SpringBoot秒杀系统(六)项目总结

本项目通过前端CDN缓存、后端Redis缓存及MySQL存储过程优化,实现高并发秒杀,测试可达6000/PQS,有效缓解服务器压力。

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SpringBoot秒杀系统(六)项目总结

项目地址:https://github.com/wannengdek/SpringBoot-Seckill

如果项目对您有所帮助,麻烦帮忙点亮小⭐⭐

1、优化分析

  • 静态资源放到 CDN(内容分发网络)上,加速用户获取数据的系统,减轻服务器的压力

  • 第一次访问后端,将数据放到 Redis 中,下一次的请求直接到redis 中查找,直接返回相关数据 存放秒杀地址

  • 使用存储过程来减少编译时间和网络通信量来达到优化目的。

    (整个事务都在MySQL 端完成

    存储过程只在创建时进行编译,以后每次执行存储过程都不需要重新编译,而一般SQL语句每执行一次就需编译一次,所以使用存储过程可提高数据库的执行速度。

    减少网络通信量——当对数据库进行复杂操作时,(如对多个表进行insert、update、select、delete时)可将这些复杂操作用存储过程封装起来与数据库提供的事务处理结合一起使用。这些操作,如果用程序完成就是多条SQL语句,可能要多次连接数据库,而换成存储过程只需一次连接。)

2、优化点

  • 前端控制,只允许点击一次,防止重复提交。

  • 数据分离,CDN 缓存,后端Redis 缓存

    Redis 存放秒杀地址,不用每次都访问数据库

     //优化点 : 缓存优化  超时的基础上维护统一性
            // 1 访问 redis
            Seckill seckill = redisDao.getSeckill(seckillId);
            if(seckill == null)
            {
                //2 访问数据库
                 seckill = seckillMapper.queryById(seckillId);
                if (seckill == null)
                {
                    return  new Exposer(false,seckillId);
                }
                else
                {
    //                3 放入 redis
                    redisDao.putSeckill(seckill);
                }
            }
    
  • 减少事务锁的时间,使用存储过程在MySQL 端执行,直接返回结果。

3、项目总结

本项目针对多人同时在线秒杀统一产品做了良好的优化,前端使用CDN缓存减小对服务器的压力,后端使用Redis 进行缓存,减少对数据库请求的压力,使用存储过程来减少sql编译时间、降低网络通信量。经过测试可6000/PQS,也就是可以支持一秒内6000名用户对于同一商品的秒杀。

spring-boot-seckill分布式秒杀系统是一个用SpringBoot开发的从0到1构建的分布式秒杀系统项目案例基本成型,逐步完善中。 开发环境: JDK1.8、Maven、Mysql、IntelliJ IDEA、SpringBoot1.5.10、zookeeper3.4.6、kafka_2.11、redis-2.8.4、curator-2.10.0 启动说明: 1、启动前 请配置application.properties中相关redis、zk以及kafka相关地址,建议在Linux下安装使用。 2、数据库脚本位于 src/main/resource/sql 下面,启动前请自行导入。 3、配置完成,运行Application中的main方法,访问 http://localhost:8080/seckill/swagger-ui.html 进行API测试。 4、秒杀商品页:http://localhost:8080/seckill/index.shtml ,部分功能待完成。 5、本测试案例单纯为了学习,某些案例并不适用于生产环境,大家根据所需自行调整。 秒杀架构: 架构层级 1、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。 2、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。 3、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。 4、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 1、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。 2、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。 3、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。 4、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。 5、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)。 6、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 1、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。 2、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。 3、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。
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