想象一下：精心策划的秒杀活动终于上线，瞬间涌入百万用户，你的系统却不堪重负，页面卡死、库存错乱、订单丢失… 这种噩梦场景，正是众多开发者面对高并发时的真实困境。以Spring Boot为核心的秒杀系统，如何突破性能瓶颈？ 本文将揭示核心解决方案，助你轻松应对流量洪峰。
一、秒杀系统崩溃？高并发下的致命痛点
流量洪峰： 瞬时并发量（QPS/TPS）远超日常数十甚至数百倍，服务器资源（CPU、内存、网络、数据库连接）被瞬时榨干。
库存超卖： 多个请求同时判断“库存>0”后进行扣减，导致实际售出量大于库存量，引发重大资损和信誉危机。
数据库瓶颈： 频繁的库存查询、扣减操作集中在数据库，造成连接耗尽、慢查询、甚至死锁，响应时间飙升。
服务雪崩： 秒杀服务或依赖服务（如商品服务、订单服务）被压垮，引发连锁反应，整个系统瘫痪。
网络拥堵： 大量用户请求造成带宽拥塞，页面加载缓慢或超时。
二、Spring Boot + 核心架构：构筑高并发堡垒
解决之道在于分层设计、异步解耦、资源保护。核心架构如下：
用户请求 -> [Nginx/API网关] -> [Spring Boot应用集群] -> [Redis集群(缓存/库存)] -> [消息队列] -> [数据库集群]
关键优化策略详解
分布式缓存 – Redis扛起读流量 & 库存扣减
商品详情缓存： @Cacheable 注解将热点商品信息（详情、库存）预热到Redis（序列化为JSON/Hash），拦截99%读请求直达数据库。
内存标记过滤： 使用Redis SETNX 或布隆过滤器快速判断请求商品是否售罄/存在，无效请求直接返回。
原子库存扣减： 核心方案！ 库存扣减逻辑必须原子化执行：
// Lua脚本 – 保证原子性 (推荐)
String luaScript = “if redis.call('get', KEYS[1]) >= ARGV[1] then ” +
“return redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1]) ” +
“else return -1 end”;
Long result = redisTemplate.execute(
new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class),
Collections.singletonList(“seckill:stock:” + skuId),
String.valueOf(quantity));
if (result != null && result >= 0) {
// 扣减成功，进入下单流程
} else {
// 库存不足
}
优势： Redis单线程+Lua脚本，确保并发下库存扣减的精确性，性能极高（十万级QPS）。
异步削峰 – 消息队列解耦下单流程
流程分离： 秒杀核心仅负责 快速校验 + 扣Redis库存 + 发消息。创建订单、支付等耗时操作交给MQ异步处理。
技术选型： RabbitMQ、RocketMQ、Kafka（高吞吐首选）。
Spring Boot集成：
@Service
public class SeckillService {
@Autowired
private RabbitTemplate rabbitTemplate;
public void handleSeckillRequest(Long userId, Long skuId) {
// 1. 校验用户&活动状态 (快速失败)
// 2. 内存标记/Redis预判库存 (快速过滤)
// 3. 执行Lua脚本扣减Redis库存
if (扣减成功) {
// 4. 生成秒杀消息体 (userId, skuId, 秒杀凭证)
SeckillMessage message = new SeckillMessage(userId, skuId, generateToken());
// 5. 发送异步消息到MQ (削峰填谷)
rabbitTemplate.convertAndSend(“seckill.exchange”, “seckill.order”, message);
}
}
}
// 消费者服务 (处理真正下单)
@RabbitListener(queues = “seckill.order.queue”)
public void consumeSeckillOrder(SeckillMessage message) {
// 1. 校验凭证 (防重)
// 2. 生成真实订单 (操作数据库)
// 3. 扣减数据库库存 (兜底)
}
效果： 请求峰值被MQ平滑吸收，DB平稳写入，避免瞬时冲击。
限流降级 – 保护系统不被打垮
入口限流： Nginx或API网关层限制每秒请求数（如令牌桶、漏桶算法）。
应用层限流：
Guava RateLimiter： 单机限流（限制接口每秒访问次数）。
// 每秒允许100个请求
private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(100.0);
@GetMapping(“/seckill”)
public String seckill(…) {
if (!rateLimiter.tryAcquire()) {
return “系统繁忙，请重试！”; // 快速失败
}
// 处理业务
}
Sentinel： 分布式限流、熔断降级、系统负载保护。强烈推荐用于生产环境！
配置秒杀接口QPS阈值规则。
设置熔断规则（异常比例/响应时间）。
定义降级逻辑（返回排队页面、错误提示）。
效果： 宁可部分用户快速失败，也要保障核心服务和服务器不崩溃。
热点数据优化（锦上添花）
本地缓存： Caffeine + @Cacheable 缓存静态热点数据（如配置项），进一步减少Redis访问。
Key设计： Redis key合理分片（如 seckill:stock:sku_{id % 10}），避免单节点热点。
读/写分离： 数据库主从架构，读请求由从库分担。
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