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【高并发秒杀系统设计:从Guava到Redis的6级缓存架构演进】

秒杀系统架构图


一、瞬时十万QPS场景分析

1.1 典型秒杀场景特征

public class SpikeScenario {
    // 特征1:瞬时流量突增
    private static final int QPS = 100000;  // 正常流量100倍
    
    // 特征2:资源竞争激烈
    private int stock = 1000;  // 100万人抢1000件商品
    
    // 特征3:读多写少
    private final int readWriteRatio = 100:1; // 读操作占比99%
}

1.2 系统瓶颈预测

组件风险点后果
数据库连接池爆满服务不可用
Redis热点Key访问倾斜集群节点宕机
应用服务器线程上下文切换频繁响应时间飙升
网络带宽被打满请求超时

1.3 架构设计目标

零超卖
库存准确
秒级响应
TP99200ms
高可用
99.99% SLA
弹性扩容
自动扩缩容

二、本地缓存与分布式缓存组合拳

2.1 缓存层级设计

// 6级缓存架构实现
public class CacheLevels {
    // L1:浏览器缓存
    @GetMapping("/stock")
    @CacheControl(maxAge = 5) // 客户端缓存5秒
    public int getStock() { /*...*/ }
    
    // L2:Nginx缓存
    // nginx.conf配置
    proxy_cache_path /data/nginx/cache levels=1:2 keys_zone=stock_cache:10m;
    
    // L3:进程内缓存(Guava)
    private LoadingCache<String, Integer> localCache = CacheBuilder.newBuilder()
        .maximumSize(10000)
        .expireAfterWrite(500, TimeUnit.MILLISECONDS)
        .build(/*...*/);
    
    // L4:Redis集群
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;
    
    // L5:Redis持久化
    // 配置RDB+AOF混合持久化
    
    // L6:MySQL库存表
    @Table(name = "tb_stock")
    public class Stock { /*...*/ }
}

2.2 缓存策略对比

策略命中率一致性复杂度适用场景
旁路缓存最终常规查询
穿透保护100%热点Key
多级回源极高秒杀类场景
异步刷新最终低频更新数据

三、Redis+Lua实现原子扣减

3.1 超卖问题根源

-- 典型错误示例
UPDATE stock SET count=count-1 WHERE product_id=1001;
-- 当并发执行时,可能产生负库存

3.2 Lua脚本优化

-- 库存扣减原子操作脚本
local key = KEYS[1]
local change = tonumber(ARGV[1])

-- 检查库存是否存在
if redis.call('exists', key) == 0 then
    return -1 -- 商品不存在
end

-- 获取当前库存
local stock = tonumber(redis.call('get', key))

-- 检查库存是否充足
if stock  change then
    return -2 -- 库存不足
end

-- 扣减库存
return redis.call('decrby', key, change)

3.3 执行效果对比

方案QPS成功率注意事项
纯数据库方案50098%需处理死锁
Redis事务方案300099.5%网络开销大
Lua脚本方案1200099.99%注意脚本复杂度

四、库存预热与熔断降级策略

4.1 预热核心逻辑

// 分布式锁保障预热安全
public void preheatStock(String productId, int count) {
    RLock lock = redissonClient.getLock("preheat:" + productId);
    try {
        if (lock.tryLock(3, 30, TimeUnit.SECONDS)) {
            redisTemplate.opsForValue().set("stock:" + productId, count);
            localCache.put(productId, count);
            mysqlService.updateStock(productId, count);
        }
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

4.2 熔断配置示例

# Resilience4j配置
resilience4j:
  circuitbreaker:
    instances:
      stockService:
        registerHealthIndicator: true
        failureRateThreshold: 50
        minimumNumberOfCalls: 10
        automaticTransitionFromOpenToHalfOpenEnabled: true
        waitDurationInOpenState: 5s
        slidingWindowType: TIME_BASED
        slidingWindowSize: 10

4.3 降级策略矩阵

触发条件降级动作恢复条件
CPU > 80%持续10秒返回静态页面CPU 60%持续30秒
Redis响应>500ms切换本地缓存Redis响应100ms
MySQL连接池>90%启用限流模式连接池使用率70%
网络延迟>200ms启用边缘计算节点网络恢复稳定

5. 真实压测数据对比展示(深度版)

5.1 压测环境配置

组件配置详情
压测工具JMeter 5.5(5000线程,Ramp-up 30s)
服务器4核8G云服务器 ×3(1应用+1Redis+1MySQL)
网络环境内网专线,延迟1ms
测试商品10000库存iPhone15

5.2 压测场景设计

  1. 裸奔模式:无任何缓存,直接访问MySQL
  2. 青铜阶段:仅Redis缓存库存
  3. 白银阶段:Redis+Guava本地缓存
  4. 黄金阶段:6级缓存全开(含熔断降级)
5.3 关键性能指标对比
阶段QPS平均响应时间错误率库存一致性CPU负载
裸奔模式5023200ms98%准确95%
青铜阶段1800850ms45%超卖3%80%
白银阶段6500220ms12%超卖0.5%65%
黄金阶段1200068ms0.3%零超卖45%

5.4 典型问题现场还原

场景1:缓存击穿风暴

❌ 未做库存预热的系统在开抢瞬间:

  • Redis QPS飙升至15万导致连接池耗尽
  • MySQL出现600个慢查询(>2s)
  • 10秒内库存显示-235(超卖)

✅ 优化后方案:

// 使用Redisson分布式锁实现预热保护
RLock lock = redisson.getLock("PREHEAT_LOCK");
if(lock.tryLock()) {
    try {
        redisTemplate.opsForValue().set("stock:1001", 10000);
        localCache.put("stock:1001", 10000); 
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}
场景2:流量洪峰毛刺

📉 未配置熔断时:

  • 当QPS突破8000后,应用服务器LOAD从2飙升到18
  • 出现大量503服务不可用响应

📈 加入Resilience4j熔断后:

resilience4j.circuitbreaker:
  instances:
    stockService:
      failureRateThreshold: 50%
      waitDurationInOpenState: 10s
      slidingWindowSize: 20

5.5 性能跃迁关键技术点

  • 多级缓存命中率提升

    • L1 Guava缓存命中率:83% → 92%(调整过期策略后)
    • Redis集群分片命中率:71% → 99%(增加slot预设)
  • Lua脚本优化效果

    • 原始版本:3次网络IO
      local stock = redis.call('get', KEYS[1])
      if stock > 0 then
          redis.call('decr', KEYS[1])
      end
      
    • 优化版本:原子化操作
      if redis.call('exists', KEYS[1]) == 1 then
          return redis.call('DECR', KEYS[1])
      end
      
    • 单操作耗时从3.2ms降至0.8ms
  • 线程池参数调优

    // Tomcat配置对比
    server.tomcat.max-threads=200 → 1000
    server.tomcat.accept-count=100 → 500
    
    • 线程上下文切换减少40%

5.6 可视化数据展示


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