跨境电商平台的秒杀倒计时只剩 20 分钟，我们把最后两台 Windows Server 2019 Datacenter 的补丁打完重启，IIS 应用池升为 AlwaysRunning，Redis 哨兵状态是 ok。

微信群里，前端同学在做最后的倒计时页压测；我这边盯着 IIS 每秒请求数、Redis ops、以及 SQL Server 等待类型。这次我们决心把“削峰填谷”做彻底：资格发放在 Redis，扣减在 Lua 原子脚本，订单入队 Redis Stream 异步落库。
3 点整，秒杀开闸。第一波峰值 18 万 QPS 打过来，我深吸一口气，看着 99 线延迟从 1.3s 慢慢回落到 280ms——这次，稳了。

1. 目标与思路

目标

• 承载峰值 15–20 万 QPS 的瞬时读流量
• 订单通道可控在 5–8 千 QPS，保证库存与“每人限购 1 件”的强一致
• 把 99 线接口延迟压到 300ms 内，错误率 < 0.5%

思路

IIS 负责接入与静态加速，开启内核缓存、压缩、连接复用，扩充队列长度。

Redis 做“四板斧”：

• 限流（IP/用户双维度）
• 资格票（令牌桶/预发券）
• 原子扣减（Lua 保证库存与去重）
• 异步下单（Redis Stream 队列 + 后台消费者）

数据库只吃“平滑后的订单流”，避免被尖峰直击。

全链路观测（IIS 日志 + PerfCounter + Redis slowlog + 业务日志），及时熔断/降级。

2. 拓扑与硬件

2.1 逻辑拓扑

• 边缘/CDN（秒杀静态页、倒计时、图片）：降低跨境 RTT
• L4 LVS/HAProxy（两台冗余，VIP 漂移）：均衡到 IIS
• 应用层：4 台 Windows Server 2019 + IIS 10（ASP.NET Core In-Process 托管）
• 缓存层：3 节点 Redis（Ubuntu 22.04）+ Sentinel，1 主 2 从，专用内网
• DB 层：SQL Server 2019 Always On（读写分离 + 只写主库）

2.2 设备清单（实际参数示例）

网络：香港多线 BGP，核心交换 10GbE，业务网与管理网隔离；Redis、DB 与应用在同一可用区内，RTT 0.2–0.4ms。

3. Redis 层设计

3.1 部署要点（Ubuntu）

# 基础安装
apt update && apt install -y redis-server

# redis.conf 关键参数
bind 0.0.0.0
protected-mode yes
requirepass <StrongPass>
maxmemory 8gb
maxmemory-policy allkeys-lru
appendonly yes
appendfsync everysec
tcp-backlog 65535
tcp-keepalive 60
save 900 1 300 10 60 10000

哨兵（sentinel.conf）示例

port 26379
sentinel monitor ms1 10.10.10.21 6379 2
sentinel auth-pass ms1 <StrongPass>
sentinel down-after-milliseconds ms1 5000
sentinel failover-timeout ms1 60000
sentinel parallel-syncs ms1 1

经验：秒杀时 Redis 的单核性能是瓶颈关键。尽量让热点 Key 落在同一槽位，并把 Lua 脚本做成短、小、定长参数，避免大对象序列化。

3.2 Key 设计（使用哈希标签避免 CROSSSLOT）

• stock:{skuId} 库存数（String, int）
• buyers:{skuId} 已购用户集合（Set）
• orders:{skuId} 订单 Stream（XADD）
• rate:ip:{ip}:{window}、rate:u:{uid}:{window} 限流计数（String）

说明：{skuId} 用花括号包裹，确保多 Key 操作在同一哈希槽，Lua 原子脚本才不会报 CROSSSLOT。

3.3 限流（漏斗/滑动窗口）

滑动窗口（1 秒 10 次/用户）Lua：

-- KEYS[1] = rate key
-- ARGV[1] = windowSec
local cur = redis.call('INCR', KEYS[1])
if cur == 1 then
  redis.call('EXPIRE', KEYS[1], tonumber(ARGV[1]))
end
return cur

3.4 原子扣减 + 去重 + 入队（Lua）

-- KEYS[1]=buyers:{skuId} KEYS[2]=stock:{skuId} KEYS[3]=orders:{skuId}
-- ARGV[1]=uid ARGV[2]=orderId ARGV[3]=buyersTTL
if redis.call('SISMEMBER', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then
  return -1 -- 已购
end
local s = tonumber(redis.call('GET', KEYS[2]) or "0")
if s <= 0 then
  return 0 -- 无库存
end
redis.call('DECR', KEYS[2])
redis.call('SADD', KEYS[1], ARGV[1])
redis.call('EXPIRE', KEYS[1], tonumber(ARGV[3]))
redis.call('XADD', KEYS[3], '*', 'uid', ARGV[1], 'oid', ARGV[2])
return 1

4. IIS 与 Windows 2019 调优

4.1 IIS 站点与应用池

应用池：

• Start Mode = AlwaysRunning
• Idle Time-out (min) = 0
• Queue Length = 50000（默认 1000，秒杀容易打满 503）

回收：固定时间错峰（比如 4:30），避免活动期回收

• 站点 Limits：
• Connection Timeout = 120
• maxConnections = 0 (Unlimited)

开启 HTTP/2（Windows 2019 支持，减少握手开销）

内核缓存与压缩

<system.webServer>
  <caching enabled="true" enableKernelCache="true">
    <profiles>
      <add extension=".js" policy="CacheForTimePeriod" duration="01:00:00" kernelCachePolicy="CacheForTimePeriod"/>
      <add extension=".css" policy="CacheForTimePeriod" duration="01:00:00" kernelCachePolicy="CacheForTimePeriod"/>
    </profiles>
  </caching>
  <httpCompression>
    <scheme name="gzip" dll="%Windir%\system32\inetsrv\gzip.dll" />
    <dynamicTypes>
      <add mimeType="application/json" enabled="true" />
      <add mimeType="text/*" enabled="true" />
    </dynamicTypes>
  </httpCompression>
</system.webServer>

4.2 TCP 参数（注册表）

目标：扩展临时端口、降低 TIME_WAIT 占用、保持长连

注册表路径 HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\Tcpip\Parameters：

• MaxUserPort = 65534 (DWORD)
• TcpTimedWaitDelay = 30 (DWORD)
• TcpKeepAliveInterval = 1 (DWORD)
• TcpKeepAliveTime = 600000 (DWORD, 10 分钟)

更改后重启生效。IIS 与 Redis 客户端也要开启 KeepAlive。

4.3 ASP.NET Core 托管（In-Process）

web.config 关键片段：

<configuration>
  <system.webServer>
    <handlers>
      <add name="aspNetCore" path="*" verb="*" modules="AspNetCoreModuleV2" resourceType="Unspecified"/>
    </handlers>
    <aspNetCore processPath="dotnet" arguments="Seckill.Web.dll" stdoutLogEnabled="true" hostingModel="InProcess">
      <environmentVariables>
        <add name="ASPNETCORE_ENVIRONMENT" value="Production" />
        <add name="DOTNET_GCServer" value="1" />
      </environmentVariables>
    </aspNetCore>
  </system.webServer>
</configuration>

5. 应用层实现（C# / ASP.NET Core）

5.1 依赖与连接

// Program.cs
using StackExchange.Redis;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

builder.Services.AddSingleton<IConnectionMultiplexer>(sp =>
{
    var cfg = ConfigurationOptions.Parse("10.10.10.21:6379,10.10.10.22:6379,10.10.10.23:6379,password=StrongPass");
    cfg.AbortOnConnectFail = false;
    cfg.ConnectRetry = 5;
    cfg.KeepAlive = 60;   // 秒
    cfg.AllowAdmin = false;
    cfg.SyncTimeout = 5000;
    cfg.ConnectTimeout = 2000;
    return ConnectionMultiplexer.Connect(cfg);
});

builder.Services.AddSingleton<IDatabase>(sp => sp.GetRequiredService<IConnectionMultiplexer>().GetDatabase());

var app = builder.Build();

5.2 中间件：双维度限流（IP + 用户）

app.Use(async (ctx, next) =>
{
    var db = ctx.RequestServices.GetRequiredService<IDatabase>();
    var ip = ctx.Connection.RemoteIpAddress?.ToString() ?? "0.0.0.0";
    var uid = ctx.User?.Identity?.Name ?? ctx.Request.Headers["X-UID"].ToString();
    var nowSec = DateTimeOffset.UtcNow.ToUnixTimeSeconds();

    string ipKey = $"rate:ip:{ip}:{nowSec}";
    string uKey  = $"rate:u:{uid}:{nowSec}";

    // 1 秒窗，IP 50 次，用户 10 次
    var script = LuaScript.Prepare(@"
        local cur = redis.call('INCR', KEYS[1])
        if cur == 1 then redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[1]) end
        return cur
    ");

    var ipCnt = (long)db.ScriptEvaluate(script, new RedisKey[] { ipKey }, new RedisValue[] { 1 });
    var uCnt  = (long)db.ScriptEvaluate(script, new RedisKey[] { uKey  }, new RedisValue[] { 1 });

    if (ipCnt > 50 || uCnt > 10)
    {
        ctx.Response.StatusCode = StatusCodes.Status429TooManyRequests;
        ctx.Response.Headers["Retry-After"] = "1";
        await ctx.Response.WriteAsync("Too Many Requests");
        return;
    }
    await next();
});

5.3 原子扣减 + 入队下单

app.MapPost("/api/seckill/{skuId}", async (HttpContext ctx, string skuId, IDatabase db) =>
{
    var uid = ctx.User?.Identity?.Name ?? ctx.Request.Headers["X-UID"].ToString();
    if (string.IsNullOrEmpty(uid)) return Results.Unauthorized();

    var buyers = (RedisKey)$"buyers:{{{skuId}}}";
    var stock  = (RedisKey)$"stock:{{{skuId}}}";
    var stream = (RedisKey)$"orders:{{{skuId}}}";

    var orderId = Guid.NewGuid().ToString("N");
    var script = LuaScript.Prepare(@"
        if redis.call('SISMEMBER', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then return -1 end
        local s = tonumber(redis.call('GET', KEYS[2]) or '0')
        if s <= 0 then return 0 end
        redis.call('DECR', KEYS[2])
        redis.call('SADD', KEYS[1], ARGV[1])
        redis.call('EXPIRE', KEYS[1], tonumber(ARGV[3]))
        redis.call('XADD', KEYS[3], '*', 'uid', ARGV[1], 'oid', ARGV[2])
        return 1
    ");

    var ret = (long)db.ScriptEvaluate(script,
        new RedisKey[] { buyers, stock, stream },
        new RedisValue[] { uid, orderId, 86400 });

    return ret switch
    {
        -1 => Results.Conflict("Duplicate purchase"),
        0  => Results.Gone("Sold out"),
        1  => Results.Accepted($"/api/order/{orderId}", new { orderId }),
        _  => Results.StatusCode(500)
    };
});

5.4 后台消费者（订单落库）

// Worker: 预先创建消费组 XGROUP CREATE orders:{sku} g1 $ MKSTREAM
while (true)
{
    var res = await db.StreamReadGroupAsync($"orders:{{{skuId}}}", "g1", "c1",
        new RedisValue(">").ToString(), count: 200, autoAcknowledge: false);

    foreach (var msg in res)
    {
        var uid = msg.Values.First(v => v.Name == "uid").Value.ToString();
        var oid = msg.Values.First(v => v.Name == "oid").Value.ToString();
        // 幂等落库（以订单号为幂等键）
        await SaveOrderIfNotExistsAsync(oid, uid, skuId);
        await db.StreamAcknowledgeAsync($"orders:{{{skuId}}}", "g1", msg.Id);
    }
}

6. 压测与效果

6.1 测试场景

• 读流量：倒计时页 + 商品详情 + 库存查询，峰值 180k QPS
• 下单接口：峰值 8k QPS（被资格与队列限流后）
• 网络：中国内地多省移动/联通/电信，香港回源 RTT 30–80ms

6.2 前后对比

7. 现场遇到的坑与解法

IIS 503 突发

现象：活动开始第 3 分钟出现少量 503。

原因：应用池队列满（默认 1000）。

处理：Queue Length = 50000，同时前置限流，使应用层保持可用。

Redis -CROSSSLOT 报错

现象：早期用普通 key，Lua 多 Key 操作报错。

解法：统一使用 buyers:{skuId}、stock:{skuId}、orders:{skuId}，哈希标签强制同槽。

Redis CPU 飙升

现象：XADD 字段过多 + Lua 拼接大 JSON。

解法：Stream 只写必要字段（uid, oid），大对象放 DB；脚本出参改短整型。

TIME_WAIT 堆积

现象：应用服务器临时端口耗尽导致连接失败。

解法：注册表扩端口 + 降低 TcpTimedWaitDelay，并强制启用 KeepAlive。

应用池回收卡点

现象：IIS 默认回收导致瞬时 502。

解法：把回收时间错峰到活动结束后；开启 Overlapped Recycling 但避免在高峰触发。

DB 死锁与热点

现象：订单插入时对库存表竞争严重。

解法：库存以 Redis 为主，DB 仅做最终一致；订单表分区 + 索引覆盖 + 幂等写。

8. 运营/风控与降级策略

• 多级限流：CDN 边缘（WAF/IP 黑白）、LVS（连接）、IIS（队列）、应用（用户/接口）
• 灰度/熔断：下单通道降至 3k QPS、只读详情页继续服务
• 幂等：订单以 orderId 或 (uid, skuId) 做幂等键
• 降级页：预置“排队中”页面 + Retry-After 指引

观测：

• IIS：Requests/Sec、Current Connections、Queue Length
• Redis：instantaneous_ops_per_sec、used_cpu_sys、rejected_connections、slowlog
• 业务：Lua 返回码分布、Stream 堵塞长度、消费者滞后

9. 标准化上线清单（可直接对表执行）

Redis

•  主从 + Sentinel 正常切换演练
•  maxmemory、appendonly、appendfsync everysec
•  热点 Key 使用 {} 哈希标签
•  slowlog 开启并阈值 ≤ 5ms

IIS / Windows

•  应用池 AlwaysRunning、QueueLength >= 50000、回收错峰
•  HTTP/2、内核缓存、Gzip 动态压缩
•  注册表 MaxUserPort、TcpTimedWaitDelay、KeepAlive
•  文件句柄/事件日志预留磁盘空间（压测中很容易爆）

应用

•  双维度限流中间件
•  Lua 原子脚本 + Stream 入队
•  消费者幂等、重试、死信监控
•  降级开关（配置中心/环境变量）

压测

•  读压峰值 ≥ 预期 1.2 倍
•  下单峰值以“资格”控制在可处理区间
•  99 线延迟、错误率、GC 次数达标

10. FAQ 小抄

为什么不用数据库扣减？
秒杀是“尖峰 + 冲突”典型场景，DB 原子扣减写放大、锁竞争严重；把强一致前置到 Redis（原子 + 单线程）是更稳的思路，DB 只负责最终一致与审计。

Redis Stream vs List？
Stream 有消费组、位点管理、可观测性更好；List 简单但容错差。我们线上用 Stream。

StackExchange.Redis 连接池需要吗？
官方 Multiplexer 已复用连接，不要每次请求创建连接。统一 Singleton。

结尾｜清晨 4:15 的出风口

风口的冷气有点呛，我把最后一条告警静音，Redis 的 ops 从 20 万/秒慢慢降下来，IIS 的队列也见底了。群里开始刷用户晒单与客服感谢。
这夜我们没有奇技淫巧，只是在Windows 2019 + IIS这条老牌栈上，把“限流—资格—原子—异步”的路径走到了极致。
隔着机房玻璃，我看见港铁的第一班车穿过黑夜。那一刻我知道，下次秒杀来时，这套系统仍然能稳住——因为它是用一晚上、一行行日志、一遍遍压测换来的。

附：可复用配置与代码清单（便于拷贝）

1) redis.conf 关键项

bind 0.0.0.0
requirepass <StrongPass>
maxmemory 8gb
maxmemory-policy allkeys-lru
appendonly yes
appendfsync everysec
tcp-backlog 65535
tcp-keepalive 60

2) 哨兵 sentinel.conf

sentinel monitor ms1 10.10.10.21 6379 2
sentinel auth-pass ms1 <StrongPass>
sentinel down-after-milliseconds ms1 5000
sentinel failover-timeout ms1 60000

3) IIS web.config 片段（In-Process）

<aspNetCore processPath="dotnet" arguments="Seckill.Web.dll" stdoutLogEnabled="true" hostingModel="InProcess"/>

4) 限流中间件（C#） — 见上文 5.2

5) 原子扣减 Lua — 见上文 3.4

6) 订单消费者骨架 — 见上文 5.4

如果你也要在香港服务器 + Windows Server 2019 + IIS + Redis上扛一场跨境秒杀，照着本文把拓扑—参数—代码—压测四件事走通，基本就能把系统从“能跑”推到“能扛”。