数据库连接数：应对双11，应用服务器连接池大批扩容，警惕底层数据库、Redis等连接数瓶颈

1.3.3 外部服务

• 短信：外部短信延迟与送达率问题，可以搭建短信平台，多家渠道做路由和切换分流（短信平台架

构？）

• 支付：银行支付与回调延迟，搭建支付中心，对接多支付渠道
• 快递对接：快递服务对接（快递100）
• 外部云存储：云存储文件访问，流量扩容（大家所使用的存储？nfs的架构与事故）
• CDN：外部静态文件访问提速服务（使用过的项目？）

2 应对措施该小节从中台的各个团队角度，介绍双11期间的一些应对措施和遇到的问题 。

文章插图

2.1 业务中台2.1.1 订单中心1）异步化
场景：
大促期间新增许多需要获取订单状态的服务，比如应对双11而临时增加的数据中台订单大屏展示等
解决：
异步化，并对消息队列调优，多队列分流
问题：
注意异步化引发的乱序问题，一是传输阶段，二是消费阶段
图解：
rabbitmq传输：队列级别顺序保障，单消费者消费一个队列可以严格保障顺序性，需要扩充队列数提
升性能

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kafka传输：分区级别顺序保障，只能保障投放和传输阶段的顺序性

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consumer：1对1消费存在性能问题，接收消息后对key做二次分发，放入多个内存队列，开启多线程
消费
2）过期订单
双11抢单是最常见的场景，抢单不支付会占据大批量资源，如商品库存 。如何取消过期订单是架构师必
须面对的问题 。主要有以下几种方案：
扫表实现
原理：
通过定时任务轮询扫描订单表，超时的批量修改状态
优点：

• 实现非常简单

缺点:

• 大量数据集，对服务器内存消耗大 。
• 数据库频繁查询，订单量大的情况下，IO是瓶颈 。
• 存在延迟，间隔短则耗资源，间隔长则时效性差，两者是一对矛盾 。
• 不易控制，随着定时业务的增多和细化，每个业务都要对订单重复扫描，引发查询浪费

java延迟队列实现
通过DelayQueue，每下一单，放入一个订单元素并实现getDelay()方法，方法返回该元素距离失效还
剩余的时间，当<=0时元素就失效，就可以从队列中获取到 。启用线程池对数据监听，一旦捕获失效订
单，取出之后，调用取消逻辑进行处理 。

文章插图

优点:

• 基于jvm内存，效率高，任务触发时间延迟低 。

缺点:

• 存在jvm内存中，服务器重启后，数据全部丢失 。
• 依赖代码硬编码，集群扩展麻烦
• 依赖jvm内存，如果订单量过大，无界队列内容扩充，容易出现OOM
• 需要代码实现，多线程处理业务，复杂度较高
• 多线程处理时，数据频繁触发等待和唤醒，多了无谓的竞争

消息队列实现
原理：
设置两个队列，每下一单放一条进延迟队列，设定过期时间 。消息一旦过期，获取并放入工作队列，由

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