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微信高并发资金交易系统设计方案——百亿红包背后的技术支撑(转)

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作者|方乐明
编辑|尾尾
每年节假日,微信红包的收发数量都会暴涨,尤以除夕为最。如此大规模、高峰值的业务需要,背后需要怎样的技术支撑?百亿级别的红包规模,如何保证并发性能与资金安全?
背景介绍

2017年1月28日,正月初一,微信公布了用户在除夕当天收发微信红包的数量——142亿个,而其收发峰值也已达到76万每秒。百亿级别的红包,如何保障并发性能与资金安全?这给微信带来了超级挑战。面对挑战,微信红包在分析了业界“秒杀”系统解决方案的基础上,采用了SET化、请求排队串行化、双维度分库表等设计,形成了独特的高并发、资金安全系统解决方案。实践证明,该方案表现稳定,且实现了除夕夜系统零故障运行。

本文将为读者介绍百亿级别红包背后的系统高并发设计方案,包括微信红包的两大业务特点、微信红包系统的技术难点、解决高并发问题通常使用的方案,以及微信红包系统的高并发解决方案。

微信红包的两大业务特点

微信红包(尤其是发在微信群里的红包,即群红包)业务形态上很类似网上的普通商品“秒杀”活动。

用户在微信群里发一个红包,等同于是普通商品“秒杀”活动的商品上架;微信群里的所有用户抢红包的动作,等同于“秒杀”活动中的查询库存;用户抢到红包后拆红包的动作,则对应“秒杀”活动中用户的“秒杀”动作。

不过除了上面的相同点之外,微信红包在业务形态上与普通商品“秒杀”活动相比,还具备自身的特点:

首先,微信红包业务比普通商品“秒杀”有更海量的并发要求。

微信红包用户在微信群里发一个红包,等同于在网上发布一次商品“秒杀”活动。假设同一时间有10万个群里的用户同时在发红包,那就相当于同一时间有10万个“秒杀”活动发布出去。10万个微信群里的用户同时抢红包,将产生海量的并发请求。

其次,微信红包业务要求更严格的安全级别。

微信红包业务本质上是资金交易。微信红包是微信支付的一个商户,提供资金流转服务。

用户发红包时,相当于在微信红包这个商户上使用微信支付购买一笔“钱”,并且收货地址是微信群。当用户支付成功后,红包“发货”到微信群里,群里的用户拆开红包后,微信红包提供了将“钱”转入折红包用户微信零钱的服务。

资金交易业务比普通商品“秒杀”活动有更高的安全级别要求。普通的商品“秒杀”商品由商户提供,库存是商户预设的,“秒杀”时可以允许存在“超卖”(即实际被抢的商品数量比计划的库存多)、“少卖”(即实际被抢的商户数量比计划的库存少)的情况。但是对于微信红包,用户发100元的红包绝对不可以被拆出101元;用户发100元只被领取99元时,剩下的1元在24小时过期后要精确地退还给发红包用户,不能多也不能少。

以上是微信红包业务模型上的两大特点。

微信红包系统的技术难点

在介绍微信红包系统的技术难点之前,先介绍下简单的、典型的商品“秒杀”系统的架构设计,如下图所示。

该系统由接入层、逻辑服务层、存储层与缓存构成。Proxy处理请求接入,Server承载主要的业务逻辑,Cache用于缓存库存数量、DB则用于数据持久化。

一个“秒杀”活动,对应DB中的一条库存记录。当用户进行商品“秒杀”时,系统的主要逻辑在于DB中库存的操作上。一般来说,对DB的操作流程有以下三步:

  1. 锁库存
  2. 插入“秒杀”记录
  3. 更新库存

其中,锁库存是为了避免并发请求时出现“超卖”情况。同时要求这三步操作需要在一个事务中完成(所谓的事务,是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全地执行,要么完全地不执行)。

“秒杀”系统的设计难点就在这个事务操作上。商品库存在DB中记为一行,大量用户同时“秒杀”同一商品时,第一个到达DB的请求锁住了这行库存记录。在第一个事务完成提交之前这个锁一直被第一个请求占用,后面的所有请求需要排队等待。同时参与“秒杀”的用户越多,并发进DB的请求越多,请求排队越严重。因此,并发请求抢锁,是典型的商品“秒杀”系统的设计难点。

微信红包业务相比普通商品“秒杀”活动,具有海量并发、高安全级别要求的特点。在微信红包系统的设计上,除了并发请求抢锁之外,还有以下两个突出难点:

首先,事务级操作量级大。上文介绍微信红包业务特点时提到,普遍情况下同时会有数以万计的微信群在发红包。这个业务特点映射到微信红包系统设计上,就是有数以万计的“并发请求抢锁”同时在进行。这使得DB的压力比普通单个商品“库存”被锁要大很多倍。

其次,事务性要求严格。微信红包系统本质上是一个资金交易系统,相比普通商品“秒杀”系统有更高的事务级别要求。

解决高并发问题常用方案

普通商品“秒杀”活动系统,解决高并发问题的方案,大体有以下几种:

方案一,使用内存操作替代实时的DB事务操作。

如图2所示,将“实时扣库存”的行为上移到内存Cache中操作,内存Cache操作成功直接给Server返回成功,然后异步落DB持久化。

这个方案的优点是用内存操作替代磁盘操作,提高了并发性能。

但是缺点也很明显,在内存操作成功但DB持久化失败,或者内存Cache故障的情况下,DB持久化会丢数据,不适合微信红包这种资金交易系统。

方案二,使用乐观锁替代悲观锁。

所谓悲观锁,是关系数据库管理系统里的一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作对某行数据应用了锁,那只有当这个事务把锁释放,其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。对应于上文分析中的“并发请求抢锁”行为。

所谓乐观锁,它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响,各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据。在提交数据更新之前,每个事务会先检查在该事务读取数据后,有没有其他事务又修改了该数据。如果其他事务有更新的话,正在提交的事务会进行回滚。

商品“秒杀”系统中,乐观锁的具体应用方法,是在DB的“库存”记录中维护一个版本号。在更新“库存”的操作进行前,先去DB获取当前版本号。在更新库存的事务提交时,检查该版本号是否已被其他事务修改。如果版本没被修改,则提交事务,且版本号加1;如果版本号已经被其他事务修改,则回滚事务,并给上层报错。

这个方案解决了“并发请求抢锁”的问题,可以提高DB的并发处理能力。

但是如果应用于微信红包系统,则会存在下面三个问题:

  1. 如果拆红包采用乐观锁,那么在并发抢到相同版本号的拆红包请求中,只有一个能拆红包成功,其他的请求将事务回滚并返回失败,给用户报错,用户体验完全不可接受。
  2. 如果采用乐观锁,将会导致第一时间同时拆红包的用户有一部分直接返回失败,反而那些“手慢”的用户,有可能因为并发减小后拆红包成功,这会带来用户体验上的负面影响。
  3. 如果采用乐观锁的方式,会带来大数量的无效更新请求、事务回滚,给DB造成不必要的额外压力。

基于以上原因,微信红包系统不能采用乐观锁的方式解决并发抢锁问题。

微信红包系统的高并发解决方案

综合上面的分析,微信红包系统针对相应的技术难点,采用了下面几个方案,解决高并发问题。

1.系统垂直SET化,分而治之。

微信红包用户发一个红包时,微信红包系统生成一个ID作为这个红包的唯一标识。接下来这个红包的所有发红包、抢红包、拆红包、查询红包详情等操作,都根据这个ID关联。

红包系统根据这个红包ID,按一定的规则(如按ID尾号取模等),垂直上下切分。切分后,一个垂直链条上的逻辑Server服务器、DB统称为一个SET。

各个SET之间相互独立,互相解耦。并且同一个红包ID的所有请求,包括发红包、抢红包、拆红包、查详情详情等,垂直stick到同一个SET内处理,高度内聚。通过这样的方式,系统将所有红包请求这个巨大的洪流分散为多股小流,互不影响,分而治之,如下图所示。

这个方案解决了同时存在海量事务级操作的问题,将海量化为小量。

2.逻辑Server层将请求排队,解决DB并发问题。

红包系统是资金交易系统,DB操作的事务性无法避免,所以会存在“并发抢锁”问题。但是如果到达DB的事务操作(也即拆红包行为)不是并发的,而是串行的,就不会存在“并发抢锁”的问题了。

按这个思路,为了使拆红包的事务操作串行地进入DB,只需要将请求在Server层以FIFO(先进先出)的方式排队,就可以达到这个效果。从而问题就集中到Server的FIFO队列设计上。

微信红包系统设计了分布式的、轻巧的、灵活的FIFO队列方案。其具体实现如下:

首先,将同一个红包ID的所有请求stick到同一台Server。

上面SET化方案已经介绍,同个红包ID的所有请求,按红包ID stick到同个SET中。不过在同个SET中,会存在多台Server服务器同时连接同一台DB(基于容灾、性能考虑,需要多台Server互备、均衡压力)。

为了使同一个红包ID的所有请求,stick到同一台Server服务器上,在SET化的设计之外,微信红包系统添加了一层基于红包ID hash值的分流,如下图所示。

其次,设计单机请求排队方案。

将stick到同一台Server上的所有请求在被接收进程接收后,按红包ID进行排队。然后串行地进入worker进程(执行业务逻辑)进行处理,从而达到排队的效果,如下图所示。

最后,增加memcached控制并发。

为了防止Server中的请求队列过载导致队列被降级,从而所有请求拥进DB,系统增加了与Server服务器同机部署的memcached,用于控制拆同一个红包的请求并发数。

具体来说,利用memcached的CAS原子累增操作,控制同时进入DB执行拆红包事务的请求数,超过预先设定数值则直接拒绝服务。用于DB负载升高时的降级体验。

通过以上三个措施,系统有效地控制了DB的“并发抢锁”情况。

3.双维度库表设计,保障系统性能稳定

红包系统的分库表规则,初期是根据红包ID的hash值分为多库多表。随着红包数据量逐渐增大,单表数据量也逐渐增加。而DB的性能与单表数据量有一定相关性。当单表数据量达到一定程度时,DB性能会有大幅度下降,影响系统性能稳定性。采用冷热分离,将历史冷数据与当前热数据分开存储,可以解决这个问题。

处理微信红包数据的冷热分离时,系统在以红包ID维度分库表的基础上,增加了以循环天分表的维度,形成了双维度分库表的特色。

具体来说,就是分库表规则像db_xx.t_y_dd设计,其中,xx/y是红包ID的hash值后三位,dd的取值范围在01~31,代表一个月天数最多31天。

通过这种双维度分库表方式,解决了DB单表数据量膨胀导致性能下降的问题,保障了系统性能的稳定性。同时,在热冷分离的问题上,又使得数据搬迁变得简单而优雅。

综上所述,微信红包系统在解决高并发问题上的设计,主要采用了SET化分治、请求排队、双维度分库表等方案,使得单组DB的并发性能提升了8倍左右,取得了很好的效果。

最后总结

微信红包系统是一个高并发的资金交易系统,最大的技术挑战是保障并发性能与资金安全。这种全新的技术挑战,传统的“秒杀”系统设计方案已不能完全解决。在分析了业界“秒杀”系统解决方案的基础上,微信红包采用了SET化、请求排队串行化、双维度分库表等设计,形成了独特的高并发、资金安全系统解决方案,并在平时节假日、2015和2016春节实践中充分证明了可行性,取得了显著的效果。在刚刚过去的2017鸡年除夕夜,微信红包收发峰值达到76万每秒,收发微信红包142亿个,微信红包系统的表现稳定,实现了除夕夜系统零故障。

转自:公众号InfoQ

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