业务场景实战(一)美团到家商品库存演进

目录

  • 系列总目录
  • 架构演进
    • 防超售
    • 单元化
    • 平台化
  • 防超卖
    • Mysql同步实现防超卖
    • Redis同步实现防超卖
  • 一致性
    • Mysql同步实现防超卖的一致性
    • Redis同步实现防超卖的一致性
  • 参考文章

系列总目录


架构演进

架构演进图.png

防超售

  • 最开始商品库存只需要支撑LBS电商比如外面和闪购,这类电商由于是基于位置的服务,所以品类有限,库存有限,要实现防超卖,可以用mysql同步扣减库存。这种业务场景适合业务发展初期,快速迭代。

单元化

  • 随着业务的发展,需要支持更高的QPS,更好的拓展性,以及更强的容灾能力。要抗住流浪洪峰,海量扣库存,万级TPS。原生Mysql并不能支撑,这里选用redis同步扣减,监听AOF同步mysql的方案,长久来说自研采用MTSQL(美团自研的sql + 相应的降级方案解决)。整体架构如下,Cellar是KV存储,容灾的话就是多机房建设,多IDC部署。


    单元化.png

平台化

  • 平台化解决各个应用测接入,并且能够支持应用侧快速迭代,避免业务侧提个简单改字段需求,平台半个月才响应。小业务复用大业务流程,大业务兼容小业务流程,避免各种if else。
  • 平台化应该保证回归只回归自己业务线业务,代码简洁不冗余,这才是真正的平台化。
  • 平台化整体架构, 可以看到各个业务侧有自己的Redis MySQL ElasticSearch, 长远来说应该是一种类似Skywalking的微内核可插拔服务。平台提供SPI,业务侧实现,各个业务侧独立,也就不会有业务侧提个简单改字段需求,平台半个月才响应。
  • 参考文章中[vivo 评论中台的流量及数据隔离实践]指出可以设置通用业务通用的es redis mysql以适应流量比较小的业务,隔离es redis mysql给流量比较大或者需求比较特殊的业务。做个折中。


    平台化.png

防超卖

Mysql同步实现防超卖

  • 这种方案支撑的TPS有限,性能有限,适合最初QPS不高时的架构。


    Mysql同步实现防超卖.png
  1. 库存交易服务使用Mysql同步扣减库存,DTS(开源可以用canal)监听增量binlog, 监听到binlog后库存异步服务记录库存流水。
  2. 库存异步服务会校验流水如果校验失败,则会进行补偿处理,当然如果库存交易服务异常也会发补偿消息,库存异步服务进行补偿处理。
  3. mysql这种解决方案,会有流水校验失败的情况之一: 调用库存服务的上游socket超时导致的不一致,又没用分布式事物。

Redis同步实现防超卖

  • 对于全城送,品类丰富,库存丰富,QPS高的防超卖使用redis同步扣减。
  • 架构如下:


    Redis同步实现防超卖.png
  1. 库存交易服务同步lua脚本到redis,然后扣减成功发送流水MQ,如果提交异常则发补偿MQ。
  2. 库存流水服务监听redis的AOF库存流水,然后批量聚合到mysql。

一致性

Mysql同步实现防超卖的一致性

  • 架构


    Mysql同步实现防超卖的一致性.png
  1. 如果binlog积压或者DTS故障导致redis,库存异步服务数据老旧,可以通过延迟处理解决,DTS可以通过双通道(如图DTS一个主通道,美团BCP备用通道)保证。
  2. 如果redis,库存异步服务数据丢失,那就重新加载,库存异步服务有个校验线程。

Redis同步实现防超卖的一致性

  • 架构


    Redis同步实现防超卖的一致性.png
  1. redis集群主从可能会有主从不一致的情况,比如master更新后master的AOF还没来得及同步给slave,master宕机,slave升级为master。可通过双通道流水校验,库存校正处理。当然长远来看最好的方式是重构Redis raft协议,但这成本相对比较大。
  2. redis某个IDC下集群完全宕机,这时触发库存不存在,双通道校验,不存在重新加载修正。

参考文章

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