背景

1. 游戏与大促

每年 shopee 会在五至十二月的每个大促节点举行电视直播活动。每次大促活动时，各市场的运营人员会与当地电视台合作，在节目直播过程中插入一段玩 shopee 小游戏的互动环节。

1.1 大促游戏的选择

在大促筹备阶段，当地运营人员会根据大促时间表，在游戏管理平台设置游戏活动的开始时间、结束时间、奖池及页面素材。待大促进行时，电视台主持人将引导用户打开 shopee app 并进入小游戏页面。

当地运营人员会根据大促计划，从多款小游戏中选择几款参与到电视直播大促当中，而 shopee shake 是被使用次数最多的大促小游戏，几乎每次大促活动都会出现它的身影。通过这款游戏，当地运营人员可以发放 shopee 金币，吸引用户在 shopee 下单购买商品。

每次大促时，shopee shake 都会带来大量用户流量。2021 年 5.5 大促时，该游戏接口最高 qps 达到 30 万+，在大促过程中发挥了重要的引流作用。

1.2 shopee shake

shopee shake 是用户通过在游戏页面摇动手机，获得 shopee 金币的类似摇一摇的小游戏。用户摇动次数越多，得到金币的概率越大。下图展示了三个不同阶段的游戏页面：

最左侧是游戏预热阶段的页面。游戏开始前，用户进入这个页面后，可以看到金币池的大小和游戏开始的倒计时，也可以将页面通过第三方或发送消息的方式分享给好友，获得额外金币奖励。

中间是游戏过程页面。游戏过程中，该页面会不停掉落金币。用户需要在有限的时间内摇动手机。摇动速度越快，得到金币的概率就越大。

最右边是游戏结果页面。用户在当局游戏获得的金币数量会显示在这一页面。另外，由于每一局游戏会消耗一次机会，剩余游戏机会在此页面也有直观呈现，若用户还有机会，可以直接点击按钮，继续进行游戏。有时，当地运营人员还会配置一些抽奖机会，如果用户抽中了某项奖品，同样会在这个页面显示。

2. 技术方案

从游戏机制来看，shopee shake 的后端系统面临以下几项挑战：

• 瞬时并发量大：由于游戏开始时间是全局统一，所有用户都会在同一时间进入游戏，导致在短时间内产生大量请求。因此，后端系统需要在短时间内承载大量请求。
• 游戏时间短：整场游戏环节一般持续 5 分钟，每局游戏通常在 10 秒到 30 秒之间。
• 并发扣减金币池：所有用户共享同一个游戏奖池，每一局游戏结束后都要并发扣减游戏奖池，后端系统容易因此出现单点问题，从而影响到系统性能。

因此，我们的技术方案需要支持高并发请求，支持水平扩容，并解决潜在的奖池单点问题。

2.1 架构设计

从产品特点来看，shopee shake 系统主要提供两大功能，分别是供当地运营人员进行大促活动配置，以及供 shopee 终端用户玩游戏获得金币。

相应地，系统也分成两端，即 admin 管理端和用户端，分别面向当地运营人员和 shopee 终端用户。

在大促前，当地运营人员会通过 admin 端进行游戏相关配置。活动进行时，用户通过 shopee 终端访问游戏页面，请求后端。其中，最重要的两个请求是“游戏开始”及“游戏结束”请求：

• 游戏开始请求的业务逻辑是校验每个用户的机会是否足够，当前金币库存是否低于配置值等；
• 游戏结束请求的业务逻辑是计算用户得到的金币数、扣减金币库存、写排行榜、给用户发金币及获奖消息。

综合以上考虑，shopee shake 系统整体架构分为三层，即接入层、应用层和资源层。

• 接入层：负责接入用户请求，用户登录态校验及协议转换。
• 应用层：核心业务逻辑处理系统，包括活动配置加载、道具模块、机会模块、库存模块，以及很多微服务，如排行榜服务、组团逻辑服务、获奖消息。
• 资源层：主要包含 mysql、codis 以及 shopee 中台服务，如通知发送服务、金币发送服务、聊天服务。

2.2 高并发技术

为了应付高并发的情况，shopee shake 的后端系统采用了很多高并发技术。这些技术并不是在最初设计时就被采用，而是经过不断的“踩坑-优化”，慢慢迭代而成。优化方案可能不是最优的方案，但都是结合产品特性，综合权衡得到的结果。下文将着重介绍几项主要的优化方案。

2.2.1 水平扩容

为了支撑大流量，我们的游戏系统需要支持水平扩容。只要支持水平扩容，就可以通过增加机器数量来提高系统可承载的吞吐量。

系统支持水平扩容，这就要求系统的接入层、应用层和存储层都支持水平扩容。

其中，接入层和应用层可以做成无状态服务，以支持水平扩容。但存储层支持水平扩容是不容易的，需要将存储数据均匀分布在不同存储节点上。

shopee shake 系统采用 codis 作为存储层，主要考虑到了以下几个因素：

• 水平扩容：codis 支持水平扩容，只要增加 codis 集群的 redis 实例数，即可做水平扩容。
• 高性能读写数据：游戏中的用户机会、金币库存、排行榜等数据在游戏过程中会被频繁读写，因此需要能支持高性能读写的存储系统。
• 数据无需持久化：游戏数据只在活动过程中使用，活动结束后不需要保存。

由上面几点可以看出，codis 作为该游戏的存储层是非常合适的。

但并不是说只要使用了 codis 作为存储层，就支持水平扩容，还需要想办法将数据均匀分布在不同的存储节点上。我们最初设计游戏时并没有注意到这一点，以致于系统在大流量压测的时候出现了瓶颈。后经分析发现，codis 集群有一台 redis 实例的 cpu 使用率达到 100%，原因是游戏的金币库存使用的 codis key 是单点 key，超出了单台 redis 实例性能上限。在流量较小的时候，这并不是问题，但放在大流量场景下，会导致整个系统的性能瓶颈。

在 shopee shake 游戏中，金币库存供所有用户共享，所有用户端在游戏结束时都会并发查询及扣减这个库存值。当库存低于指定值时，游戏会提前结束，目的是防止库存超发。因此，金币库存值的读写非常频繁，而且要求数值精确可靠。

使用单点 key 虽然能保证金币库存值是实时且可靠的，但却会带来性能瓶颈。

我们解决这个问题采用的方法是分桶——将一个金币库存拆分成多个分库存，不同用户去扣减不同分库存。这样做，就可以将单点 key 拆分成多个 key，不同 key 的流量则分散到不同的 redis 实例。因此存储层能承载的qps = n * 单台 redis ops，n 为分库存个数。

另外，分库存的数量也可以随着流量的增长而增长。示意图如下：

使用分桶的方法，会导致一种异常情况——分库存扣减不均，部分用户会因库存不足而提前结束游戏，但实际上另一个分库仍有库存。这种情况不可能完全避免，在大流量场景下，会出现大量扣减库存的请求，只要将用户流量尽量均匀分到不同分库存，则可以大大降低出现这种情况的概率。

采取分桶的方法，可以有效地提高系统的吞吐量。而因此引入的分库存扣减不均的问题，在大流量情况下，也相对可以接受。

2.2.2 缓存

对于很多面对高并发、大流量的系统来说，缓存是一种常用的技术，shopee shake 系统也使用了大量缓存。

在游戏过程中，有很多数据是读多写少的，甚至是只读的，如游戏配置、静态资源等。这些读多写少的数据非常适合使用缓存。利用缓存可以极大地缓解数据库压力，也能减少接口响应延时。

缓存有个漏斗模型：经过层层过滤后，透传到后面的系统流量越来越低。所以设计游戏系统时，考虑到数据的读写频率，应当尽量将数据放到更接近用户的缓存。

shopee shake 在每一层系统都使用了缓存，如 web 缓存、进程缓存、codis 缓存。对于热点数据，需要提前缓存，这样做可以防止当缓存不存在时，大流量瞬间冲击到数据库的情况。web 静态数据则使用 cdn 边缘缓存，以此提高游戏加载速度。

系统后端使用缓存时，需要解决另一个问题——缓存如何更新？对于流量较小的系统来说，当缓存过期后，直接尝试从数据库获取数据，这是比较常见的方案。但在大流量场景下，这种方案会导致大量请求直接请求数据库，会造成数据库受到极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。

解决这个问题，可以使用锁的机制：多个并发请求发现缓存过期，需要去查询数据库时，先去获取“更新缓存锁”，只有获取到“更新缓存锁”的请求才会去查询数据库，当查询数据库完成且更新缓存成功后，释放“更新缓存锁”，而其他请求则进入等待状态，直到缓存被更新时，直接返回缓存。示意图如下：

但该方案存在一个弊端：如果出现网络抖动或后端数据库出现异常，导致查询后端数据库耗时过长，会有大量读请求因此被阻塞，最终占满内存。

shopee shake 曾在一次压测过程中暴露出这一问题。当时，游戏服务内存在短时间内大幅增长，且接口延时变大。经过分析，我们最终发现是缓存更新时后端数据库出现异常，无法及时响应，导致大量请求被阻塞。

为了解决这一问题，我们采用了有限等待时间的方法，如果在设定的等待时间内无法获取到最新的缓存，则使用旧缓存。但这种解决方案有可能会导致数据不一致的情况。对于 shopee shake 系统来说，需要查询数据库的数据都是游戏的基本配置，而这些配置在游戏开始后的修改频率是非常低的，所以有限等待时间的方案比较符合我们的业务场景。

2.3 异步

在高并发场景下，为了提高接口性能，有时会将一些耗时高，但不需要阻塞主流程的操作放到消息队列，减少在线系统的压力。同时使用另一个异步处理的服务，不断处理消息队列的数据。shopee shake 系统也采用了这样的方案。

在一次压测过程中，我们发现游戏系统的游戏结束接口延时相比其他接口要大，而该接口主要用于接收用户摇动手机的次数、计算用户获得的金币数以及给用户发放金币，是整个游戏中最重要的写接口，会直接影响整个系统的吞吐量。

经过性能分析及代码分析发现，游戏结束接口在以下两个功能上耗时最大，大约占接口总延时的 30%：

• 将用户游戏得分数写入排行榜；
• 给用户发放金币及发送获奖通知。

对用户场景进行分析并和产品经理讨论后，我们梳理了游戏结束接口中所有可以异步处理的功能，并将这些功能异步处理。

可以异步处理的功能有以下几项：

• 用户游戏得分写入排行榜：查看排行榜的入口比较深，请求流量比较低，且同时有大量用户正在玩游戏时，排行榜数据变化很快，用户并不需要看到榜单实时变化过程，因此只需在一定时间内输出最终的排行榜数据即可。
• 发放金币：派发金币并不需要实时到账，这样的体验对于用户来说是可以接受的。
• 发送获奖通知：获奖通知用于告知用户获得金币，不需要实时通知。
• 数据埋点上报：上报用于离线分析的游戏数据。离线分析的数据不需要实时上报。

异步处理要解决两个问题：一是不能丢失消息；二是幂等，即重复消费消息，要保证结果一致。

第一点是因为异步处理无法实时感知消息处理的结果，所以需要保证消息不会丢失。第二点的原因是，消息队列的消息有可能会出现重复消费的问题，则需要保证重复消息不会产生副作用。

对于不能丢失消息这点，使用现有成熟消息队列中间件，如 kafka，是能保证的。但存在消息队列出现故障或消息队列容量满载，无法写入新消息的情况，这时需要提取日志，重新生成消息，发送到异步处理服务。所以对于消息队列，需要加强监控，及时发现故障及进行数据补发。

对于重复消费的问题，可以在每一次游戏生成全局唯一的 id，作为请求 id 传给派奖系统，派奖系统根据请求 id 作为唯一键，派奖前先查询当前请求 id 是否曾经派过奖，确保同一个请求不会被重复处理。

由此可见，引入异步处理会增加系统的复杂度，但也能有效提高接口的性能。

3. 容量规划

在每次大促前，我们需要评估系统容量是否足够，是否能支持当地运营人员预估的用户量。这时就需要对系统的容量进行规划。

容量规划主要由下面几个步骤组成：

1. 单容器容量评估。该数据通过全链路压测获得。通过部署单容器容量，压测得到系统的极限容量。单容器容量粒度精确到每个接口可承载的 qps。

2. 将当地运营人员预估的 pcu（最大同时在线用户数）与 qps 进行转换，计算得出系统需要承载最大的 qps。

3. 计算部署的容器数量。

• 容器数量 = 最大 qps / 单容器容量

• 预留部分机动资源，防止突发流量

4. 计算下游容量要求。如 codis ops、下游服务 qps。

• codis ops = 最大 qps * 每请求 codis 操作次数

5. 计算得出的容量后，按需求容量实际部署，包含业务容器数及下游中间件及游戏的需求部署。部署成功后，再做一次全链路压测，验证容量是否满足预估的 qps 需求。

4. 立体监控

为了能实时观察服务运行情况，及时发现异常，团队要对系统进行全方位、立体的监控。立体监控包括接入层、应用层、资源层、硬件层等监控，每层监控指标各不一样。只有做到完整的立体监控，才能及时发现潜在问题。

下表展示了不同层次的监控指标：

5. 大促预案

凡事预则立，不预则废。在大促过程中，面对突发情况，如何应对？

突发情况可能会在系统任何一个环节出现。因此，在梳理预案的时候，我们会根据系统的关键链路寻找链路上的关键节点，并针对关键节点制定预案。

常见的突发情况包括：活动配置错误、接入层不稳定、服务自身出现 bug、依赖的存储层服务不稳定、依赖的下游服务不稳定、依赖的中间件不稳定等等。

根据这些突发情况出现的阶段不同，预案也相应地分为前置预案、应急预案和恢复预案三种类型，有针对地展开处理。

例如：针对“活动配置错误”的突发情况，我们准备了相应的前置预案，在大促活动开始前，检查大促游戏各项配置是否正确。

6. 故障演练

有了预案，并不代表就高枕无忧。这些预案在故障发生时是否真的有效？处理问题的人是否熟练？沟通机制是否顺畅？我们并不希望线上真正出现故障时才去验证这些问题，这样风险太大，成本太大。所以应在线上环境隔离真实流量的情况下，提前模拟各种可能产生的故障，来观察系统的反应和人员处理情况，以验证预期策略。

于是，在大促前我们都会进行故障演练，以低成本的方式发现预案的不足，暴露系统的问题，不断提高人员及系统的能力。

6.1 人员分工

故障演练不仅仅包含突发情况的应对预案，也包含不同职能人员的分工。不同职能人员聚集职能内的责任，同时又能保证信息的有效流转，提高发现问题、执行预案的效率。

上述职能中，除了破坏组是为故障演练而设，其他都是在真实大促活动中切实存在的。在每次大促时，相关职能的人员都会值班待命，随时处理大促过程中出现的异常情况。

6.2 演练过程

制定好人员分工及应对流程后，应该如何进行演练？下文将从故障演练前、故障演练中和故障演练后三个阶段来展开介绍。

6.2.1 故障演练前

• 检查必备基础能力：流量注入及流量染色等能力，保证流量不影响真实用户；
• 确定故障演练范围、环境：跟当地运营人员确定可演练的真实线上环境，确保没有真实流程，或实施流量隔离，不影响真实用户；
• 确定故障及应对预案：确定要演练的故障，制定好故障剧本，并针对故障制定相应预案；
• 通知涉及的外部人员：将可能的影响面提前通知相应外部人员。

6.2.2 故障演练中

被染色的流量注入系统的那一刻起，故障演练就正式拉开序幕。据上图所示，整个演练流程分为八个主要步骤：

1. 破坏组按故障剧本，注入故障到演练系统；

2. 定位组观察各指标，及时发现故障，进行初步定位，排查问题；

3. 定位组汇总关键信息上报故障给决策组；

4. 决策组收到故障报告，根据关键信息决定是否执行预案，并告知执行组决策结果，要求执行某个预案；

5. 执行组收到决策组的决策结果，执行某个预案；

6. 执行组将执行结果反馈给决策组；

7. 决策组同步预案执行结果给定位组；

8. 定位组观察预案执行后的指标是否恢复，并将结果反馈给决策组及其他人员。

6.2.3 故障演练后

• 现场清理：如流量关闭、撤销故障、关闭预案、清理演练的数据等；
• 通知相关人员演练结束；
• 演练报告与总结：包括是否达到预期目标、预案有无生效、是否有预料之外的状况发生，并对关键指标（业务指标、机器负载指标）收集归纳，整理后续改进点。

7. 总结

本文从游戏的逻辑、系统架构、使用的高并发技术，和团队的立体监控、大促前的容量规划、大促预案以及故障演练等方面介绍了小游戏 shopee shake 如何应对大促。

在大流量冲击下，系统保持稳定需要靠系统性思维，不仅仅要考虑系统自身情况，更重要的是技术团队要不断总结教训，积累实践经验，提高自身能力。面对大促，团队应该要做到以下几点：

• 要充分了解业务的特点，设计出符合业务特点的技术构架，并且全面考虑高并发场景，综合运用高并发技术；
• 要充分了解大促流量分布情况、流量预估，做出合理的容量规划；
• 要通过各种外部系统，如监控、日志等了解系统的运行情况，及时发现问题、解决问题，提高可用性；
• 要有应急预案思维，提前做好各关键节点的预案，多做故障演练，提高应对各种突发情况的处理能力。

shopee shake 的现有系统及预案还有不少可以更加完善的地方。为进一步提升游戏系统在大促中的响应能力，后续我们将继续在以下几方面做出优化：

• 系统接入层增加限流机制，防止系统过载而崩溃；
• 增加更多的预案，扩大预案覆盖面。有些预案由于系统架构或外部原因导致无法执行，后续也会持续改进；
• 增加故障演练次数及演练的场景，提高团队应对能力。

要想做到从容应对大促，并非能一蹴而就，这需要技术团队平时不断积累与磨练，不断提高技术水平及应急能力。大促路上，我们仍需努力。