高并发电商秒杀场景下的Java实战面试题

场景描述

某电商平台在进行秒杀活动时，常常面临高并发的挑战。用户在秒杀开始的瞬间同时涌入，造成系统瞬时压力剧增。我们需要设计一个系统，能够在保证性能的同时，确保库存的正确扣减。

面试官提问

面试官： 在这种高并发的秒杀场景中，你会如何设计系统来应对瞬时流量？

候选人思考过程与回答

候选人： 根据我的经验，首先我们需要对秒杀请求进行流量削峰。可以使用消息队列如Kafka来暂存请求，避免直接打到数据库上。其次，库存的扣减必须确保原子性操作，可以借助Redis的原子性特性进行库存预扣减，减少数据库的压力。

面试官： 你提到了Redis库存预扣减，能详细说一下吗？

候选人： 当然。我们可以在秒杀开始前，将库存缓存到Redis中，当用户请求到达时，首先在Redis中进行扣减操作，如果扣减成功，再通过异步任务更新数据库中的库存。这样即便数据库更新稍有延迟，用户也能立即得到扣减结果。

面试官点评

面试官： 你的回答很有条理，利用消息队列削峰和Redis进行预扣减是解决高并发问题的常用方案。但需要注意的是，Redis中的库存和数据库中的库存需要定期同步，以防数据不一致。

标准答案

在高并发秒杀场景下，系统设计需要考虑以下几点：

1. 流量削峰：使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）将请求排队处理，减轻数据库压力。
2. 库存预扣减：利用Redis的原子性操作进行库存扣减，再通过异步任务更新数据库。
3. 数据一致性：使用定时任务将Redis中的库存与数据库库存进行同步，避免不一致问题。
4. 扩展性：设计系统时考虑水平扩展能力，例如微服务架构，方便根据流量动态扩展服务实例。

关键代码设计思路

• 使用Redis的decr命令进行原子扣减库存。
• 使用Kafka消费请求，并异步调用数据库更新库存。

注意事项

• 避免超卖：在Redis扣减库存前，检查可用库存量。
• 数据同步策略：根据业务需求，设置合理的库存同步频率。

可拓展点

• 增加用户请求的限流策略，防止恶意请求影响正常用户。
• 使用更高级的分布式锁机制优化数据库更新操作。