SpringBoot开发案例从0到1构建分布式秒杀系统

叁歲伎倆 2022-01-05 11:59 156阅读 0赞

## 热烈推荐：[超多IT资源，尽在798资源网][IT_798] ##

> **声明：转载文章，为防止丢失所以做此备份。  
> 原文地址：[https://blog.52itstyle.vip/archives/2853/][https_blog.52itstyle.vip_archives_2853]**

## 前言 ##

最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。

## 秒杀场景 ##

秒杀场景无非就是多个用户在同时抢购一件或者多件商品，专用词汇就是所谓的高并发。现实中经常被大家喜闻乐见的场景，一群大妈抢购打折鸡蛋的画面一定不会陌生，如此场面让服务员大姐很无奈，赶上不要钱了。

![dama.png][]

## 业务特点 ##

*  瞬间高并发、电脑旁边的小哥哥、小姐姐们如超市哄抢的大妈一般，疯狂的点着鼠标
 *  库存少、便宜、稀缺限量，值得大家去抢购，如苹果肾，小米粉，锤子粉(理解万岁)

## 用户规模 ##

用户规模可大可小，几百或者上千人的活动单体架构足以可以应付，简单的加锁、进程内队列就可以轻松搞定。一旦上升到百万、千万级别的规模就要考虑分布式集群来应对瞬时高并发。

## 秒杀架构 ##

![在这里插入图片描述][20190623212706495.png]

## 架构层级 ##

*  一般商家在做活动的时候，经常会遇到各种不怀好意的DDOS攻击(利用无辜的吃瓜群众夺取资源)，导致真正的我们无法获得服务！所以说高防IP还是很有必要的。
 *  搞活动就意味着人多，接入SLB，对多台云服务器进行流量分发，可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。
 *  基于SLB价格以及灵活性考虑后面我们接入Nginx做限流分发，来保障后端服务的正常运行。 后端秒杀业务逻辑，基于Redis 或者 Zookeeper 分布式锁，Kafka 或者 Redis 做消息队列，DRDS数据库中间件实现数据的读写分离。

# 优化思路 #

*  分流、分流、分流，重要的事情说三遍，再牛逼的机器也抵挡不住高级别的并发。
 *  限流、限流、限流，毕竟秒杀商品有限，防刷的前提下没有绝对的公平，根据每个服务的负载能力，设定流量极限。
 *  缓存、缓存、缓存、尽量不要让大量请求穿透到DB层，活动开始前商品信息可以推送至分布式缓存。
 *  异步、异步、异步，分析并识别出可以异步处理的逻辑，比如日志，缩短系统响应时间。
 *  主备、主备、主备，如果有条件做好主备容灾方案也是非常有必要的(参考某年锤子的活动被攻击)。
 *  最后，为了支撑更高的并发，追求更好的性能，可以对服务器的部署模型进行优化，部分请求走正常的秒杀流程，部分请求直接返回秒杀失败，缺点是开发部署时需要维护两套逻辑。

# 分层优化 #

*  前端优化：活动开始前生成静态商品页面推送缓存和CDN，静态文件(JS/CSS)请求推送至文件服务器和CDN。
 *  网络优化：如果是全国用户，最好是BGP多线机房，减少网络延迟。
 *  应用服务优化：Nginx最佳配置、Tomcat连接池优化、数据库配置优化、数据库连接池优化。

## 全链路压测 ##

*  分析需压测业务场景涉及系统
 *  协调各个压测系统资源并搭建压测环境
 *  压测数据隔离以及监控(响应时间、吞吐量、错误率等数据以图表形式实时显示)
 *  压测结果统计(平均响应时间、平均吞吐量等数据以图表形式在测试结束后显示)
 *  优化单个系统性能、关联流程以及整个业务流程

整个压测优化过程就是一个不断优化不断改进的过程，事先通过测试不断发现问题，优化系统，避免问题，指定应急方案，才能让系统的稳定性和性能都得到质的提升。

## 代码案例 ##

可能秒杀架构原理大家都懂，网上也有不少实现方式，但大多都是文字的描述，告诉你如何如何，什么加锁、缓存、队列之类。但很少全面有的案例告诉你如何去做，既然是从0到1，希望以下代码案例可以帮助到你。当然最终落实到生产，还有很长的路要走，要根据自己的业务进行编码，实施并部署。

你将会在代码案例中学到以下知识(不定期补充)：

*  如何大家SpringBoot微服务
 *  ThreadPoolExecutor线程池的使用
 *  ReentrantLock和Synchronized的使用场景
 *  数据库锁机制(悲观锁、乐观锁)
 *  分布式锁(RedissLock、Zookeeper)
 *  进程内消息队列(LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue)
 *  分布式消息队列(Redis、Kafka)

# 思考改进 #

*  如何防止单个用户重复秒杀下单？
 *  如何防止恶意调用秒杀接口？
 *  如果用户秒杀成功，一直不支付该怎么办？
 *  消息队列处理完成后，如果异步通知给用户秒杀成功？
 *  如何保障 Redis、Zookeeper 、Kafka 服务的正常运行(高可用)？
 *  高并发下秒杀业务如何做到不影响其他业务(隔离性)？

码云下载：从0到1构建分布式秒杀系统

## 可供参考 ##

[SpringBoot开发案例之整合Kafka实现消息队列][SpringBoot_Kafka]

[IT_798]: https://www.798ziyuan.com
[https_blog.52itstyle.vip_archives_2853]: https://blog.52itstyle.vip/archives/2853/
[dama.png]: /images/20211229/e73f332dbbce4366bef80a440fe1d275.png?
[20190623212706495.png]: /images/20211229/9c335f03aff348cca7de69090b4d05f0.png
[SpringBoot_Kafka]: https://blog.csdn.net/xianhenyuan/article/details/93410954