现恶意用户、ip，将他们拉入小黑屋，一段时间内禁止他们后续的访问。
根据前文中的需求我们可以得出：同一个用户只允许中一次奖；每天最多抽奖三次。当收到抽奖请求时，我们可以判断是否符合这这些规则：
可以将中奖用户放在缓存中，收到抽奖请求或抽中时，通过缓存校验此用户之前是否已中奖。
可以将抽奖次数放在缓存中，通过计数器自减的方式扣减抽奖机会。
大量的运算将消耗大量服务器资源，频繁的DB操作也会给DB带来较大的压力，在高并发场景中，常常通过缓存运算结果或者DB记录，以降低资源消耗，提升请求的响应速度。
缓存非常适合存储不经常变动的数据，通过缓存他们可以极大的提升性能。
如，活动中奖品一般不会频繁改变，页面中需要展示奖品信息时，我们可以将奖品信息加载到缓存中，每次请求时直接读取缓存。
业务上如果对某些数据的实时性要求并不高，那么也可以通过缓存降低系统的性能损耗，提升请求速度。
如：活动中需要播报中奖信息，业务上并不要求实时展示最新中奖的几人，所以可以通过启动一个线程，将最近一段时间内需要播报的名单加载到缓存中，播报时从缓存中直接返回数据。
频繁变动且持久化意义不大的数据非常适合走缓存。
如，用户完成一些任务以后，奖励一些抽奖机会，奖励的抽奖机会就很适合存储在缓存。使用redis或者tair的原子性加、减操作，每奖励一次抽奖机会，自增1，每抽奖一次，自减1。
抽中奖品时，需要将此奖品总数减1，这其实就是一种减库存操作。并发情况下从DB中减库存，一来性能比较差，二来为了避免脏写可能导致DB更新失败概率大增。此时改为从缓存中减库存。
活动开始前，将奖品库存加载到缓存。
抽奖时直接从缓存中扣除；如果扣除库存以后，剩余奖品数量>=0，表示扣减库存成功，然后发送MQ消息；如果库存扣除后，剩余奖品数量<0，表示扣减库存失败。
收到MQ消息后扣减DB中库存，插入中奖记录。（扣减商品库存不是一个必须的操作）。
此种方案的缺点是：活动期间如果需要修改库存信息，则需要特别注意数据一致性，避免出现奖品超发问题。
使用此方案时，如果活动期间运营希望增加/减少奖品库存，需要先暂停活动，更新库存并刷新到缓存，然后取消暂停，让用户继续抽奖。暂停操作是为了防止因为异步扣减奖品库存而导致奖品超发。模型如下：
缓存中间件，例如Redis提供了多种数据结构，分别适合不同场景的需求。使用时根据具体场景，选择最合适的数据结构，尽量选择时间复杂度底的数据结构，尽可能减少与缓存的交互次数。如：抽奖时需要扣减抽奖次数，有两种方式从缓存中扣减用户剩余抽奖次数：
方式一：先从查询当前剩余缓存；内存中扣减次数，最后将结果剩余次数重新放回缓存。
方式二：直接通过自减指令进行扣减操作，如果结果大于0，那么允许抽奖。
两种方式虽然都能满足需求（这里暂不考虑并发情况下更新缓存时的失败问题），但是第二种方式可以减少一次与缓存的交互。服务器与缓存服务器交换一次数据的时间约为1ms-3ms，即便一次请求只节省一次交互，当请求量达到1000w次，可为服务器累计节省2.7-8.3h；当并发量非常高时，这种性能损耗也是不能忽略的。
使用分布式缓存时，因为每次与缓存交互都要消耗1ms-3ms时间（如果返回数据量较大时，由于IO瓶颈的存在，耗时可能进一步增加）。一个抽奖请求需要与缓存进行多次交互，当高并发时，累计出来的性能的损耗会非常明显，此时可以考虑将数据缓存在堆内存中。
例如：抽奖活动的各个页面中需要查看奖品信息，抽奖过程也需要根据奖品概率进行计算是否中奖，等等。如果每次都从缓存中取，性能损耗不可接受，那么可以将奖品信息放到内存中，彻底省略掉这部分与缓存交互的时间。
此方案的缺点是：服务器重启时内存中数据会丢失；DB数据变更以后，需要确保每台服务器都更新到最新的数据。
使用缓存时，需要小心应对缓存击穿问题。在高并发场景中一般采用异步将数据刷新到缓存；请求过程中即便发现缓存中数据不存，也不会从DB中读取。有几种种常见的做法应该尽量避免：
缓存没有数据时，从db中获取，然后放到缓存中。此方式无法防止缓存击穿时，将流量全部倾泻到底层服务或DB上，而引起的雪崩。
通过锁让一个线程从DB中获取数据，然后存到缓存中，其他线程等待。这种做法一来编程麻烦，二来等待的线程较多时占用的内存也会比较大，服务器相应速度明显降低。
一般而言，在高并发场景中，对性能影响最大的就是DB性能，如果通过同步方式写DB，那么DB的瓶颈将直接决定并发量（DB也存在多种优化策略）。
因为使用异步方式常常会带来优秀的性能，所以只要业务没有明确要求奖品需实时发放，都可和业务方沟通，考虑是否可以通过异步发放奖品。在我们的场景中，我们和业务方沟通，如果用户中奖，我们保证3分钟内会让用户在自己的账户中看到中奖纪录。而实际上99%以上的场景中，我们的异步化方案会在毫秒级别就可以将中奖纪录插入DB中。
一般来说每个奖品都是有数量的，每被人抽中一个，那么库存应该减一。如果多人同时抽中一个奖品，那么就存在并发写的问题。并发写是很容易失败的，失败以后重试也会损耗性能；另外应该保证奖品不会多发放。
中奖时发送一条MQ消息，收到MQ消息以后，将中奖信息入库。我们使用的是RocketMQ作为消息服务器，因为RocketMQ优秀的性能表现，只要我们消费过程不出现阻塞，消息可以在毫秒级别到达消费端；而当消费端阻塞时，可以通过增加服务器来水平扩展。目前有多中成熟的MQ服务器可供选择，可以根据公司的实际情况进行选择。
将中奖纪录写在服务器所在的磁盘文件中，另外启动线程从磁盘文件中读取中奖纪录然后入库。使用此种方案时需要注意，读文件和写文件的并发性问题。
使用分布式队列，如Redis的队列，中奖时通过LPUSH命令向队列中加入中奖记录数据，每个服务器启动一个线程通过RPOP命令从队列中获取中奖记录数据，然后入库。因为Redis的性能很好，所以往Redis队列中写记录的速度非常快，抽奖过程的性能损耗非常小，性能自然也就提上来了。
以上是常见的几种处理手段，其实所有分布式队列、消息队列都可以作为设计时的考虑对象，我们在选用的是使用RocketMQ来异步化
通过缓存控制库存扣减，减库存成功，则通过MQ消息将中奖事件发送出去；返回用户中奖信息；异步收MQ消息，然后对DB中的记录进行减库存操作。
因为进行了异步化操作，所以不会因为写DB的性能影响抽奖流程的并发量。
现实中，为了追求更高的性能，可能会对流程进行定制优化。例如：如果整个活动中奖概率比较低，那么可以考虑将部分验证逻辑向后移，以减少每个请求的耗时，如下图所示：
和前面的流程图相比，唯一的差别是将活动信息检查放在了概率计算之后。
服务器与缓存交互一次的时间大概是1ms-3ms，假设活动信息放在缓存中，中奖概率为5%。先检查活动信息和后检查活动信息两种方案，当后检查活动信息在请求量达到1000w时，可以总共节省约8.3h-25h，节省出来的时间是不是很惊人！！！
失败重试会影响系统性能，重试次数越多，对系统性能的影响越大。
抽奖过程中，从抽奖信息验证到扣库存、中奖信息入库的整个过程中，任何一个环节异常或失败，我们都不会进行重试，全部当做未中奖处理，这是由抽奖的业务场景决定的，即：抽奖本身是随机的，不需要保证100%中奖。如果业务上要求100%中奖，可以在流程最后添加一个“补偿奖品环节”，即：返回失败信息之前，在给用户发一个奖品，不修改前面的整个流程。
面对不同业务场景是，要仔细分析每种业务场景的特性，分别采用不同的策略。
为了支撑更高的并发，追求更好的性能，可以对服务器的部署模型进行优化，这里给出一种方案。
如果走完整的流程，性能损耗无法接受时，可以通过增加A集群的机器，当负载均衡到达A服务器的请求直接扣减抽奖机会，整个流程得到极大简化，性能成倍提高。
此种方式的缺点是：部署复杂，开发时需要维护两套逻辑。
高可用涉及的技术比较多，具体可以参考博客：《高可用技术》，这里从活动中使用到的几个手段进行讨论。
多实例部署；营销系统内部无状态，并可以通过水平扩展，提升系统性能。
隔离技术的核心是防止压力、异常等相互传导，导致服务不稳定甚至不可用。
在我们的抽奖活动中，我们使用到的隔离技术有：系统隔离、数据隔离、动静分离、故障隔离。如：营销活动的系统独立于负责常规业务的系统，以避免相互干扰；DB、RocketMQ使用独立的集群，防止影响其他核心业务；通过动静分离技术，降低带宽占用；隔离各个系统的异常。
业务上主要通过计数器的方式进行防刷性限流，例如：单个ip的流量超过300/min，一段时间内不再接收此ip的其他请求；通过用户id限制抽奖次数、中奖次数；等等。
通过设置tomcat Connector、db连接池、缓存连接池等限制上游流量和对下游的压力。
除了需要支持高并发，保证高可用外，还有几个重要的问题需要注意，他们在项目中中也非常重要。
防止奖品超发，其实就是在并发场景中，对同一条记录修改时，如何防止不会出现脏写问题。一般而言有以下几种解决方案：
乐观锁通过版本号实现，写数据之前从DB中读出记录当前信息，更新时where条件中通过版本号对比。典型的sql为：
update prize set stock = stock -1, version = version +1 where id = #{prizeId} and version = #{version}
优点：性能损耗较低；缺点：并发情况下写操作容易失败。
悲观锁是从db中查询记录时通过锁来限制其他线程访问。典型的sql为：
select * from prize where id = #{prizeId} for update
优点：可以解决脏写问题；缺点：性能差。
写DB之前，通过分布式锁保证同时只有一个线程对同一条记录进行修改。
优点：解决脏写问题，性能损耗低；缺点：同一时间只有一个线程可以写成功，其他线程全部失败。
同步队列的解决方案是将所有对同一条记录的修改操作收集起来，放在一个队列中串行执行，以降低规避并发写时的脏写问题，以及使用乐观锁时的写失败问题。常见的方式有两种：
请求到来以后，将写操作放到分布式队列中，另外启动线程从队列中不断读取数据，然后进行写操作。因为写操作放在一个线程中，对于单条记录来说不会出现并发问题。缺点是：编码复杂；性能优化较复杂；有多线程方案，但是容易出现资源分配不均的问题，难以充分利用系统的资源。
通过数据库中间件，所有服务器的写操作汇聚到数据库中间件，由中间件维护队列，这样同样可以实现顺序写操作。缺点是：中间件实现难度大；编码复杂。
见“异步化发放奖品”流程。现实中我们选用的是缓存+异步的方案。
现实的业务场景中，我们曾遇到这种问题：活动开始前，计划活动只进行1个月；活动中发现效果较好，希望延长活动时间。
在上面讨论流程已经多次提到，我们将很多信息都放在缓存中，并且了有效期，如果我们设置有效期为1个月，那运营需要延长活动时间时，我们就需要手动延长缓存中的这些数据的有效期。
实际项目中，缓存数据有效期一般不会和业务需求中完全匹配，例如业务提需求的时候要求保存一个月即可，我们会按照约2-3倍的时间进行设置，以防止出现类似的需求变更。
活动如果做得好，分享一定少不了。
在现实中，朋友圈最常见的导流渠道，但遗憾的是一旦微信发现H5页面有诱导分享的风险，可能直接将域名封掉。
为了不影响其他业务在朋友圈中的可用性，最好为每个活动申请一个子域名，即便是被封了，也不影响其他业务的使用。
面对高并发、高可用场景，上面讨论了多种处理对策，每种方案都有其优缺点，实现的难度与成本不同，现实设计、编码中应该根据活动的并发量预估，进行适当优化。以下是我们评估流量的一些常规做法。
根据运营投入，提前预估活动流量；根据业务特点，分析流量高峰和低谷的规律，通常晚上0点到早上8点的流量为低谷期，剩下的16个小时承担绝大多数流量。例如：预计活动每天的抽奖次数为1kw左右，可以计算出系统的平均QPS= 1000w/(16*60*60) = 173次/s
根据运营投入与业务特点，评估高峰时流量是平均流量的几倍，假设是10倍（一般5-8倍就足以满足需要），那么系统应该保证在1800次/s的并发量下没有压力。
考虑到流量预估可能不准，活动效果好时流量会远超超过1kw，所以系统设计应该要有足够的buffer以应此问题。我们一般会预留1-2倍的流量，那么开发时按照2kw-3kw/天的流量进行系统设计；所以系统应该支持的并发量在3600-5400次/s。
按照这个值进行性能测试，线上机器数量按照性能测试时需要的服务器进行部署。
根据服务能力的预估数据，再加上每次抽奖中与缓存、DB、MQ服务器等交互的次数，预估需要申请的缓存空间、DB、MQ服务器资源。
根据上面流量评估以及性能测试的结果，预估需要的服务器数目，线上按照此数目进行部署。
根据缓存key-value的大小，计算每个key-value占用的缓存空间，通过每个缓存的空间*预计数量得出缓存占用量。使用相同的方式计算所有缓存占用量；然后汇总得出缓存的总需求量；最后预留1-2倍的缓存空间作为buffer。
根据并发流量计算出发送MQ流量。假设活动中有50%的流量需要发MQ消息，根据上面计算的最大QPS（3600-5400次/s），可以得出写MQ的流量为1800-2700次/s。
对于RocketMQ这种服务器来说，这个流量其实不大。但一般而言一个RocketMQ集群会同时为多个业务提供服务，所以应该和运维确保不会对其他业务产生影响。
使用类似于RabbitMQ服务器的时候，需要注意消息堆积问题，RabbitMQ消息堆积时，性能会大幅度降低。
对于Mysql数据库而言，如果预计单表记录将超过1000w，应该考虑分表；如果预计单库数据会达到5-10GB（这个数字是之前DBA建议的数值），应该考虑分库；预计DB读写非常频繁，单库压力大可以考虑读写分离。
