基于Spring Boot的火车票售卖系统设计与分析

基于Spring Boot的火车票售卖系统设计与分析

系统架构设计

整体架构图

该系统采用微服务架构，主要包含以下核心服务：

1. 用户服务：处理用户注册、登录、权限管理
2. 车次服务：管理火车车次、座位、时刻表等核心数据
3. 订单服务：处理订票、退票、改签等业务逻辑
4. 支付服务：集成第三方支付平台，处理支付流程

核心业务设计

1. 余票管理设计

余票管理是系统的核心难点，需要考虑高并发下的数据一致性问题。

余票库存模型：

采用分段锁+乐观锁的混合策略：

• 按车次+日期+席别进行分段，减少锁冲突
• 查询时使用缓存，减少数据库压力
• 扣减时使用CAS(Compare And Swap)操作保证原子性

2. 订单状态机设计

状态转换需要考虑：

• 支付超时处理（定时任务扫描）
• 分布式事务（支付与订单状态的一致性）
• 并发修改防护（版本号控制）

技术难点与解决方案

1. 高并发抢票问题

解决方案架构：

用户请求 → 限流 → 队列削峰 → 异步处理 → 结果返回

关键技术点：

• 使用Redis+Lua实现分布式锁
• 采用消息队列(Kafka/RabbitMQ)进行请求排队
• 前端加入随机延迟，避免同时爆发请求

2. 分布式事务处理

支付与订单状态的一致性采用SAGA模式：

异常处理场景：

• 支付成功但占座失败：触发补偿退款
• 网络超时：引入对账系统定期修复

数据库设计要点

1. 车次数据分片策略

采用组合分片策略：

• 主数据按车次分片
• 余票数据按日期分片
• 查询索引按出发地/目的地建立

2. 历史数据归档方案

热数据（3个月内）: MySQL集群
温数据（1年内）: MongoDB
冷数据（1年以上）: 对象存储

性能优化策略

1. 多级缓存体系：

   • 本地缓存(Caffeine)：用户会话、静态数据
   • 分布式缓存(Redis)：余票信息、热门车次
   • CDN缓存：静态资源、页面片段

2. 查询优化：

   • 车次查询使用ES实现复杂搜索
   • 采用读写分离减轻主库压力
   • 大数据量分页使用"游标分页"替代传统分页

安全设计考虑

1. 防刷票机制：

   • 行为分析识别机器请求
   • 购票频率限制
   • 验证码策略动态调整

2. 数据安全：

   • 敏感信息加密存储
   • 通信全程HTTPS
   • 支付环节PCI DSS合规

监控与运维

1. 监控体系：

   • 业务指标：购票成功率、支付转化率
   • 系统指标：接口响应时间、错误率
   • 资源指标：CPU、内存、数据库负载

2. 弹性设计：

   • 自动扩缩容规则
   • 熔断降级策略
   • 多机房容灾部署

总结

这个火车票售卖系统设计体现了多个分布式系统的核心挑战和解决方案。关键在于处理好高并发下的数据一致性、设计合理的服务边界、实现可靠的分布式事务，并通过多级缓存和队列削峰来保障系统稳定性。实际开发中还需要考虑春运等极端场景下的特殊处理策略，以及如何平衡系统性能与业务公平性。