JCSprout项目中的秒杀系统架构设计与实现

最新推荐文章于 2025-06-01 09:04:32 发布

仰钰奇

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JCSprout项目中的秒杀系统架构设计与实现

JCSprout 👨‍🎓 Java Core Sprout : basic, concurrent, algorithm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jc/JCSprout

秒杀系统概述

秒杀系统是电商平台中常见的业务场景，其特点是短时间内大量用户同时抢购少量商品。这种高并发场景对系统架构提出了严峻挑战，需要解决超卖、性能瓶颈等问题。

基础架构设计

JCSprout项目中的秒杀系统采用分层架构设计：

Web层：处理HTTP请求，使用Spring MVC框架
Service层：核心业务逻辑实现，通过Dubbo提供RPC服务
数据层：MySQL存储库存和订单数据

基础实现与问题

基础下单流程

校验库存
扣减库存
创建订单
支付

问题暴露

在300并发测试下，基础实现暴露了典型超卖问题：

库存正确扣减完毕
但订单数量远超库存量（10库存产生124订单）

解决方案演进

方案一：乐观锁控制

实现原理：

在库存表中增加version字段
更新时检查version是否变化
更新成功才允许下单

效果：

有效防止超卖
但高并发下大量请求失败
数据库压力依然较大

核心代码：

@Transactional
public int createOptimisticOrder(int sid) throws Exception {
    Stock stock = checkStock(sid); // 检查库存
    saleStockOptimistic(stock);    // 乐观锁更新
    return createOrder(stock);     // 创建订单
}

方案二：分布式限流

实现原理：

使用Redis实现分布式计数器
限制单位时间内的请求量
快速拒绝超额请求

优化效果：

大幅降低无效请求
减少数据库压力
系统稳定性提升

配置示例：

@Configuration
public class RedisLimitConfig {
    @Value("${redis.limit}") 
    private int limit;
    
    @Bean
    public RedisLimit build() {
        return new RedisLimit.Builder(jedisConnectionFactory, RedisToolsConstant.SINGLE)
                .limit(limit)
                .build();
    }
}

方案三：Redis缓存优化

实现要点：

库存数据预热到Redis
先查Redis再查数据库
更新数据库同时更新Redis

优势：

减少数据库查询
提升响应速度
降低数据库负载

核心逻辑：

private Stock checkStockByRedis(int sid) {
    // 从Redis获取库存数据
    Integer count = Integer.parseInt(redisTemplate.get(RedisKeysConstant.STOCK_COUNT + sid));
    Integer sale = Integer.parseInt(redisTemplate.get(RedisKeysConstant.STOCK_SALE + sid));
    
    if (count.equals(sale)) {
        throw new RuntimeException("库存不足");
    }
    // 构造库存对象返回
}