1688高并发场景下的挑战：1688 商品 API 的流量控制、缓存策略与异步处理方案

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一、业务场景与核心挑战

峰值流量：大促期间瞬时 QPS 可达平时的 30 倍，而 1688 对企业账号默认仅开放 50~60 次/秒，超限即 429 限流。
数据新鲜度：批发价、库存、起批量（MOQ）变动快，纯缓存易导致超卖/错价。
长尾商品：百万级商品中 80% 为冷款，缓存命中率低，重复请求浪费配额。
合规红线：阿里反爬严格，API 已覆盖字段严禁再爬网页，否则直接封应用。

二、总体架构（「三层两翼」）

┌───────────┐     ┌───────────┐     ┌───────────┐
│  流量控制层  │──▶│  缓存与加速层 │──▶│  异步处理层  │
└───────────┘     └───────────┘     └───────────┘
      │                 │                 │
      ▼                 ▼                 ▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│  监控告警翼（Prometheus+Grafana+Alert）+ 降级翼  │
└──────────────────────────────────────────┘

三、流量控制层：让「洪峰」变「涓流」

令牌桶 + 队列双保险
- 本地令牌桶：1 s 生成 50 token，突发可透支 20%，保证平均速率合规。
- 分布式队列：用 Redis List 做集群级漏斗，任意节点超限立即把请求压回队列，避免 429 雪崩。
动态背压
监听 1688 响应头 X-RateLimit-Remaining，当剩余 token <10% 时，自动把令牌桶生成间隔拉长 20%，实现「自适应降速」。
多应用拆分
按业务域（商品/订单/供应商）申请 3 套应用，每套独立 50 QPS，聚合网关层做流量染色，核心接口优先走高配额应用，边缘接口走低配额，整体理论峰值 150 QPS。

四、缓存与加速层：冷热分层、秒级过期

缓存层级	介质	过期策略	命中率	说明
L1 热点	本地 Caffeine	5 min + LRU	85%	大促前 30 min 预热 Top 20% 商品
L2 温数据	Redis 集群	10 min + 随机漂移	60%	漂移范围 ±30 s，防止集中失效
L3 静态	CDN 文件	24 h	100%	类目、属性字典，每日定时刷新

一致性保障

写回策略：Consumer 解析到价格/库存变化后，先写数据库再删缓存，避免脏读。
版本号：缓存 key 追加 version=md5(price,stock)，接口返回版本号不一致时强制回源，保证价格敏感场景零误差。

五、异步处理层：把「同步等待」变「事件驱动」

请求侧异步
网关收到请求后只校验签名与参数，立即返回 202 Accepted，把任务投递到 RabbitMQ；前端轮询 /task/{id}/result 拿结果，99线延迟 <500 ms。
处理侧削峰
队列长度 >5000 时开启「慢消费」模式：
- 批量聚合：每 200 条商品 ID 做一次 alibaba.item.list.get，减少 70% 调用次数。
- 优先级队列：VIP 客户任务路由到高优队列，普通任务进入低优队列，保障大客户 SLA。
结果侧流式返回
解析完成后把数据推入 Redis Stream，前端通过 SSE/WebSocket 分块渲染，用户体验近似「实时刷新」。

六、代码示例（Go 1.22，网关限流 + 异步下发）

// 令牌桶
type TokenBucket struct {
    cap   int64
    tokens int64
    tick  time.Duration
    mu    sync.Mutex
}

func (t *TokenBucket) Allow() bool {
    t.mu.Lock(); defer t.mu.Unlock()
    if t.tokens > 0 {
        t.tokens--
        return true
    }
    return false
}

func (t *TokenBucket) refill() {
    for {
        time.Sleep(t.tick)
        t.mu.Lock()
        if t.tokens < t.cap { t.tokens++ }
        t.mu.Unlock()
    }
}

// 异步下发
func handle(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    if !bucket.Allow() { // 先过令牌桶
        http.Error(w, "rate limit", http.StatusTooManyRequests)
        return
    }
    body, _ := io.ReadAll(r.Body)
    taskID := uuid.NewString()
    // 压入 RabbitMQ
    ch.Publish("1688.fetch", "", false, false,
        amqp.Publishing{Body: body, Headers: amqp.Table{"taskID": taskID}})
    w.WriteHeader(http.StatusAccepted)
    json.NewEncoder(w).Encode(map[string]string{"taskID": taskID})
}