真·百万并发的业务，是如何部署实现均衡负载的？

如题，很惭愧我没有部署过这种业务，纯粹想了解学习一下。

根据舅舅党的消息，19 年双 11 淘宝峰值 qps 在 340 万左右，考虑到支付宝的 query 逻辑还相当复杂，我是感觉挺人类奇迹的，那么到底是如何实现的呢？

按照我粗浅的推测，我感觉均衡负载目前可以分几个层级（暂不考虑 CDN，只考虑源服务器，以我粗浅的知识不太清楚这种有回源的服务挂 CDN 最终能否达到加速效果），

在最前面的应该是 DNS，大服务商的 DNS 做一些均衡负载的操作，智能分配数据中心之类的。
然后 IDC 里接机房，我猜测机房应该是直接作为 DNS 解析端点的，不太清楚 IDC 有没有整理输出的框架。
每机房内部若干台实体机器，以容器集群管理，解决机器内热点问题。然后每机房的出栈是通过一个汇总端口的反向代理？

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大佬给开开眼，想见识一下真正的工业前沿高科技是啥样的

1194129822

2020-03-22 22:16:13 +08:00

你小瞧了 money 的力量，双 11 的压力主要是凌晨大规模的 OLTP, 但是下单之后并不能马上退款，减轻了一些场景压力。我在一篇博客上看到微信开发分享的红包架构，一代面向用户开放的的时候，过于火爆，没有什么架构设计直接所有压力全在 mysql 数据库，后来增加几千个节点硬撑。后来重构引入缓存和内存计算。所以所谓高并发，当遇到这个瓶颈之后，自然有解决办法。只要有钱，没什么解决不了的。12306 这种网站，事务要求太高，所以几乎全是内存计算，单个节点的内存单位都是 TB 级。

lihongming

2020-03-23 02:49:10 +08:00

@akira 同意，百万级的日访问量也就是 10-30 并发，绝大多数企业没机会体验百级以上的并发。

偶尔做个活动，搞个楼上说的那种用随机数决定过不过的伪并发也就糊弄过去了。真正的高并发场景太少了

IMCA1024

2020-03-23 09:37:48 +08:00

@lihongming redis 那个我去搜了下看到某乎一主题下面回答的好像还挺有道理

聿明 leslie
蚂蚁金服 OceanBase 工程师:

18 年的回答
减库存的场景中阿里没有听说用 redis 的，都是直接写数据库，减库存的瓶颈主要是来自于一个比较热的商品，大量并发的去抢，比如热门商品的秒杀，并发写同一个商品会带来大量的热点行锁冲突，导致 TPS 下降，阿里优化的 MySQL 分支（ alisql ）和 OB0.5 使用的策略都是用一个缓冲队列，如果不同事务想加锁同一行，就将这批事务去排队，避免大量争锁的代价，OB1.0 版本的思路要做得更彻底一些，提前释放行锁，这个做法的难点在于要分析出事务的依赖关系，行锁提前释放了，不能破坏事务隔离性

作者：聿明 leslie
链接： https://www.zhihu.com/question/268937734/answer/351683594
来源：知乎
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ArtIsPatrick

2020-03-23 19:25:07 +08:00

你要知道，因为瞬时流量过大，许多秒杀的实现并不是最先点按钮的人抢到，而是随机的让一部分人抢到。有时候前端甚至都没请求后端的接口就告诉你秒杀已经结束了。所以秒杀其实本质上和抽奖差不多。双十一下单的时候提示当前下单人数过多也是同理，它只请求了一个速度极快的仅返回当前服务器负载情况的接口，并没有请求下单接口。

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