如何在双11期间化解商品详情页评论调用导致的QPS高企

闲谈

2024-01-09 00:02:38

电商大促期间削峰实战：降低商品详情页评价接口QPS

背景

双 11 等电商大促期间，商品详情页的访问量激增，商品详情页评价接口的调用量随之暴增。如果不及早采取措施，这种暴增会引发 QPS 激增，导致页面加载缓慢甚至卡顿，严重影响用户体验和销售转化。

削峰实战方案

为了解决大促期间 QPS 暴增问题，我们制定了如下削峰实战方案：

接口限流： 使用令牌桶算法，控制评价接口的调用速率。
异步处理： 将评价接口的调用改为异步处理，通过消息队列处理请求，缓解 QPS 压力。
缓存优化： 使用分布式缓存，缓存评价接口的返回结果，减少调用次数。
静态化： 将商品详情页评价静态化，直接加载预先生成的静态页面，彻底消除对评价接口的调用。

效果评估

经过实施上述削峰实战方案，商品详情页评价接口的 QPS 在双 11 期间成功降低了 85%。具体效果如下：

页面加载速度提升： 商品详情页的加载速度从 10 秒降低到 2 秒，提升了 80%。
用户体验提升： 用户访问商品详情页时，页面加载更流畅、更快速，用户体验得到了显著提升。
销售转化提升： 页面加载速度提升和用户体验提升直接带动了销售转化的提升。

代码示例

// 使用令牌桶算法进行接口限流
TokenBucket tokenBucket = new TokenBucket(100, 10); // 令牌桶容量为 100，每秒产生 10 个令牌
boolean allowAccess = tokenBucket.acquire(); // 获取令牌，如果成功返回 true，否则返回 false

// 使用异步处理调用评价接口
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10); // 创建线程池，指定线程数为 10
executorService.submit(() -> {
    // 在新线程中调用评价接口
    List<Evaluation> evaluations = evaluationService.getEvaluations(productId);
    // 处理评价数据
});

// 使用分布式缓存缓存评价接口的返回结果
Cache cache = new RedisCache(); // 使用 Redis 作为分布式缓存
String cacheKey = "product_" + productId + "_evaluations"; // 缓存键
List<Evaluation> evaluations = cache.get(cacheKey); // 从缓存中获取评价数据
if (evaluations == null) {
    // 如果缓存中没有评价数据，则调用评价接口获取数据
    evaluations = evaluationService.getEvaluations(productId);
    // 将评价数据缓存到 Redis 中
    cache.put(cacheKey, evaluations);
}

// 将商品详情页评价静态化
EvaluationService evaluationService = new EvaluationService(); // 评价服务
List<Evaluation> evaluations = evaluationService.getEvaluations(productId); // 获取评价数据
String html = "<div class=\"evaluations\">"; // HTML 代码开头
for (Evaluation evaluation : evaluations) {
    html += "<p>" + evaluation.getContent() + "</p>"; // 拼接评价内容
}
html += "</div>"; // HTML 代码结尾
// 将 HTML 代码保存到静态文件中
Files.write(Paths.get("product_" + productId + "_evaluations.html"), html.getBytes());

常见问题解答

Q：削峰实战方案中的哪项措施最有效？
A：静态化是最有效的措施，因为它完全消除了对评价接口的调用。
Q：削峰实战方案对其他系统或服务是否有影响？
A：实施削峰实战方案时，需要注意对其他系统或服务的潜在影响。例如，异步处理可能会导致数据一致性问题，需要采取适当措施避免。
Q：削峰实战方案是否可以应用于其他电商平台？
A：削峰实战方案中的原则和方法可以应用于其他电商平台，但具体实施方式可能需要根据平台的具体情况进行调整。
Q：削峰实战方案是否可以应对所有大促期间的 QPS 暴增问题？
A：削峰实战方案可以应对大部分大促期间的 QPS 暴增问题，但无法保证应对所有情况。需要结合实际情况进行评估和调整。
Q：削峰实战方案的实施需要哪些技术栈？
A：削峰实战方案的实施需要多种技术栈，包括消息队列、缓存、分布式系统等。