基于云平台的高并发高稳定团购零售平台架构

何川

北京智富云信息科技有限公司 北京 100070

引言

团购零售的本质为通过多人组成的团队，完成产品的统一采购，这种方式改变了以往消费者的购物模式，同时，也为传统消费的转型和发展提供了条件，团购零售中产品价格具有较强的价格优势，在订单数量达到一定标准之后，消费者能够得到更多的优惠，并且高并发高稳定团购零售平台在运行中，能够为消费者提供更加高效、便捷的服务，打破地点和时间的影响，为消费者提供更加高水平的购物平台。

1 基于云平台的高并发高稳定团购零售平台架构原则

与普通零售平台相比，团购零售平台在价格中具有明显优势，通过专业团购组织的方式，将相同购买意愿的消费者进行整合，利用互联网平台完成产品的批量购买，这一行为称为团购。通过团购的方式进行消费的根本目的是得到更大优惠，控制商品的购买成本的同时，让商家提高销售额，实现双赢。要想达到这一目标，则需要构建一个高并发高稳定团购零售平台，为团购活动的良好开展提供条件。

尤其是在当前互联网计算机技术快速发展的情况下，电子商务得到了迅速提升，这对于生活节奏较快的人们来说，实现了足不出户完成消费。高并发高稳定团购零售平台作为消费的支撑平台，其在架构中要想保证最终质量，需遵循以下设计架构原则。

第一，简单性原则，在对平台系统功能完成设计的同时，针对平台系统的操作设计尽量简单化，这对于平台使用来说具有非常重要的作用。

第二，针对性原则，团购零售平台是团购系统以及后台管理的定向设计，在普通消费购物网站的基础上，增加团购设计这一功能，这就需要高并发高稳定团购零售平台具有较强的针对性以及专业性。

第三，实用性原则，平台运行的前端需要接受来自互联网用户的实际请求，确保用户在浏览以及购买商品过程中的便捷性。后端主要负责接受平台管理人员发出的请求，在此基础上，完成产品信息的添加以及删除等修改，保证产品信息的实用性。

2 基于云平台的高并发高稳定团购零售平台架构理念

2.1 空间换时间理念

高并发高稳定团购零售平台客户端页面缓存过程中，包含反向代理缓存以及应用端缓存等，运用内存数据库完成数据的存储工作。

2.2 并行与分布计算

在数据规模较大的情况下，数据具有局部性的特点，通过局部性原理，针对数据计算相关问题完成切分治理。其中MR模型属于无共享架构，将数据集中分布在各个节点中，在数据处理阶段，各个节点根据就近原则对本地的存储数据进行读取，再完成数据合并和排序工作，完成上述处理之后，分发到各个节点中，这种方式能够降低数据传输工作量，大幅度提高数据实际处理效率。

除了任务切分治理之外，还可以采用多进程的并行执行方式完成计算，并行计算指的是，利用多种计算机资源，对计算问题进行处理，这种方式能够有效提高计算机的运行和计算速度。使用多个处理器完成进程和线程的协调，共同解决相同问题，将问题分为多个部分，各个部分采取一个独立的机制完成处理工作。这一方法与MR模型的不同点在于，并行计算是在问题分解基础上完成的，而MR是在将数据分解作为基础。

2.3 多维度可用

首先，负载均衡以及备份工作，随着当前团购零售平台中的并发量逐渐增多，需要完成节点的扩容和集群处理，通过负载均衡设备的方式完成请求以及分发工作。负载均衡设备能够在保证负载均衡的同时，完成失效检测工作。要想进一步提高其可用性，还要完成有容备份，这种方式能够避免节点宕机产生的负面影响。备份工作分为在线备份以及离线备份，根据时效性要求存在的差异，制定不同的备份措施。

其次，读写分离，读写分离主要针对数据库完成，系统并发量增加的状态下，该种方式能够提高数据访问的可用性，在分离过程中需要关注数据一致性，利用分布式系统CAP定量中重点关注其可用性。

最后，依赖关系，团购零售平台中，不同模块之间的关系属于低耦合，因此，可以通过消息组件的方式完成交互，清晰划分数据流转的主流程以及副流程，其中主流程采取异步操作的方式，提高系统在实际运行中的可用性。在异步处理过程中，为了保证数据接受处理质量，要利用确认机制，但是在部分情况下，虽然已经完成请求处理，但是由于网络不稳定等其他因素的影响，确认消息可能出现没有返回等现象，该种情况下需要重新发送请求[1]。

2.4 资源利用优化

团购零售平台系统中的容量有限，所以其承受的并发量也有限，在设计架构的过程中，需要对流量进行充分控制，避免由于意外情况或者瞬间并发量攻击等，导致平台系统瘫痪。在流控控制措施过程中，可以先对请求进行排列，针对超出预期范围请求，给予告警或者丢弃处理。而在原子操作以及并发控制中，访问共享资源阶段，为了避免出现冲突，则要完成对并发的控制工作，并且保证交易一致性，这就要求在设计交易系统阶段，对原子操作以及并发完成控制，当前采取的主要手段包括写时复制、CAS以及乐观锁等，多版本并发控制中，往往采取MVCC的方式，当前其已经成为保证交易一致性的有效措施，在数据库设计中得到了广泛运用。

由于团购零售平台中存在不同类型的业务逻辑，其中包含复杂型、消耗型等，针对不同类型的业务逻辑，其会消耗不同数量资源，该种情况下需要根据逻辑的不同，制定针对性解决策略。

3 基于云平台的高并发高稳定团购零售平台架构措施

3.1 CDN系统

该系统在实际使用的过程中，可以根据网络流量以及各个节点的连接情况信息，对用户请求进行处理，将其传输到与用户最近的服务节点中。这一操作的主要目标为，保证用户能够根据就近原则，获取相应的信息内容，有效解决网络拥堵等问题，最终达到提高用户访问网站响应速度的目的。对于规模较大的团购零售平台，则需要利用CDN作为网络加速，例如拼多多等平台，通过自建的方式建立CDN，中小型企业则可以与第三方CDN厂商相互合作，完成网络加速。在选择合作厂商的过程中，要综合分析其经营时间、是否具备可扩充的宽带资源以及节点稳定性等，综合以上因素完成评估衡量，选择性价比最高的合作厂商[2]。

3.2 负载均衡

完整系统的团购零售平台，其中涉及的业务领域较为复杂，不同领域中的集群不同，因此可以使用DNS完成域名解析的分发以及轮询工作，DNS的实现方式较为简单，但是灵活性有待提高。通常需要在商用硬件F5、NetScaler的基础上完成分发，使用主备方式。在四层完成业务集群分发之后，WEB服务器在7层位置完成负载均衡以及反向代理等工作，将其分发到集群中的各项应用节点。负载的选择需要分析各项影响因素，其中包含是否能满足高并发以及高性能，负载均衡算法以及是否支持压缩等，当前常用的负载均衡软件主要包含以下几种。

第一，LVS，在4层工作，Linux能够完成高并发高稳定的负载均衡器，支持多种转发方式，但是对外界网络环境具有较高的依赖性。

第二，Nginx，其在7层工作，能够对高并发多进程的负载均衡器给予支持，针对地域名以及目录结构等完成分流。采取端口检测的方式确定服务器内部故障，例如根据服务器处理网页之后代码状态进行判断，将返回错误的请求，发送到另一个节点中。

第三，针对其中图片，需要具备单独的地域名以及图片服务器等，并在图片服务器之上增加varnish完成图片的缓存。

3.3 App接入

应用层系统具有独立性，其中包含前端购物以及用户自主服务等，可以利用serviet3.0提高系统的吞吐量。Http在经过Nginx之后，利用负载均衡算法，将其分配到App中的一项节点中，采取层层扩容的方式，降低扩容难度。除了使用coolie对少量用户信息进行存储之外，针对App接入层，还要保存与用户相关的session数据，但是在反向代理或者不支持该种接入的情况，可以利用session集中存储的方式，保证App接入层处于无状态，同时，在系统用户增多的情况下，可以利用增加应用节点的方式完成拓展。

Session在实际运用中，需要满足以下要求，第一，具备高效的通信协议，第二，其分布式缓存要支持节点伸缩，数据冗余备份和数据迁移工作，第三，具备过期管理功能。

3.4 业务服务架构

针对其中一个领域开展的服务工作，称之为业务服务，对于团购零售平台来说，其中主要涉及用户、商品、订单以及支付等各项业务，针对不同的领域，提供的服务也不同。每个领域代表一个模块，所以需要对模块进行科学清晰的划分，保证接口设计的科学性和有效性，通常情况下，需要根据高内聚、接口收的原则进行。这种方式能够提高系统在运行中的可用性，根据实际团购零售平台规模大小，可以将不同的模块相互连接部署，通常规模较大的平台采取独立部署的方式进行。

业务服务具有高并发的特点，业务层对外协议通过RPC的方式暴露，可以使用成熟的NIO通讯框架完成，要想进一步增强模块服务的可用性，则需要一个模块部署在多个节点中，完成冗余处理，同时，开展自动负载转发以及失效转移。在初期阶段可以通过VIP+heartbeat的方式进行，随着技术水平的逐渐提升，可以使用单独组间HA完成，增强模块服务的可用性。

3.5 基础服务中间件架构

第一，通信组件，其是平台业务系统调用的重要组成部分，在高并发高稳定团购零售平台中，要保证其符合高并发以及高吞吐量的要求，其中涉及客户端以及服务端两部分内容。采取长连接的方式实现维护，能够降低请求过程中建立连接的成本，在客户端中针对每个服务器定义一个连接池，完成初始化连接之后，可以在并发连接服务端完成rpc操作，同时在连接池中设置超时时间。长连接维护可以分为两个阶段，分别为请求发送过程以及接受响应过程，在发送请求的过程中，一旦出现IOException现象，则要将该连接标记为失效[3]。接受响应连接中，服务端返回SocketTimeoutException，在设置超时时间的情况下，需要直接返回异常，对当前连接中存在的超时请求完成清除。对于接收相应来说，每个连接需要以单独的线程完成运行，客户端利用同步的方式完成rpc调用，并使用hession序列化方式完成，实现高并发高吞吐量的请求。

第二，路由，在设计数据库切分解决方案的过程中，要想保证数据库吞吐量，先要将不同的表进行垂直切分，将其划分到不同数据库中，一个表超出标准大小之后，再对其进行水平切分。例如，在用户表中，针对访问数据客户端，要根据用户ID完成定位，确定需要进行访问的数据信息。路由表维护阶段，每个biz客户端都需保持所有sharding的连接池，要想解决其中存在的全连接问题，可以将sharding切分转移到业务服务层中，每个业务节点对一个shard连接进行维护，路由组件可以通过建立replicateset集群的方式增强运行可用性。

4 结束语

综上所述，在云平台基础上，高并发高稳定团购零售平台涉及的内容较多，要想实现平台的稳定运行，则需要从各项组成部分入手，完成平台的有效架构。为用户提供更加便捷有效的团购服务，同时在设计中，降低系统操作难度，建立友好稳定的操作界面，同时对用户数据完成的安全存储，避免出现信息泄露等问题。通过上述方式完成高并发高稳定团购零售平台的科学建立，最终达到稳定运行的目的。