阿里电影节抢票技术揭秘

对于电影爱好者来说，每次的电影节、影展活动，都是抢票大战的开启，出票速度几乎可以用“秒空”来形容，例如上海国际电影节线上开售的记录是1分钟售出5万张。

今天，阿里高级开发工程师念贤主要围绕售票环节，讲述阿里文娱的云智系统是如何支撑高流量并发，保障系统的稳定，不出现重卖等实现方案背后的技术。

一、背景介绍

先简单分析一下电影节的抢票业务，典型特征是在大流量抢购、高并发的场景下，让用户极快的锁定座位然后出票，特别是热门的影片，会异常的火爆。第一道压力是查询已售座位列表和锁座，需要能快速的支撑用户的锁座请求，且实时查询到已售卖的座位列表，避免发起无效的锁座请求;第二道压力是出票，如果锁座成功，但一直出票失败，会给用户带来很不好的体验。

二、架构设计思考的方向

1.让业务赢

在分层设计上，分成渠道接入层、业务层和服务层。在业务层，对外业务和管理后台功能独立，职责清晰，快速支撑业务;服务层沉淀基础服务，构成稳定的业务和基础服务

 

量如何抗?

电影节的流量是非常典型的秒杀场景，瞬时流量非常高，对于系统的高性能要求就注定很高，在云智中，我们是如何抗高并发流量的?我们通过以下三点来进行阐述：热点数据隔离、流量削峰漏斗、多级缓存。

1)热点数据隔离

在热点隔离这块，云智选择的策略包括：数据隔离和业务隔离。

数据隔离：是把查询已售卖座位和已锁定座位等库存相关的热点数据，隔离出来，单独业务数据库，且使用分库分表，减少系统性能压力，提高吞吐量。

业务隔离：电影节的业务数据，独立的业务数据生成能力，圈定参与活动的业务数据，进行缓存预热，起到隔离的效果。

2)流量削峰漏斗

关键词是“分层削峰”，漏斗式的减少请求流量，在业务链路的过程中，我们会进行业务校验，层层过滤，如用户的账号安全、购买资格，影院、影厅等基础信息状态是否正常，要购买的商品信息状态是否正常、秒杀是否已经结束等


 

（编辑：广安站长网）

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