B站票务抢购下单流程演进

原创业务线 2025-03-14 12:03 上海

围绕流量峰值承载、数据库压力优化、用户等待时长缩短三大核心目标，我们对下单链路进行了三阶段迭代。

1. 背景

bilibili 会员购票务从2017年从0-1开始，目前业务覆盖全国绝大部分2次元及2.5次元的展览、演出等项目。比如展览方面，有B站自己主办的BiliBili World（简称BW），Bilibili Macro Link（简称BML），和各种协作承办的漫展等。目前会员购票务在漫展垂直的市场率在行业中处于TOP级领先地位。

bilibili 会员购票务提供多种业务形态，包括：

抢票功能：帮助用户抢购热门活动票，避免黄牛抢购风险场景发生。

电影票：提供便捷的电影票购买通道，接通站内电影营销。

选座功能：支持用户自主选择座位。

检票工具：提升现场入场效率，体现平台服务独特性

结算：业内高效、快速对账结算体系。

这些服务为用户提供便捷的票务体验，涵盖了从购票到入场到结算全流程需求。

^{项目列表 ➡️ 项目详情 ➡️ 结算页 ➡️ 订单详情}

由于近年来漫展、电影等文化产业的消费力复苏，系统频繁承载高并发抢购场景（如漫展门票）。然而，热门项目库存远低于市场需求，传统架构在高并发场景下面临性能瓶颈。如何保障系统稳定性与用户体验，成为核心挑战。

2. 演进目标

对于一个热门的抢购项目，用户的基本访问链路为：项目列表/收藏 -> 商详 -> 选中对应的场次已经票种 -> 结算页补充下单信息 -> 下单。在上述链路中，其中商详以及项目列表基本都是一些固定的信息（商详页面的是否售罄用户也可以接受短期的延迟），所以这部分流程基本可以通过缓存去做处理，而大部分用户在结算页补充完个人信息之后，会对于创单接口进行多次且频繁的访问。下单接口流量大、实时性要求高，且直接影响交易收入转化，所以保障下单接口稳定成为重中之重。

围绕流量峰值承载、数据库压力优化、用户等待时长缩短三大核心目标，我们对下单链路进行了三阶段迭代。

3. 演进进程

随着会员购票务在漫展市场占比逐渐增加，票务的下单接口也经历过了以下三个阶段：

3.1 初始版本 - 同步事务处理

一：背景

在票务从0-1的过程中，为了增加市场的占有率，需要实现功能的快速迭代，这个过程中对于方案的考虑基本以实现基础功能为主。

二：方案

流程逻辑：用户请求实时同步处理库存扣减与订单写入。

三：效果

初始版本过程中，足以应对普通流量下的用户下单需求，然而当出现抢购的场景是，大事务以及库存DB的单行扣减问题的会影响到接口的性能以及接口响应时间，甚至出现库存死锁等问题。从而导致服务的雪崩。

痛点分析：

✅ 高并发下大事务阻塞——DB连接池耗尽，响应延迟飙升。

✅ 单行库存热点——InnoDB行锁竞争引发死锁，扣减失败率超30%。

✅ 无弹性扩展能力——服务雪崩风险显著。

3.2 异步下单 - 异步削峰，

降低响应时长以及DB压力

一：背景

针对于抢购的场景，为了避免出现因为库存以及大事务场景下影响用户下单，为了解决这种情况，衍生出了异步下单的版本：

二：方案

流程逻辑：解耦请求接收与事务执行，引入异步分批处理。

🔹前端交互：

用户获取下单Token，轮询查询结果（平均等待5-8秒）。

🔹后端处理：

✅ 库存批量冻结：合并SQL减少DB操作频次。

✅ 优惠券并行校验：拆分耦合模块提升吞吐量。

针对于用户下单接口中的容易导致DB出现异常的模块，进行异步削峰处理，将用户下单请求以及实际下单接口，拆分为两个模块处理，并且将下单批量化处理，减少DB的操作次数，降低DB的风险。

此时用户下单分成了三个步骤：

1. 用户下单，获取下单标识（唯一token）

2. 定时任务，批量下单，将之前的单条库存扣减、订单插入修改为进行批量冻结库存，并行冻结优惠券，批量合并sql插入数据库，最大限度上减少性能消耗

3. C端在下单页新增轮询接口根据唯一token轮询下单结果

三：效果

此方法很大程度上解决了数据库压力问题，但用户体验因轮询等待下降。

3.3 redis缓存扣减库存下单

一：背景

异步下单已经能够解决大部分的热门项目的抢购问题，但是自从2022年之后，漫展的市场热度出现了巨大的变化，上海CP的项目抢购打了我们一个措手不及。在抢购之前预估流量为平时流量的2倍，然而实际结果是比预估的流量大了10倍不止，紧随其后的BW的抢购更是说明了异步下单已经不能保证一些热门项目的抢购，对于下单接口需要进一步的改造。

在之前的异步下单链路中还是存在几个问题

前端用户体验，前端轮询下单结果，会有一个较长时间的等待。

支付回调流量不可把控，如果支付回调QPS过高，也会导致库存单行扣减压力

整个流程都是串行处理，如果下游接口响应耗时过高，会导致服务雪崩问题。

所以还需要对下单链路进行处理

库存单行扣减优化

接口部分调用串行转成并行处理，降低接口响应耗时，提升服务处理速度

二：方案

架构升级：

🔹 库存分层设计：

Redis预扣（90%库存）：通过Lua脚本保证原子扣减，提升下单库存性能

DB兜底（10%库存）：故障熔断时启用，结合库存校准机制防超卖（日志回溯+定时校准）。

🔹 支付回调异步化：

临时表削峰：支付成功后写入待扣减记录，定时任务批量处理DB库存。

并行化链路：优惠券核销、积分计算等模块异步执行，接口响应下降。

对于库存的扣减优化，主要有两点：

1. 下单扣减库存从DB扣改为redis扣，具体处理方式为：

a. 下单减库存，取全量库存的90%放入Redis进行扣减，这样做的目的是在Redis出现不可用的情况下，可以有部分数据库库存承接一定的流量等待库存校准完成。

b. Redis扣减失败会通过数据库进行扣减，失败达到阈值触发库存校准，并关闭热点标。

c. 库存校准：每次缓存库存操作会记录日志，用于校准数据库库存，避免因Redis超时重试等情况产生的超卖少卖。

2. 支付回调后扣减进入临时表缓冲

支付回调存在了QPS不稳定的风险，并且因为涉及到订单状态的变更，也不能进行限流操作，但是因为此处库存不影响前台项目的销售，所以接受一定程度的延迟，在支付回调过程中，将需要扣减的冻结库存暂时写入到一张临时表中，通过定时任务的方式做批量化处理，既起到了削峰的作用，也降低了库存的操作频次，大大降低了DB的热点数据问题。

同时，为了系统性地提高整体的读写并发度，我们做了如下梳理和优化

1. 应用节点（链路）过长

强弱依赖梳理，提供降级开关

缩短RT时长，提升下单链路的各个接口性能

规整服务告警和异常处理机制，尽量收缩核心链路范围，保证爆发期主链路的服务可用率达到SLA（下图是focus主链路异常处理和SLA监控的梳理逻辑）

2. 数据库

sql慢查询优化

DB主从数据同步延迟：下单链路查主库

数据库表优化：合表减少减少查表次数等

大事务：将数据库查询工作和rpc调用移除事务

扫描资源消耗过大的定时任务做提前预案，抢票时提前降级：改用databus消费

锁等待：避免非抢票相关的链路导致数据库加锁

数据库隔离级别：RR改为RC

此处增加一些细节阐述数据库事务模式RR和RC的区别，以及为什么在高并发场景下使用RC更合适

RR和RC的区别

一致性读

一致性读，又称为快照读。快照即当前行数据之前的历史版本。快照读就是使用快照信息显示基于某个时间点的查询结果，而不考虑与此同时运行的其他事务所执行的更改。

在MySQL 中，只有READ COMMITTED 和 REPEATABLE READ这两种事务隔离级别才会使用一致性读。

在 RC 中，每次读取都会重新生成一个快照，总是读取行的最新版本。

在 RR 中，快照会在事务中第一次SELECT语句执行时生成，只有在本事务中对数据进行更改才会更新快照。

在数据库的 RC 这种隔离级别中，还支持"半一致读" ，一条update语句，如果 where 条件匹配到的记录已经加锁，那么InnoDB会返回记录最近提交的版本，由MySQL上层判断此是否需要真的加锁。

锁机制

数据库的锁，在不同的事务隔离级别下，是采用了不同的机制的。在 MySQL 中，有三种类型的锁，分别是Record Lock、Gap Lock和 Next-Key Lock。

Record Lock表示记录锁，锁的是索引记录。

Gap Lock是间隙锁，锁的是索引记录之间的间隙。

Next-Key Lock是Record Lock和Gap Lock的组合，同时锁索引记录和间隙。他的范围是左开右闭的。

在 RC 中，只会对索引增加Record Lock，不会添加Gap Lock和Next-Key Lock。

在 RR 中，为了解决幻读的问题，在支持Record Lock的同时，还支持Gap Lock和Next-Key Lock；

主从同步

在数据主从同步时，不同格式的 binlog 也对事务隔离级别有要求。

MySQL的binlog主要支持三种格式，分别是statement、row以及mixed，但是，RC 隔离级别只支持row格式的binlog。如果指定了mixed作为 binlog 格式，那么如果使用RC，服务器会自动使用基于row 格式的日志记录。

而 RR 的隔离级别同时支持statement、row以及mixed三种。

为什么选择使用RC

首先，RC 在加锁的过程中，是不需要添加Gap Lock和 Next-Key Lock 的，只对要修改的记录添加行级锁就行了。

这就使得并发度要比 RR 高很多。

另外，因为 RC 还支持"半一致读"，可以大大的减少了更新语句时行锁的冲突；对于不满足更新条件的记录，可以提前释放锁，提升并发度。

减少死锁

因为RR这种事务隔离级别会增加Gap Lock和 Next-Key Lock，这就使得锁的粒度变大，那么就会使得死锁的概率增大。

带来的问题

首先使用 RC 之后，就需要自己解决幻读的问题。还有就是使用 RC 的时候，不能使用statement格式的 binlog，这种影响其实可以忽略不计了，因为MySQL是在5.1.5版本开始支持row的、在5.1.8版本中开始支持mixed，后面这两种可以代替 statement格式。

RR和RC在限购流程中的影响

如何通过“RC+显示锁”强制避免幻读

尽管RC级别不自动防幻读，但可通过 业务层加锁控制 来弥补。常用方案：

方案1：显式加行锁

-- 事务ABEGIN;SELECT * FROM orders WHERE user_id=1 AND product_id=100 FOR UPDATE; -- 对已有行加行锁（假设当前无历史订单，此查询无数据，无法锁定任何行）
-- 此时加锁失败，其他事务仍可插入相同条件的订单

缺陷：若当前无符合条件的记录（如首次购买），SELECT ... FOR UPDATE 无法锁定未存在的行或范围，锁机制失效。

方案2：唯一索引强行约束

通过数据库唯一索引作为兜底：

ALTER TABLE orders ADD UNIQUE INDEX idx_user_product (user_id, product_id);

当并发INSERT触发唯一键冲突时，第二个事务会直接报错，业务代码需对这些错误重试或拦截。

优点：绝对安全，数据库层物理拦截；

缺点：

仅适用于“单对象严格唯一性”场景（如一人一商品限购一次）；

若限购规则是N次（N>1），需改用计数器模式（如Redis原子操作）。

方案3：分布式锁 + 内存计数器

使用Redis或其他分布式协调服务（如ZooKeeper）执行原子操作：

-- Lua脚本实现原子化操作（示例）local key = "limit:user_1:product_100"local limit = 2local current = redis.call('GET', key) or 0if tonumber(current) < limit then    redis.call('INCR', key)    return "OK"else    return "EXCEED_LIMIT"end

由以上分析可知，无论选择RC、RR级别事务模式，都无法只通过数据库实现多条件动态限购，必须额外通过 显式分布式锁或缓存计数 确保逻辑原子性——将并发冲突拦截在业务层。

3. 此外，我们还从以下三个方面做了一些优化，以期尽可能提高Redis缓存命中率和性能，从而增加整体的读写并发度

a. 缓存击穿/穿透/连接等待的深度优化

缓存击穿

问题本质：热点Key失效瞬间的高并发穿透

解决方案：

逻辑过期时间：

存储数据时附加过期时间戳，异步更新缓存

多级缓存架构

L1本地缓存（Caffeine） + L2 Redis缓存 + DB

缓存穿透

问题本质：恶意/异常请求不存在的数据

解决方案：

布隆过滤器

// 初始化布隆过滤器BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(    Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")),     1000000,     0.01);
// 查询流程if (!bloomFilter.mightContain(key)) {    return null; // 直接拦截}

空值缓存：设置短TTL的null值（建议5-30秒）

请求校验：业务层增加参数合法性校验

连接等待优化

问题本质：连接池资源竞争导致延迟

优化方案：

# Lettuce连接池配置示例

spring.redis.lettuce.pool: max-active: 20 # 根据QPS计算：(平均请求耗时(ms) * 峰值QPS) / 1000 max-idle: 10 min-idle: 5 max-wait: 50ms # 超过阈值触发扩容 test-while-idle: true time-between-eviction-runs: 60s

监控指标：

连接获取时间（redis.pool.wait.duration）

活跃连接数（redis.pool.active）

等待线程数（redis.pool.queued-threads）

b.大key按片水平拆分

大key识别标准

String类型：Value > 10KB

Hash/List/Set/Zset：元素数量 > 5000 或总大小 > 10MB

拆分策略：水平拆分

// 基于哈希分片int shard = Math.abs(key.hashCode()) % 1024;String shardKey = "user:" + shard + ":" + userId;
// 基于范围分片String shardKey = "order:" + (orderId >> 16) + ":" + orderId;

c.热key

延长非高频变Key的过期时间

多级缓存保证命中率，例如ProjectInfo存在本地缓存，查询顺序：本地缓存>redis缓存->db，添加降级缓存做兜底

后置校验的方式控制数据不一致风险：提前预热/更新redis缓存

d.综合性能优化矩阵

优化维度

关键技术点

预期收益

复杂度

缓存命中率

布隆过滤器 + 多级缓存

提升30%-50%命中率

中

大Key处理

自动分片 + 数据压缩

降低90%单节点负载

高

热Key处理

本地缓存 + 读写分离

提升10倍读取吞吐量

中

连接效率

连接池优化 + Pipeline批量操作

降低50%网络延迟

低

通过以上系统性优化方案，可以在保证数据一致性的前提下，将Redis缓存命中率提升至90%以上，同时显著降低数据库负载和响应延迟。

4. 除了尽可能提高系统的读写并发度，我们也尽可能为每个接口配置了兜底的限流策略，防止流量过载情况下对系统的雪崩型打击：

网关集群限流

业务单机限流：Guava RateLimiter，这里可以额外介绍集中生产级限流器的特性

预热机制：

// Guava RateLimiter的预热实现RateLimiter.create(permitsPerSecond, warmupPeriod, timeUnit);

动态配置：

支持运行时调整速率阈值

基于QPS自动弹性扩缩

分级降级：

请求量区间       策略---------------|-----------------< 50%阈值      | 正常处理50%-80%阈值    | 延迟响应80%-100%阈值   | 返回缓存数据> 100%阈值     | 直接拒绝

流量染色：

对通过/拒绝的请求添加标记头

实现全链路限流控制

三：效果

经过对于接口的优化处理、以及库存扣减避免缓存热点之后，目前已经可以支持绝大部分的项目抢购。在24年BW项目抢购中，我们承接了93w/s的WEBCDN峰值流量，30w/s +服务峰值流量，并顺利保障了BW票务销售的稳定和业务目标的达成。

4. 总结

我们进行的几次链路优化、异步下单改造、库存缓存扣减等措施上线后，票务系统的下单吞吐量和稳定性都得到了较大的提升，也逐渐可以承接更大型规模项目的抢票需求。然而还存在着较多的优化点，我们将持续改造，为用户提供更好的购票体验。

-End-

作者丨周超、叶问

开发者问答

关于秒杀系统设计，大家还有什么优秀的方案和经验？

欢迎在留言区分享你的见解~

转发本文至朋友圈并留言，即可参与下方抽奖⬇️

小编将抽取1位幸运的小伙伴获取小电视鼠标垫键盘垫

抽奖截止时间：3月18日12:00

如果喜欢本期内容的话，欢迎点个“在看”吧！

往期精彩指路

大数据丨AI丨多媒体

Fish AI Reader

FishAI

联系邮箱 441953276@qq.com

相关标签