原创：小姐姐味道（微信公众号ID：xjjdog），欢迎分享，转载请保留出处。
秒杀系统是一件复杂的事，从我们上篇文章中就能看出来，洋洋洒洒又臭又长接近5000字。这样复杂的东西，如果每个系统都要写一次，势必是个非常大的人力浪费。其中一个环节考虑不周，就会功败垂成。
从上次在技术交流群里聊到秒杀系统的设计，到目前为止已经招募到8位对其非常感兴趣的小伙伴，主笔编码。经过大家的讨论，感觉除了做成一个秒杀的demo，我们还可以更近一步，将其做成一个秒杀引擎。
在这里，xjjdog将和大家分享这个过程。结果并不重要，重要的是思路和过程。你可能会获取一些框架类代码的开发经验，希望或许如此吧。
一个黑盒
最主要的思路，就是把秒杀引擎看成是一个黑盒，对完成秒杀的逻辑进行屏蔽。一端输入，一端输出。也就是说，你把要秒杀的数据，经过清洗倒入秒杀引擎后，剩下的就没原来系统的什么事了。
“精致秒杀引擎，云加速，弹性可伸缩高可用架构。SLA全年5个9，绿色无公害，为您的业务保驾护航。专业的售前技术支持，协助您完成最优配置。”是不是非常熟悉而扯淡的宣传语？这就是黑盒，我只要完成功能了，你管我是牛鬼蛇神。
概念抽象
从过程上来讲，我们将秒杀的代码也归类为三个阶段：准备、秒杀、清算。为了完成上面的目标，还是需要对涉及的资源进行进一步抽象。以下是初步定下的一些概念，后续或有变动。
actor 秒杀参与者
根据字面意思，就能够看到这里抽象的是操作的主体，也就是参与的人。actor会带有一些附着信息，比如用户的一些基本信息。这样，就能够实现一些个体的流控策略，或者风控策略。举个例子，假如有一个逻辑：最新注册的账号没有秒杀资格。那么actor的附加信息里，就应该包含用户的注册时间。
queue 缓冲队列
队列是秒杀请求的缓冲，是首先落地的地方。无论是内存队列，还是分布式队列，其实操作起来都是差不多的。我们也对其进行一下抽象。这样，通过配置参数，就可以调节秒杀队列的行为和性能。
source 秒杀数据源
数据的提供者。数据可能来源于一个外部的数据库(db)，也可能来自于外部的推送(push)，也可能来自于外部接口的拉取(pull)。这个数据获取的过程，我们就给它起个名字，叫做source。当然，这部分的功能也是可以扩展的，比如source数据来自ES。
sink 秒杀数据落地下沉
主要处理秒杀完成后，数据的去向。与source类似，它是一个反向的动作。处理的是类似库存扣减一类的落地动作。这个组件的行为，或许是推送，也或许是直接发送一个事件消息。source和sink，组成了一个秒杀目标的具体数据流向，是黑盒之外的东西。
target 秒杀目标
是时候给秒杀目标起个名字了。它拥有一个在秒杀引擎中唯一的名字：targetID，用来标识是哪一种商品。非常非常多的个性化配置参数，就在这里，比如秒杀开始时间，队列长度，是否懒加载商品等。
stock 库存操作
库存操作指的是在黑盒之内的操作，这些信息会不定期的进行合并，sink到业务端。对stock的操作，就需要保证其正确性和吞吐量。这也是我们的核心概念之一。
action 动作
类似消息总线的作用。动作，action，指的是actor所产生的所有行为的载体，在整个生命周期中，是不可变的（Immutable）。动作会被缓冲，追踪，调度，记录，是穿插整个引擎的行为实体。
runtime 实时运行单元
runtime是变化的，用于秒杀混沌期的信息缓冲，原则上不会记录和下沉。我们的运行单元会做很多运算和判断，直到最终的数据，达到BASE的状态。
主要流程
目标
秒杀引擎会用到各种各样的技术，我们手到拈来，但是也需要一种方式进行分享。配合教程+源码的方式，会有更好的效果。为了保证程序的健壮性，会使用单元测试，尽量的覆盖代码；为了评估整个系统的性能，我们也会介绍一些压力测试方面的工具；最后，会使用一个springboot项目集成秒杀引擎，做一个最终的效果。
其中的抽象概念部分，要能够做到动态替换，并提供自定义的扩展方式。
暂定的技术选型
秒杀引擎包含三部分。
1、核心部分
此模块会依赖尽量少的组件，以便用在各种开发环境中（不仅仅是spring），涵盖了重要的概念和实现逻辑。会有特别多的精细化配置参数进行性能调节。
2、demo部分
使用springboot、vue、flutter等最流行的技术，展现一个完整的示例。
3、方案部分
对一些特殊场景的优化，或者某个扩展性的主题，出具的具有典型性代表的方案。
用最有营销力的一个词来说，就是行业解决方案。
代码
项目代码在github，目前只有部分抽象概念。有兴趣可以跟踪。
https://github.com/xjjdog/seckill-engine复制代码
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