ChatGPT邀请码分发系统的架构设计与高并发优化实践

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在构建 ChatGPT 邀请码分发系统时，我们遇到了几个典型的挑战：

瞬时高并发请求：当新一批邀请码发布时，大量用户同时请求可能导致系统崩溃
防机器刷码：需要防止恶意用户使用脚本大量获取邀请码
防重复领取：确保每个用户只能领取一个邀请码
系统扩展性：随着用户量增长，系统需要能够水平扩展

为了解决这些问题，我们对比了几种常见的解决方案：

数据库乐观锁
优点：实现简单，不需要额外组件
缺点：高并发下性能较差，可能导致大量请求失败
Redis 分布式锁
优点：性能好，支持高并发
缺点：需要维护 Redis 集群，有一定复杂性
消息队列削峰
优点：可以平滑处理突发流量
缺点：增加系统复杂度，延迟较高

经过评估，我们最终选择了 Redis 分布式锁 + 令牌桶算法的组合方案，既保证了性能又具备良好的防刷能力。

我们使用 Redis 的 Lua 脚本功能来保证邀请码发放的原子性。Lua 脚本在 Redis 中是单线程执行的，可以避免并发问题。

-- 发放邀请码的 Lua 脚本
local code = redis.call('LPOP', KEYS[1])
if not code then
    return nil
end
redis.call('HSET', KEYS[2], ARGV[1], code)
return code

为了防止 API 被刷，我们实现了令牌桶限流算法。每个用户 IP 在一定时间内只能获取固定数量的邀请码。

def is_rate_limited(ip):
    key = f"rate_limit:{ip}"
    current = redis.incr(key)
    if current == 1:
        redis.expire(key, 60)
    return current > 10

为了避免用户重复领取邀请码，我们使用布隆过滤器来快速判断用户是否已经领取过。

func hasUserReceivedCode(userID string) bool {exists, err := bloomFilter.Exists([]byte(userID))
    if err != nil {log.Printf("Error checking bloom filter: %v", err)
        return false
    }
    return exists
}

以下是完整的 Python 实现代码：

import redis
import time

class InvitationCodeSystem:
    def __init__(self):
        self.redis = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

    def distribute_code(self, user_id, ip):
        # 限流检查
        if self.is_rate_limited(ip):
            return None, "请求过于频繁，请稍后再试"

        # 重复领取检查
        if self.has_user_received(user_id):
            return None, "您已经领取过邀请码"

        # 发放邀请码
        code = self.get_code_from_pool()
        if not code:
            return None, "邀请码已发完"

        # 记录发放
        self.record_distribution(user_id, code)
        return code, None

    def is_rate_limited(self, ip):
        key = f"rate_limit:{ip}"
        current = self.redis.incr(key)
        if current == 1:
            self.redis.expire(key, 60)
        return current > 10

    def has_user_received(self, user_id):
        return self.redis.sismember("received_users", user_id)

    def get_code_from_pool(self):
        lua_script = """local code = redis.call('LPOP', KEYS[1])
        if not code then
            return nil
        end
        return code
        """return self.redis.eval(lua_script, 1,"invitation_codes")

    def record_distribution(self, user_id, code):
        pipe = self.redis.pipeline()
        pipe.sadd("received_users", user_id)
        pipe.hset("user_codes", user_id, code)
        pipe.execute()

我们使用 JMeter 对系统进行了压测，优化前后的对比数据如下：