SpringBoot开发案例从0到1构建分布式秒杀系统

以你之姓@ 2022-02-18 12:49 233阅读 0赞

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3podWd1YW5nMTA_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
前言

最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。  
秒杀场景

秒杀场景无非就是多个用户在同时抢购一件或者多件商品，专用词汇就是所谓的高并发。现实中经常被大家喜闻乐见的场景，一群大妈抢购打折鸡蛋的画面一定不会陌生，如此场面让服务员大姐很无奈，赶上不要钱了。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3podWd1YW5nMTA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
业务特点

瞬间高并发、电脑旁边的小哥哥、小姐姐们如超市哄抢的大妈一般，疯狂的点着鼠标  
库存少、便宜、稀缺限量，值得大家去抢购，如苹果肾，小米粉，锤子粉(理解万岁)  
用户规模

用户规模可大可小，几百或者上千人的活动单体架构足以可以应付，简单的加锁、进程内队列就可以轻松搞定。一旦上升到百万、千万级别的规模就要考虑分布式集群来应对瞬时高并发。

秒杀架构  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3podWd1YW5nMTA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
架构层级

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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)。

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

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。  
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。  
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。  
全链路压测

分析需压测业务场景涉及系统  
协调各个压测系统资源并搭建压测环境  
压测数据隔离以及监控(响应时间、吞吐量、错误率等数据以图表形式实时显示)  
压测结果统计(平均响应时间、平均吞吐量等数据以图表形式在测试结束后显示)  
优化单个系统性能、关联流程以及整个业务流程  
整个压测优化过程就是一个不断优化不断改进的过程，事先通过测试不断发现问题，优化系统，避免问题，指定应急方案，才能让系统的稳定性和性能都得到质的提升。  
代码案例

可能秒杀架构原理大家都懂，网上也有不少实现方式，但大多都是文字的描述，告诉你如何如何，什么加锁、缓存、队列之类。但很少全面有的案例告诉你如何去做，既然是从0到1，希望以下代码案例可以帮助到你。当然最终落实到生产，还有很长的路要走，要根据自己的业务进行编码，实施并部署。

你将会在代码案例中学到以下知识(不定期补充)：

如何大家SpringBoot微服务  
ThreadPoolExecutor线程池的使用  
ReentrantLock和Synchronized的使用场景  
数据库锁机制(悲观锁、乐观锁)  
分布式锁(RedissLock、Zookeeper)  
进程内消息队列(LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue)  
分布式消息队列(Redis、Kafka)  
代码结构：

├─src
    │  ├─main
    │  │  ├─java
    │  │  │  └─com
    │  │  │      └─itstyle
    │  │  │          └─seckill
    │  │  │              │  Application.java
    │  │  │              │  
    │  │  │              ├─common
    │  │  │              │  ├─api
    │  │  │              │  │      SwaggerConfig.java 
    │  │  │              │  │      
    │  │  │              │  ├─config
    │  │  │              │  │      IndexController.java  
    │  │  │              │  │      
    │  │  │              │  ├─dynamicquery   
    │  │  │              │  │      DynamicQuery.java
    │  │  │              │  │      DynamicQueryImpl.java
    │  │  │              │  │      NativeQueryResultEntity.java
    │  │  │              │  │      
    │  │  │              │  ├─entity   
    │  │  │              │  │      Result.java
    │  │  │              │  │      Seckill.java
    │  │  │              │  │      SuccessKilled.java
    │  │  │              │  │      
    │  │  │              │  ├─enums
    │  │  │              │  │      SeckillStatEnum.java
    │  │  │              │  │      
    │  │  │              │  ├─interceptor
    │  │  │              │  │      MyAdapter.java
    │  │  │              │  │      
    │  │  │              │  └─redis
    │  │  │              │          RedisConfig.java
    │  │  │              │          RedisUtil.java
    │  │  │              │          
    │  │  │              ├─distributedlock
    │  │  │              │  ├─redis
    │  │  │              │  │      RedissLockDemo.java
    │  │  │              │  │      RedissLockUtil.java
    │  │  │              │  │      RedissonAutoConfiguration.java
    │  │  │              │  │      RedissonProperties.java
    │  │  │              │  │      
    │  │  │              │  └─zookeeper
    │  │  │              │          ZkLockUtil.java
    │  │  │              │          
    │  │  │              ├─queue
    │  │  │              │  ├─jvm
    │  │  │              │  │      SeckillQueue.java
    │  │  │              │  │      TaskRunner.java
    │  │  │              │  │      
    │  │  │              │  ├─kafka
    │  │  │              │  │      KafkaConsumer.java
    │  │  │              │  │      KafkaSender.java
    │  │  │              │  │      
    │  │  │              │  └─redis
    │  │  │              │          RedisConsumer.java
    │  │  │              │          RedisSender.java
    │  │  │              │          RedisSubListenerConfig.java
    │  │  │              │          
    │  │  │              ├─repository
    │  │  │              │      SeckillRepository.java
    │  │  │              │      
    │  │  │              ├─service
    │  │  │              │  │  ISeckillDistributedService.java
    │  │  │              │  │  ISeckillService.java
    │  │  │              │  │  
    │  │  │              │  └─impl
    │  │  │              │          SeckillDistributedServiceImpl.java
    │  │  │              │          SeckillServiceImpl.java
    │  │  │              │          
    │  │  │              └─web
    │  │  │                      SeckillController.java
    │  │  │                      SeckillDistributedController.java
    │  │  │                      
    │  │  ├─resources
    │  │  │  │  application.properties
    │  │  │  │  logback-spring.xml
    │  │  │  │  
    │  │  │  ├─sql
    │  │  │  │      seckill.sql
    │  │  │  │      
    │  │  │  ├─static
    │  │  │  └─templates
    │  │  └─webapp

思考改进

如何防止单个用户重复秒杀下单？  
如何防止恶意调用秒杀接口？  
如果用户秒杀成功，一直不支付该怎么办？  
消息队列处理完成后，如果异步通知给用户秒杀成功？  
如何保障 Redis、Zookeeper 、Kafka 服务的正常运行(高可用)？  
高并发下秒杀业务如何做到不影响其他业务(隔离性)？

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