秒杀压测计划 + Kafka 分区设计参考

文章目录

  • 前言
  • [🚀 秒杀压测计划(TPS预估 + 测试流程)](#🚀 秒杀压测计划(TPS预估 + 测试流程))
    • [1. 目标设定](#1. 目标设定)
    • [2. 压测工具推荐](#2. 压测工具推荐)
    • [3. 压测命令示例(ab版)](#3. 压测命令示例(ab版))
    • [4. 测试关注指标](#4. 测试关注指标)
  • [📦 Kafka Topic 分区设计参考表](#📦 Kafka Topic 分区设计参考表)
    • [1. 单 Topic 设计](#1. 单 Topic 设计)
    • [2. 分区路由规则设计(Partition Key)](#2. 分区路由规则设计(Partition Key))
  • [🔥 最佳实践总结(再强调一次)](#🔥 最佳实践总结(再强调一次))
  • [🧠 总结](#🧠 总结)

前言

✅ 秒杀压测计划 + Kafka 分区设计参考


🚀 秒杀压测计划(TPS预估 + 测试流程)

1. 目标设定

项目 预估值
活动规模 10万用户同时抢购
单品库存 1000件商品
秒杀窗口 10秒内
理想 TPS 10,000 requests/sec

2. 压测工具推荐

  • Apache Benchmark (ab)(轻量简单)
  • wrk(更精准,可自定义脚本)
  • k6(现代化、分布式压测)

3. 压测命令示例(ab版)

bash 复制代码
ab -n 10000 -c 1000 -p post.json -T application/json \
   -H "x-user-id: user1" http://localhost:3000/seckill/10001
参数 含义
-n 总请求数
-c 并发数(1000人同时抢)
-p POST 请求体

4. 测试关注指标

关键指标 理想范围
接口平均响应时间 < 50 ms
Redis 扣库存成功率 99% 以上
Kafka 投递延迟 单条消息 < 10 ms
Kafka Lag(堆积量) 保持 lag <= 1000(可接受范围)
消费端处理TPS 保持 > 5000条/秒

📦 Kafka Topic 分区设计参考表

1. 单 Topic 设计

活动规模 推荐分区数 说明
<10万人 6-12 partitions 机器数 × 2
10万-50万人 12-24 partitions
50万以上 24-48 partitions

2. 分区路由规则设计(Partition Key)

ts 复制代码
// 选择 skuId 做 key
await producer.send({
  topic: 'seckill-orders',
  messages: [
    {
      key: skuId,  // 让同一个商品的抢购进同一个分区
      value: JSON.stringify(orderPayload),
    },
  ],
});

✅ 这样可以:

  • 保证同一商品局部顺序消费
  • 保证消费端负载均衡(不同商品打到不同分区)

🔥 最佳实践总结(再强调一次)

类别 关键做法
流量入口防护 Nginx 限流 + 接口限流 + Redis限流
原子扣库存 Redis Lua 脚本一次性完成判断+扣减
异步下单 Kafka 分区异步队列
幂等控制 订单表唯一索引 or Redis setnx
超时取消 Redis key expire + 定时任务
监控与告警 Kafka Lag、消费者异常率、DLQ 消息
可扩展性 Kafka 多分区,多消费组实例

🧠 总结

从秒杀入口 → Redis扣库存 → Kafka异步 → DB落库 → 超时关闭订单 → 完整链路保障 + 运维监控百万并发高可用秒杀系统设计!




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