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安装和使用说明方法

首先要安装Java和maven,我的安装环境为:

yunfeiyang@buaa:~$ mvn -v
Apache Maven 3.3.9 (bb52d8502b132ec0a5a3f4c09453c07478323dc5; 2015-11-11T00:41:47+08:00)
Maven home: /usr/local/apache-maven-3.3.9
Java version: 1.8.0_191, vendor: Oracle Corporation
Java home: /opt/jdk1.8.0_191/jre
Default locale: zh_CN, platform encoding: UTF-8
OS name: "linux", version: "4.15.0-70-generic", arch: "amd64", family: "unix"

可以使用 mvn clean package打jar包,也可以使用idea自带的package插件进行打包.当然我代码里面已经有已经打好了的包了, 所在的目录为target/miaosha-0.0.1-SNAPSHOT.jar.运行程序所需要的部署的其他环境为(推荐用docker部署):

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/miaosha?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456

# kafka
# kafka 代理地址
spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092
# consumer group-id
spring.kafka.consumer.group-id=seconds-kill
# 指定 topic id
spring.kafka.template.default-topic=miaosha

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=7777
spring.redis.password=Gzq123456

然后运行命令

java -jar  miaosha-0.0.1-SNAPSHOT.jar

我的服务器上已经部署好了,大家可以试一下.访问后的记录如下:

yunfeiyang@buaa:~$ curl  -d  "" guzhiqiang.xyz:8080/initDBAndRedis
SUCCESS
yunfeiyang@buaa:~$ curl  -d  "saleId=1" guzhiqiang.xyz:8080/addOrderWithLock
SUCCESS
yunfeiyang@buaa:~$ curl  -d  "saleId=1" guzhiqiang.xyz:8080/addOrderWithLockRedis
SUCCESS
yunfeiyang@buaa:~$ curl  -d  "saleId=1" guzhiqiang.xyz:8080/addOrderWithLockRedisLimit
SUCCESS
yunfeiyang@buaa:~$ curl  -d  "saleId=1" guzhiqiang.xyz:8080/addOrderWithLockRedisLimitKafka
add into a kafka queue

如何设计一个秒杀系统

本系统设计了一个秒杀场景,一共有一千个手机的库存,现在大量的用户涌入抢购手机,服务器内部维护了一个手机库存数量和成功购买手机的mysql table.要解决的最基本的问题是并发安全,保证两个表单的一致性.其次是增加系统的吞吐量.

系统的特点

  • 高性能：秒杀涉及大量的并发读和并发写，因此支持高并发访问这点非常关键
  • 一致性：秒杀商品减库存的实现方式同样关键，有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减库存，在大并发更新的过程中都要保证数据的准确性。
  • 高可用：秒杀时会在一瞬间涌入大量的流量，为了避免系统宕机，保证高可用，需要做好流量限制

优化思路

  • 后端优化：将请求尽量拦截在系统上游
    • 限流：屏蔽掉无用的流量，允许少部分流量走后端。假设现在库存为 10，有 1000 个购买请求，最终只有 10 个可以成功，99% 的请求都是无效请求
    • 削峰：秒杀请求在时间上高度集中于某一个时间点，瞬时流量容易压垮系统，因此需要对流量进行削峰处理，缓冲瞬时流量，尽量让服务器对资源进行平缓处理
    • 异步：将同步请求转换为异步请求，来提高并发量，本质也是削峰处理
    • 利用缓存：创建订单时，每次都需要先查询判断库存，只有少部分成功的请求才会创建订单，因此可以将商品信息放在缓存中，减少数据库查询
    • 负载均衡：利用 Nginx 等使用多个服务器并发处理请求，减少单个服务器压力
  • 前端优化：
    • 限流：前端答题或验证码，来分散用户的请求
    • 禁止重复提交：限定每个用户发起一次秒杀后，需等待才可以发起另一次请求，从而减少用户的重复请求
    • 本地标记：用户成功秒杀到商品后，将提交按钮置灰，禁止用户再次提交请求
    • 动静分离：将前端静态数据直接缓存到离用户最近的地方，比如用户浏览器、CDN 或者服务端的缓存中
  • 防作弊优化：
    • 隐藏秒杀接口：如果秒杀地址直接暴露，在秒杀开始前可能会被恶意用户来刷接口，因此需要在没到秒杀开始时间不能获取秒杀接口，只有秒杀开始了，才返回秒杀地址 url 和验证 MD5，用户拿到这两个数据才可以进行秒杀
    • 同一个账号多次发出请求：在前端优化的禁止重复提交可以进行优化；也可以使用 Redis 标志位，每个用户的所有请求都尝试在 Redis 中插入一个 userId_secondsKill 标志位，成功插入的才可以执行后续的秒杀逻辑，其他被过滤掉，执行完秒杀逻辑后，删除标志位
    • 多个账号一次性发出多个请求：一般这种请求都来自同一个 IP 地址，可以检测 IP 的请求频率，如果过于频繁则弹出一个验证码
    • 多个账号不同 IP 发起不同请求：这种一般都是僵尸账号，检测账号的活跃度或者等级等信息，来进行限制。比如微博抽奖，用 iphone 的年轻女性用户中奖几率更大。通过用户画像限制僵尸号无法参与秒杀或秒杀不能成功

代码优化

代码整体思路参考的 @crossoverJie，做了以下几点变动

  1. 将 SSM 换成 SpringBoot，开箱即用，替换 Mapper XML 为注解，去掉 Dubbo 和 Zookeeper
  2. 原项目中依赖了开发者自己的开源包 distributed-redis-tool，本项目将用到的限流部分直接集成到代码中
  3. 加入缓存预热，在秒杀开始前，将库存信息读到缓存中，并暴露数据库和缓存重置方法便于服务器部署压测
  4. 缓存更新逻辑中加入 Redis 事务，避免脏数据
  5. 将 Kafka-client 替换为 spring-kafka，自动配置，通过 KafkaTemplate 和 Listen 进行消息的生产和消费，采用 Gson 进行 Kafka 消息序列化和反序列化，精简大量代码

Jmeter 压测

测试流程如下： 本系统不同优化方法下的吞吐量比较:

result

首先下载 JMeter 安装包 可以去官网下载：http://jmeter.apache.org

windows 环境下载 zip 安装包，然后将下载的文件进行解压，进入 bin 目录运行 jmeter.bat 即可。

接下来是 Jmeter 测试计划设置:

（1）在测试计划上右键新建一个线程组 线程组属性内可以修改线程数、Ramp-Up 时间和循环次数。 （2）在线程组上右键添加 HTTP 请求 其属性包括 WEB 服务器的协议、服务器名称或 IP 和端口号，HTTP 请求的方法和路径。 （3）在HTTP请求上右键添加一个监听器，可以根据自己的需求添加汇总报告、查看结果树等等。 jemter

这样一个简单的 Jmeter 测试计划就算添加完了。一个 HTTP 请求对应一个接口，可以添加多个 HTTP 请求 以达到多个接口同时检测的需求。

0. 基本秒杀逻辑

@Override
public int createWrongOrder(int sid) throws Exception {
    // 数据库校验库存
    Stock stock = checkStock(sid);
    // 扣库存(无锁)
    saleStock(stock);
    // 生成订单
    int res = createOrder(stock);
    return res;
}
private Stock checkStock(int sid) throws Exception {
    Stock stock = stockService.getStockById(sid);
    if (stock.getCount() < 1) {
        throw new RuntimeException("库存不足");
    }
    return stock;
}
private int saleStock(Stock stock) {
    stock.setSale(stock.getSale() + 1);
    stock.setCount(stock.getCount() - 1);
    return stockService.updateStockById(stock);
}
private int createOrder(Stock stock) throws Exception {
    StockOrder order = new StockOrder();
    order.setSid(stock.getId());
    order.setName(stock.getName());
    order.setCreateTime(new Date());
    int res = orderMapper.insertSelective(order);
    if (res == 0) {
        throw new RuntimeException("创建订单失败");
    }
    return res;
}
// 扣库存 Mapper 文件
@Update("UPDATE stock SET count = #{count, jdbcType = INTEGER}, name = #{name, jdbcType = 			     VARCHAR}, " + "sale = #{sale,jdbcType = INTEGER},version = #{version,jdbcType = INTEGER} " + "WHERE id = #{id, jdbcType = INTEGER}")

1. 乐观锁更新库存，解决超卖问题

超卖问题出现的场景

chaomai

悲观锁虽然可以解决超卖问题，但是加锁的时间可能会很长，会长时间的限制其他用户的访问，导致很多请求等待锁，卡死在这里，如果这种请求很多就会耗尽连接，系统出现异常。乐观锁默认不加锁，更失败就直接返回抢购失败，可以承受较高并发

buchaomai

@Override
public int createOptimisticOrder(int sid) throws Exception {
    // 校验库存
    Stock stock = checkStock(sid);
    // 乐观锁更新
    saleStockOptimstic(stock);
    // 创建订单
    int id = createOrder(stock);
    return id;
}
// 乐观锁 Mapper 文件
@Update("UPDATE stock SET count = count - 1, sale = sale + 1, version = version + 1 WHERE " +
        "id = #{id, jdbcType = INTEGER} AND version = #{version, jdbcType = INTEGER}")

2. Redis 计数限流

根据前面的优化分析，假设现在有 10 个商品，有 1000 个并发秒杀请求，最终只有 10 个订单会成功创建，也就是说有 990 的请求是无效的，这些无效的请求也会给数据库带来压力，因此可以在在请求落到数据库之前就将无效的请求过滤掉，将并发控制在一个可控的范围，这样落到数据库的压力就小很多

关于限流的方法，可以看这篇博客浅析限流算法，由于计数限流实现起来比较简单，因此采用计数限流，限流的实现可以直接使用 Guava 的 RateLimit 方法，但是由于后续需要将实例通过 Nginx 实现负载均衡，这里选用 Redis 实现分布式限流

在 RedisPool 中对 Jedis 线程池进行了简单的封装，封装了初始化和关闭方法，同时在 RedisPoolUtil 中对 Jedis 常用 API 进行简单封装，每个方法调用完毕则关闭 Jedis 连接。

限流要保证写入 Redis 操作的原子性，因此利用 Redis 的单线程机制，通过 LUA 脚本来完成。

xianliu

@Slf4j
public class RedisLimit {

    private static final int FAIL_CODE = 0;

    private static Integer limit = 5;

    /**
     * Redis 限流
     */
    public static Boolean limit() {
        Jedis jedis = null;
        Object result = null;
        try {
            // 获取 jedis 实例
            jedis = RedisPool.getJedis();
            // 解析 Lua 文件
            String script = ScriptUtil.getScript("limit.lua");
            // 请求限流
            String key = String.valueOf(System.currentTimeMillis() / 1000);
            // 计数限流
            result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(String.valueOf(limit)));
            if (FAIL_CODE != (Long) result) {
                //log.info("成功获取令牌");
                return true;
            }
        } catch (Exception e) {
            //log.error(limit, e);
        } finally {
            RedisPool.jedisPoolClose(jedis);
        }
        return false;
    }
}
// 在 Controller 中，每个请求到来先取令牌，获取到令牌再执行后续操作，获取不到直接返回 ERROR
public String createOptimisticLimitOrder(HttpServletRequest request, int sid) {
    int res = 0;
    try {
        if (RedisLimit.limit()) {
            res = orderService.createOptimisticOrder(sid);
        }
    } catch (Exception e) {
        //log.error("Exception: " + e);
    }
    return res == 1 ? success : error;
}

3. Redis 缓存商品库存信息

虽然限流能够过滤掉一些无效的请求，但是还是会有很多请求落在数据库上，通过 Druid 监控可以看出，实时查询库存的语句被大量调用，对于每个没有被过滤掉的请求，都会去数据库查询库存来判断库存是否充足，对于这个查询可以放在缓存 Redis 中，Redis 的数据是存放在内存中的，速度快很多。

chaomai

缓存预热

在秒杀开始前，需要将秒杀商品信息提前缓存到 Redis 中，这么秒杀开始时则直接从 Redis 中读取，也就是缓存预热，Springboot 中开发者通过 implement ApplicationRunner 来设定 SpringBoot 启动后立即执行的方法

@Component
public class RedisPreheatRunner implements ApplicationRunner {

    @Autowired
    private StockService stockService;

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        // 从数据库中查询热卖商品，商品 id 为 1
        Stock stock = stockService.getStockById(1);
        // 删除旧缓存
        RedisPoolUtil.del(RedisKeysConstant.STOCK_COUNT + stock.getCount());
        RedisPoolUtil.del(RedisKeysConstant.STOCK_SALE + stock.getSale());
        RedisPoolUtil.del(RedisKeysConstant.STOCK_VERSION + stock.getVersion());
        //缓存预热
        int sid = stock.getId();
        RedisPoolUtil.set(RedisKeysConstant.STOCK_COUNT + sid, String.valueOf(stock.getCount()));
        RedisPoolUtil.set(RedisKeysConstant.STOCK_SALE + sid, String.valueOf(stock.getSale()));
        RedisPoolUtil.set(RedisKeysConstant.STOCK_VERSION + sid, 			String.valueOf(stock.getVersion()));
    }
}

缓存和数据一致性

缓存和 DB 的一致性是一个讨论很多的问题，推荐看参考中的 使用缓存的正确姿势，首先看下先更新数据库，再更新缓存策略，假设 A、B 两个线程，A 成功更新数据，在要更新缓存时，A 的时间片用完了，B 更新了数据库接着更新了缓存，这是 CPU 再分配给 A，则 A 又更新了缓存，这种情况下缓存中就是脏数据，具体逻辑如下图所示：

chaomai 那么，如果避免这个问题呢？就是缓存不做更新，仅做删除，先更新数据库再删除缓存。对于上面的问题，A 更新了数据库，还没来得及删除缓存，B 又更新了数据库，接着删除了缓存，然后 A 删除了缓存，这样只有下次缓存未命中时，才会从数据库中重建缓存，避免了脏数据。但是，也会有极端情况出现脏数据，A 做查询操作，没有命中缓存，从数据库中查询，但是还没来得及更新缓存，B 就更新了数据库，接着删除了缓存，然后 A 又重建了缓存，这时 A 中的就是脏数据，如下图所示。但是这种极端情况需要数据库的写操作前进入数据库，又晚于写操作删除缓存来更新缓存，发生的概率极其小，不过为了避免这种情况，可以为缓存设置过期时间。

chaomai 安装先更新数据库再删除缓存的策略来执行，代码如下所示：

@Override
public int createOrderWithLimitAndRedis(int sid) throws Exception {
    // 校验库存，从 Redis 中获取
    Stock stock = checkStockWithRedis(sid);
    // 乐观锁更新库存和Redis
    saleStockOptimsticWithRedis(stock);
    // 创建订单
    int res = createOrder(stock);
    return res;
}
// Redis 校验库存
private Stock checkStockWithRedisWithDel(int sid) throws Exception {
    Integer count = null;
    Integer sale = null;
    Integer version = null;
    List<String> data = RedisPoolUtil.listGet(RedisKeysConstant.STOCK + sid);
    if (data.size() == 0) {
        // Redis 不存在，先从数据库中获取，再放到 Redis 中
        Stock newStock = stockService.getStockById(sid);
        RedisPoolUtil.listPut(RedisKeysConstant.STOCK + newStock.getId(), String.valueOf(newStock.getCount()),
                              String.valueOf(newStock.getSale()), String.valueOf(newStock.getVersion()));
        count = newStock.getCount();
        sale = newStock.getSale();
        version = newStock.getVersion();
    } else {
        count = Integer.parseInt(data.get(0));
        sale = Integer.parseInt(data.get(1));
        version = Integer.parseInt(data.get(2));
    }
    if (count < 1) {
        //log.info("库存不足");
        throw new RuntimeException("库存不足 Redis currentCount: " + sale);
    }
    Stock stock = new Stock();
    stock.setId(sid);
    stock.setCount(count);
    stock.setSale(sale);
    stock.setVersion(version);
    // 此处应该是热更新，但是在数据库中只有一个商品，所以直接赋值
    stock.setName("手机");
    return stock;
}
private void saleStockOptimsticWithRedisWithDel(Stock stock) throws Exception {
    // 乐观锁更新数据库
    int res = stockService.updateStockByOptimistic(stock);
    // 删除缓存，应该使用 Redis 事务
    RedisPoolUtil.del(RedisKeysConstant.STOCK + stock.getId());
    //log.info("删除缓存成功");
    if (res == 0) {
        throw new RuntimeException("并发更新库存失败");
    }
}

在 Jmeter 压力测试中，并发效果并不好，跟前面的限流并发差不多，观察 Redis 中的数据看出，由于每次都删除缓存，因此导致多次缓存都不能命中，能命中缓存的次数很少，因此这种方案并不可取。

考虑到使用乐观锁更新数据库，因此在使用先更新数据库再更新缓存的策略中，实际情况如下所示

chaomai 在 A 未更新缓存阶段，虽然 B 从缓存中获取到的库存信息脏数据，但是，乐观锁使得 B 在更新数据库时失败，这时 A 又更新了缓存，则保证了数据的最终一致性，并且由于缓存一直都可以命中，对并发量的提升也是很显著的。

@Override
public int createOrderWithLimitAndRedis(int sid) throws Exception {
    // 校验库存，从 Redis 中获取
    Stock stock = checkStockWithRedis(sid);
    // 乐观锁更新库存和Redis
    saleStockOptimsticWithRedis(stock);
    // 创建订单
    int res = createOrder(stock);
    return res;
}
// Redis 中校验库存
private Stock checkStockWithRedis(int sid) throws Exception {
    Integer count = Integer.parseInt(RedisPoolUtil.get(RedisKeysConstant.STOCK_COUNT + sid));
    Integer sale = Integer.parseInt(RedisPoolUtil.get(RedisKeysConstant.STOCK_SALE + sid));
    Integer version = Integer.parseInt(RedisPoolUtil.get(RedisKeysConstant.STOCK_VERSION + sid));
    if (count < 1) {
        //log.info("库存不足");
        throw new RuntimeException("库存不足 Redis currentCount: " + sale);
    }
    Stock stock = new Stock();
    stock.setId(sid);
    stock.setCount(count);
    stock.setSale(sale);
    stock.setVersion(version);
    // 此处应该是热更新，但是在数据库中只有一个商品，所以直接赋值
    stock.setName("手机");

    return stock;
}
// 更新 DB 和 Redis
private void saleStockOptimsticWithRedis(Stock stock) throws Exception {
    int res = stockService.updateStockByOptimistic(stock);
    if (res == 0){
        throw new RuntimeException("并发更新库存失败") ;
    }
    // 更新 Redis
    StockWithRedis.updateStockWithRedis(stock);
}
// Redis 多个写入操作的事务
public static void updateStockWithRedis(Stock stock) {
    Jedis jedis = null;
    try {
        jedis = RedisPool.getJedis();
        // 开始事务
        Transaction transaction = jedis.multi();
        // 事务操作
        RedisPoolUtil.decr(RedisKeysConstant.STOCK_COUNT + stock.getId());
        RedisPoolUtil.incr(RedisKeysConstant.STOCK_SALE + stock.getId());
        RedisPoolUtil.incr(RedisKeysConstant.STOCK_VERSION + stock.getId());
        // 结束事务
        List<Object> list = transaction.exec();
    } catch (Exception e) {
        //log.error("updateStock 获取 Jedis 实例失败：", e);
    } finally {
        RedisPool.jedisPoolClose(jedis);
    }
}

发现热点数据

热点数据就是用户的热点请求对应的数据，分成静态热点数据和动态热点数据。

静态热点数据就是能够提前预测的数据，比如约定商品 A、B、C 参与秒杀，则可以提前对商品进行标记处理。动态热点数据就是不能被提前预测的，比如在商家在抖音上投放广告，导致商品短时间内被大量购买，临时产生热点数据。对于动态热点数据，最主要的就是能够提前预测和发现，以便于及时处理，这里给出极客时间：许令波 - 如何设计一个秒杀系统中对于热点数据发现系统的实现：

  1. 构建一个异步的系统，它可以收集交易链路上各个环节中的中间件产品的热点 Key
  2. 建立一个热点上报和可以按照需求订阅的热点服务的下发规范，主要目的是通过交易链路上各个系统（包括详情、购物车、交易、优惠、库存、物流等）访问的时间差，把上游已经发现的热点透传给下游系统，提前做好保护。
  3. 将上游系统收集的热点数据发送到热点服务台，然后下游系统（如交易系统）就会知道哪些商品会被频繁调用，然后做热点保护。

chaomai 我们通过部署在每台机器上的 Agent 把日志汇总到聚合和分析集群中，然后把符合一定规则的热点数据，通过订阅分发系统再推送到相应的系统中。你可以是把热点数据填充到 Cache 中，或者直接推送到应用服务器的内存中，还可以对这些数据进行拦截，总之下游系统可以订阅这些数据，然后根据自己的需求决定如何处理这些数据。

对于热点数据，除了上文所提到的缓存，还要进行隔离和限制，比如把热点商品限制在一个请求队列里，防止因某些热点商品占用太多的服务器资源，而使其他请求始终得不到服务器的处理资源；将这种热点数据隔离出来，不要让 1% 的请求影响到另外的 99%

4. Kafka 异步

服务器的资源是恒定的，你用或者不用它的处理能力都是一样的，所以出现峰值的话，很容易导致忙到处理不过来，闲的时候却又没有什么要处理，因此可以通过削峰来延缓用户请求的发出，让服务端处理变得更加平稳。

项目中采用的是用消息队列 Kafka 来缓冲瞬时流量，将同步的直接调用转成异步的间接推送，中间通过一个队列在一端承接瞬时的流量洪峰，在另一端平滑地将消息推送出去。

chaomai 关于 Kafka 的学习，推荐朱小厮的博客和博主的书《深入理解 Kafka：核心设计与实践原理》，向 Kafka 发送消息和从 Kafka 拉取消息需要对消息进行序列化处理，这里采用的是Gson框架

// 向 Kafka 发送消息
public void createOrderWithLimitAndRedisAndKafka(int sid) throws Exception {
    // 校验库存
    Stock stock = checkStockWithRedis(sid);
    // 下单请求发送至 kafka，需要序列化 stock
    kafkaTemplate.send(kafkaTopic, gson.toJson(stock));
    //log.info("消息发送至 Kafka 成功");
}
// 监听器从 Kafka 拉取消息
public class ConsumerListen {

    private Gson gson = new GsonBuilder().create();

    @Autowired
    private OrderService orderService;

    @KafkaListener(topics = "SECONDS-KILL-TOPIC")
    public void listen(ConsumerRecord<String, String> record) throws Exception {
        Optional<?> kafkaMessage = Optional.ofNullable(record.value());
        // Object -> String
        String message = (String) kafkaMessage.get();
        // 反序列化
        Stock stock = gson.fromJson((String) message, Stock.class);
        // 创建订单
        orderService.consumerTopicToCreateOrderWithKafka(stock);
    }
}
// Kafka 消费消息执行创建订单业务
public int consumerTopicToCreateOrderWithKafka(Stock stock) throws Exception {
    // 乐观锁更新库存和 Redis
    saleStockOptimsticWithRedis(stock);
    int res = createOrder(stock);
    if (res == 1) {
        //log.info("Kafka 消费 Topic 创建订单成功");
    } else {
        //log.info("Kafka 消费 Topic 创建订单失败");
    }

    return res;
}

5. Nginx 负载均衡

单台服务器的处理性能是有瓶颈的，当并发量十分大时，无论怎么优化都满足不了需求，这时候就需要增加一台服务器分担原有服务器的访问压力，通过负载均衡服务器 Nginx 可以将来自用户的访问请求发到应用服务器集群中的任何一台机器

Nginx 配置如下：

在项目的配置文件 application.properties 中分别设置两个应用的端口号如 8888 和 9999 。

server.port=8888
server.port=9999

然后进入nginx/conf文件目录将nginx.conf配置文件中的http部分修改为如下代码：

http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    #log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
    #                  '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
    #                  '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

    #access_log  logs/access.log  main;

    sendfile        on;
    #tcp_nopush     on;

    #keepalive_timeout  0;
    keepalive_timeout  65;

    #gzip  on;

    upstream server_miaosha{
        server 127.0.0.1:8888 weight=1;
        server 127.0.0.1:9999 weight=1;
    }

    server {
        listen  80;
        server_name  localhost;

        #charset koi8-r;

        #access_log  logs/host.access.log  main;

        location / {
            #root html;
            #index index.html index.htm;
            set $xheader $remote_addr;
            if ( $http_x_forwarded_for != '' ){
                set $xheader $http_x_forwarded_for;
            }
            proxy_set_header X-Real-IP $xheader;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_set_header Host $http_host;
            proxy_redirect off;
            proxy_http_version 1.1;
            proxy_set_header Connection "";
            proxy_pass http://server_miaosha;
        }

        #error_page  404     /404.html;

权重weight可以根据个人需求进行设置，本文均设置为 1 ，表示访问 IP + 80 端口时两个应用按 1:1 进行轮询。

数据库建表

CREATE TABLE `stock` (
    `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
    `count` int(11) NOT NULL COMMENT '库存',
    `sale` int(11) NOT NULL COMMENT '已售',
    `version` int(11) NOT NULL COMMENT '乐观锁，版本号',
    PRIMARY KEY (`id`)
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CREATE TABLE `stock_order` (
    `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `sid` int(11) NOT NULL COMMENT '库存ID',
    `name` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '商品名称',
    `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
    PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=55 DEFAULT CHARSET=utf8;

参考