「千万级秒杀架构」千万级并发流量下，如何将流量串行化？

流量串行化，是指在高并发的场景下通过排队的方式将无序的并发流量整理成有序串行流量。

大家都知道在 Redis 集群部署模式出现之前，市面上大多数 的 Redis 都是采用一主多从模式，写操作全部是由主节点来执行。但是一主多从模式下主节点是单节点，所以 Redis 的写操作并发能力远远低于读操作并发能力。

那么在千万级并发流量场景下，虽然前面我们通过流量拦截器将大部分流量过滤掉了，但剩下的流量也不容小视。比如虽然过滤了 990 万，也就是 99% 的流量，但还剩下 10 万流量。如果这些流量都去扣减库存，会对 Redis 主节点将会产生巨大压力。怎么办呢？这就需要流量串行化。具体要怎么做呢？
总的来说，秒杀中的串行化主要是通过“队列”和“分布式事务”来实现的，具体分三步。

第一步，秒杀服务在扣减内存缓存中的库存成功后，将流量转入到它的内存队列中，进行初步排序，为写 MQ 做准备。
这里注意的是，要控制好内存队列缓冲区大小，太小可能会导致并发写入的时候大量请求被阻塞，可以将大小设置为消费端速度的两倍。比如消费端速度是 1000 QPS，则缓冲区可以设定为可以缓存 2000 个请求。

第二步，使用一个线程或者协程以固定速度从内存队列中消费流量，将流量写入到像 RabbitMQ 这种 MQ 中。
这一步主要是为了减轻 MQ 的并发压力，需要根据 MQ 的承载能力计算好速度。比如 MQ 的并发承载能力为 5 万 QPS，秒杀有 50 个节点，则每个节点的速度应当低于 1000 QPS。保留 20% 余量的话，每个节点的速度可以设定为 800 QPS。

第三步，使用另一个线程或协程，以低于第二步中的固定速度从 MQ 中消费流量，然后利用 Redis 事务从 Redis 中扣减库存，避免超售。最终，根据扣减库存的结果，给用户返回对应的提示信息。

需要注意的是，秒杀服务有多个节点，不同节点需要用使用不同的队列，但单个节点的内部，必须用同一个队列。这么做是因为多个节点间是不能共享客户端连接的，只有在节点内部消费自己的流量，才能给用户返回处理结果。
看到上面这三步，不知道你有没有联想到之前讲到的限流器？没错，第二步和第三步中的固定速度就是用限流器来实现。可以说，串行化的核心思路就是：使用队列将请求进行排队、限流，使用分布式锁对资源进行原子操作。