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基于 Java 的电商业务秒杀商品高并发、数据一致性、系统性能等多个方面设计方案

1. 需求分析

  • 高并发:大量用户同时抢购,系统需要支持高并发请求。

  • 库存一致性:避免超卖(库存减为负数)或数据不一致。

  • 高性能:响应时间要短,用户体验要好。

  • 公平性:先到先得,避免作弊。


2. 技术选型

  • 缓存:使用 Redis 缓存商品库存和秒杀结果,减少数据库压力。

  • 消息队列:使用 RabbitMQ 或 Kafka 异步处理订单,削峰填谷。

  • 数据库:MySQL 存储订单和商品信息,使用事务保证数据一致性。

  • 分布式锁:使用 Redis 或 Zookeeper 实现分布式锁,避免超卖。


3. 系统架构设计

  1. 前端

    • 静态页面缓存,减少服务器压力。

    • 倒计时结束后,按钮可点击,用户提交秒杀请求。

  2. 网关层

    • 使用 Nginx 或 Spring Cloud Gateway 做负载均衡和限流。

  3. 服务层

    • 库存预减:在 Redis 中预减库存,避免直接访问数据库。

    • 分布式锁:确保库存扣减的原子性。

    • 消息队列:将秒杀请求放入消息队列,异步处理订单。

  4. 数据层

    • Redis:缓存商品库存、秒杀结果。

    • MySQL:存储订单和商品信息,使用事务保证一致性。


4. 核心流程

  1. 初始化数据

    • 将商品库存加载到 Redis 中。

    • 设置秒杀开始时间。

  2. 用户请求

    • 用户点击秒杀按钮,前端发送请求到服务端。

  3. 库存预减

    • 服务端从 Redis 中预减库存。

    • 如果库存不足,直接返回秒杀失败。

  4. 生成订单

    • 将秒杀请求放入消息队列。

    • 异步消费消息,生成订单并写入数据库。

  5. 返回结果

    • 返回秒杀成功或失败的结果给用户。


5. 关键代码实现

5.1 Redis 库存预减

java

复制

// 初始化库存
public void initStock(String productId, int stock) {
    redisTemplate.opsForValue().set("stock:" + productId, stock);
}

// 预减库存
public boolean reduceStock(String productId) {
    Long stock = redisTemplate.opsForValue().decrement("stock:" + productId);
    return stock != null && stock >= 0;
}
5.2 分布式锁

java

复制

// 使用 Redis 实现分布式锁
public boolean tryLock(String lockKey, String requestId, int expireTime) {
    return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, requestId, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
}

// 释放锁
public void releaseLock(String lockKey, String requestId) {
    if (requestId.equals(redisTemplate.opsForValue().get(lockKey))) {
        redisTemplate.delete(lockKey);
    }
}
5.3 消息队列处理订单

java

复制

// 发送消息到队列
public void sendOrderMessage(String productId, String userId) {
    Map<String, String> message = new HashMap<>();
    message.put("productId", productId);
    message.put("userId", userId);
    rabbitTemplate.convertAndSend("orderQueue", message);
}

// 消费消息生成订单
@RabbitListener(queues = "orderQueue")
public void handleOrderMessage(Map<String, String> message) {
    String productId = message.get("productId");
    String userId = message.get("userId");
    // 生成订单并写入数据库
    orderService.createOrder(productId, userId);
}
5.4 数据库事务

java

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@Transactional
public void createOrder(String productId, String userId) {
    // 扣减库存
    productService.reduceStock(productId);
    // 创建订单
    Order order = new Order();
    order.setProductId(productId);
    order.setUserId(userId);
    order.setCreateTime(new Date());
    orderMapper.insert(order);
}

6. 优化措施

  1. 限流

    • 使用令牌桶或漏桶算法限制请求流量。

    • 使用 Nginx 或网关层限流。

  2. 缓存预热

    • 提前将商品库存加载到 Redis 中,避免秒杀开始时大量请求直接访问数据库。

  3. 队列削峰

    • 使用消息队列异步处理订单,避免系统瞬时压力过大。

  4. 分库分表

    • 对订单表进行分库分表,提高数据库读写性能。

  5. 降级和熔断

    • 使用 Hystrix 或 Sentinel 实现服务降级和熔断,保证系统稳定性。


7. 总结

  • 通过 Redis 缓存库存、消息队列异步处理、分布式锁等技术,可以有效支持高并发秒杀场景。

  • 系统设计需要综合考虑性能、一致性和用户体验,同时做好限流、降级等保护措施。

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