Java秒杀系统优化(高性能高并发)

源码download：java秒杀系统 (resourcecode.cn)

主题：在大并发，大流量的情况下如何提升吞吐量或者说QPS？

而秒杀活动恰恰就是属于大并发的情形，因此下面简单来谈谈大并发下秒杀方案的优化。

项目采用技术：SpringBoot + MyBatis + MySql + RabbitMq + Redis

RabbitMq安装参考：rabbitmq安装_Garry1115的博客-CSDN博客

文章首先说明优化思路方案和步骤，然后阐述代码具体实现，最后采用JMeter进行简单压测。

• 针对大并发的主体优化常见有如下几种方式：

1.页面缓存 + URL缓存 + 对象级缓存

2.页面静态化（浏览器缓存）,前后端分离+ajax

3.静态资源优化（js/css压缩，减少流量），多个js/css组合，减少连接数

4.CDN优化

而作为一个程序猿我们都知道并发最大的瓶颈基本就是数据库，因此最好就是减少数据库的访问次数即加缓存。

• 从访问开始到后端返回整个缓存链可以是：

浏览器端缓存（页面静态化）--> CDN --> nginx缓存 --> 后端服务缓存(页面缓存、对象级缓存等) --> 数据库

而作为一名后端工程师的优化则主要是针对接口优化，这也是我们的重头戏；

• 接口优化大概通过如下步骤处理：

1.redis预减库存减少 数据库访问 

2.内存标记减少redis访问 

3.请求先入队缓冲，异步下单 ，增强用户体验

• 针对秒杀接口优化：

核心思路：减少数据库访问（数据库瓶颈）

1.系统初始化，把商品库存数量加载到redis

2.收到请求，redis预减库存，库存不足，直接返回，否则进入3

3.请求入队，立即返回 排队中

4.请求出队，生成订单，减少库存

5.客户端轮询，是否秒杀成功

• 针对安全方面优化：

1.秒杀接口地址隐藏

2.数学公式验证码

3.接口限流防刷

• 秒杀接口地址隐藏：

思路：秒杀开始之前，先去请求接口获取秒杀地址 

1.接口改造 ，带上PathVariable参数

2.添加生成地址的接口

3.秒杀收到请求，先验证PathVariable

• 数学公式验证码：

目的：防机器人，分散请求

思路：点击秒杀之前，先输入验证码，分散用户的请求

1.添加生成验证码接口

2.在获取秒杀路径的时候，验证验证码

• 接口防刷限流：

1.利用redis缓存：比如限制用户1min中内只允许访问多少次

2.可以利用拦截器减少对业务代码的入侵

• 解决超卖问题：

1.数据库加唯一索引：防止用户重复购买 

2.更新库存sql增加库存数量判断：防止库存变成负数 

(update table set count=count-1 where count>0) 

• 秒杀优化后的主体详细流程大致可以分为如下步骤：

1. 程序启动后将秒杀库存写入redis，设置内存标记商品是否已秒杀完
2. 加入验证码
3. 秒杀前首先获取秒杀路径
4. 开始秒杀：

 a.判断用户登录信息是否异常

 b.验证秒杀路径

 c.获取秒杀商品内存标记并判断是否已秒杀完

 d.redis获取用户订单，判断该用户是否是重复秒杀

 e.如果是正常秒杀，对于未秒杀完的商品进行redis减库存操作

 f.如果redis库存已<0，标记内存商品已秒杀完

 g.秒杀正常则加入队列，异步处理订单入库，返回排队中

5.前端轮询订单结果（是否秒杀成功）

• 实现效果如下：

用户登录界面

描述商品列表页：

秒杀商品详情页（增加验证码）：

增加访问限制（防刷限流）：

重复秒杀处理：

换一个秒杀商品重新秒杀：

秒杀成功进入订单详情页：

数据库查看库存正常减1

项目结构如下：

秒杀接口部分核心代码如下：

获取验证码：

    @AccessLimit(seconds = 5, maxCount = 5, needLogin = true)
    @RequestMapping(value = "/path", method = RequestMethod.GET)
    @ResponseBody
    public Result getMiaoshaPath(HttpServletRequest request, MiaoshaUser user,
                                         @RequestParam("goodsId") long goodsId,
                                         @RequestParam(value = "verifyCode", defaultValue = "0") int verifyCode
    ) {
        if (user == null) {
            return Result.error(CodeMsg.SESSION_ERROR);
        }
        boolean check = miaoshaService.checkVerifyCode(user, goodsId, verifyCode);
        if (!check) {
            return Result.error(CodeMsg.REQUEST_ILLEGAL);
        }
        String path = miaoshaService.createMiaoshaPath(user, goodsId);
        return Result.success(path);
    }

获取秒杀路径： 

@RequestMapping(value = "/verifyCode", method = RequestMethod.GET)
    @ResponseBody
    public Result getMiaoshaVerifyCod(HttpServletResponse response, MiaoshaUser user,
                                              @RequestParam("goodsId") long goodsId) {
        if (user == null) {
            return Result.error(CodeMsg.SESSION_ERROR);
        }
        try {
            BufferedImage image = miaoshaService.createVerifyCode(user, goodsId);
            OutputStream out = response.getOutputStream();
            ImageIO.write(image, "JPEG", out);
            out.flush();
            out.close();
            return null;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return Result.error(CodeMsg.MIAOSHA_FAIL);
        }
    }

执行秒杀：

@RequestMapping(value = "/{path}/do_miaosha", method = RequestMethod.POST)
    @ResponseBody
    public Result miaosha(Model model, MiaoshaUser user,
                                   @RequestParam("goodsId") long goodsId,
                                   @PathVariable("path") String path) {
        model.addAttribute("user", user);
        if (user == null) {
            return Result.error(CodeMsg.SESSION_ERROR);
        }
        //验证path
        boolean check = miaoshaService.checkPath(user, goodsId, path);
        if (!check) {
            return Result.error(CodeMsg.REQUEST_ILLEGAL);
        }
        //内存标记，减少redis访问
        if (localOverMap.size() > 0) {
            boolean over = localOverMap.get(goodsId);
            if (over) {
                return Result.error(CodeMsg.MIAO_SHA_OVER);
            }
        }

        //判断是否已经秒杀到了
        MiaoshaOrder order = orderService.getMiaoshaOrderByUserIdGoodsId(user.getId(), goodsId);
        if (order != null) {
            return Result.error(CodeMsg.REPEATE_MIAOSHA);
        }
        //预减库存
        long stock = redisService.decr(GoodsKey.getMiaoshaGoodsStock, "" + goodsId);//10
        if (stock < 0) {
            localOverMap.put(goodsId, true);
            return Result.error(CodeMsg.MIAO_SHA_OVER);
        }
        //mq入队
        MiaoshaMessage mm = new MiaoshaMessage();
        mm.setUser(user);
        mm.setGoodsId(goodsId);
        sender.sendMiaoshaMessage(mm);
        return Result.success(0);//排队中

• 采用JMeter做个简单的压力测试

JMeter简单使用参考：JMeter压测入门简单使用_Garry1115的博客-CSDN博客

操作系统：centos 虚拟机双核

测试参数：生成5000个用户(token信息)，设置5000个线程数循环10次，即运行50000次，然后查看聚合报告中的吞吐量。

虚拟机测试结果吞吐量为2000左右，取决于机器配置

注：该接口是在未加入验证码和动态获取秒杀路径的前提下测试的

项目完整代码下载地址：java秒杀系统 (resourcecode.cn)