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目录
引言
一. 系统架构设计
1. 系统架构图
二、 系统流程
三、流程实现（简单代码示范）
1、用户访问秒杀页面，点击秒杀按钮发起秒杀请求
前端部分（HTML + JavaScript）：
后端部分（Java + Spring Boot）：
2、前端负载均衡器将请求分发到多个前端应用服务器上。
Nginx配置示例：
Apache配置示例：
3、前端应用服务器验证用户身份，检查秒杀活动是否开始，是否已经结束。
前端应用服务器（使用Java + Spring Boot）：
4、前端应用服务器请求缓存服务器获取商品信息和库存数量
前端应用服务器（Java + Spring Boot）：
5、缓存负载均衡器将请求分发到多个缓存应用服务器上。
Redis Cluster配置示例：
Memcached Cluster配置示例：
缓存应用服务器（Java + Spring Boot）：
6、缓存应用服务器返回商品信息和库存数量给前端应用服务器
缓存应用服务器（Java + Spring Boot）：
7、前端应用服务器根据库存数量判断是否可以参与秒杀，如果可以则生成订单。
前端应用服务器（Java + Spring Boot）：
8、前端应用服务器将订单信息发送到后端负载均衡器
前端应用服务器（Java + Spring Boot）：
8、后端负载均衡器将请求分发到多个后端应用服务器上
后端负载均衡器（简化示例）：
9、后端应用服务器消费订单信息，根据订单信息生成订单，并更新库存数量。
后端应用服务器（Java + Spring Boot）：
10、后端应用服务器将订单信息写入数据库集群
后端应用服务器（Java + Spring Boot）：
11、 分布式锁用于保护对库存数量的操作，确保数据的一致性。
后端应用服务器（Java + Spring Boot）：
总结
引言
设计高并发秒杀系统是一个挑战性的任务，需要考虑到系统的性能、稳定性和数据一致性。本文将介绍如何设计一个高并发的秒杀系统，使用消息队列和分布式锁来确保系统的稳定性和数据一致性。
一. 系统架构设计
我们的高并发秒杀系统将采用以下架构：
- 前端页面：提供秒杀活动的入口，展示商品信息和剩余库存数量。
- 后端服务：处理用户请求，验证用户身份，检查库存，并生成订单。
- 数据库：存储商品信息和订单信息。
- 缓存：缓存商品信息和库存数量，减少对数据库的访问压力。
- 消息队列：用于异步处理订单生成和库存扣减操作，确保系统的高可用性和稳定性。
- 分布式锁：用于保护对库存数量的操作，确保数据一致性。
1. 系统架构图
+-------------------------------------+| 前端负载均衡器 |+-----------+--------------+--------------+| |+-----------v--------------+--------------+| 前端应用服务器 | CDN |+-----------+--------------+--------------+| |+----------------------+---------v----------+--------------+-------v--------+-------------+| 缓存层 | | 后端应用服务器 | 数据库集群 |+-----------+--------------+ +-----------+--------------+--------------+| | |+-----------v--------------+ +-----------v--------------+--------------+| 缓存服务器 | | 消息队列 | 主数据库 |+-----------+--------------+ +-----------+--------------+--------------+| | |+-----------v--------------+ +-----------v--------------+| 缓存存储(Redis) | | 业务数据存储(MySQL) |+---------------------------+ +---------------------------+
在这个架构中：
- 前端负载均衡器：负责将用户请求分发到多个前端应用服务器和CDN上，实现请求的负载均衡，如Nginx。
- 前端应用服务器：处理用户请求，包括验证用户身份、检查秒杀活动是否开始、是否已经结束等，如Tomcat。
- CDN：用于加速网页内容传输，提高访问速度和用户体验。
- 缓存层：使用缓存层存储热点数据，减轻数据库压力，如Redis。
- 缓存服务器：用于存储缓存数据，如Redis服务器。
- 消息队列：用于处理订单生成和库存扣减等业务逻辑，提高系统的并发处理能力，如RabbitMQ。
- 业务数据存储：存储业务数据，如MySQL数据库集群。
通过以上架构设计，可以实现一个高并发的秒杀系统，保证系统的性能、稳定性和数据一致性，为用户提供良好的秒杀体验。
二、 系统流程
- 用户访问秒杀页面，点击秒杀按钮发起秒杀请求。
- 前端负载均衡器将请求分发到多个前端应用服务器上。
- 前端应用服务器验证用户身份，检查秒杀活动是否开始，是否已经结束。
- 前端应用服务器请求缓存服务器获取商品信息和库存数量。
- 缓存负载均衡器将请求分发到多个缓存应用服务器上。
- 缓存应用服务器返回商品信息和库存数量给前端应用服务器。
- 前端应用服务器根据库存数量判断是否可以参与秒杀，如果可以则生成订单。
- 前端应用服务器将订单信息发送到后端负载均衡器。
- 后端负载均衡器将请求分发到多个后端应用服务器上。
- 后端应用服务器消费订单信息，根据订单信息生成订单，并更新库存数量。
- 后端应用服务器将订单信息写入数据库集群。
- 分布式锁用于保护对库存数量的操作，确保数据的一致性。
三、流程实现（简单代码示范）
1、用户访问秒杀页面，点击秒杀按钮发起秒杀请求
流程如下：
前端部分（HTML + JavaScript）：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head><title>秒杀页面</title>
</head>
<body><h1>欢迎参加秒杀活动！</h1><button id="seckillButton">秒杀按钮</button><div id="result"></div><script>document.getElementById("seckillButton").addEventListener("click", function() {// 模拟用户ID和商品IDvar userId = 123;var productId = 456;fetch("/seckill", {method: "POST",headers: {"Content-Type": "application/json"},body: JSON.stringify({ userId: userId, productId: productId })}).then(response => response.json()).then(data => {document.getElementById("result").innerText = data.message;});});</script>
</body>
</html>
后端部分（Java + Spring Boot）：
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@SpringBootApplication
public class SeckillApplication {private boolean seckillStarted = true; // 模拟秒杀活动是否开始private int stock = 10; // 模拟商品库存public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(SeckillApplication.class, args);}@RestControllerpublic class SeckillController {@PostMapping("/seckill")public String seckill(@RequestBody SeckillRequest request) {if (!seckillStarted) {return "秒杀活动未开始";}if (stock <= 0) {return "商品已售罄";}// 模拟生成订单stock--;return "秒杀成功";}}public static class SeckillRequest {private Long userId;private Long productId;// 省略getter和setter方法}
}
2、前端负载均衡器将请求分发到多个前端应用服务器上。
前端负载均衡器将请求分发到多个前端应用服务器上，可以通过配置负载均衡器（如Nginx、Apache等）来实现。以下是一个简单的示例：
假设有两台前端应用服务器，分别运行在不同的端口上（假设为8001和8002）。
Nginx配置示例：
upstream frontends {server 127.0.0.1:8001;server 127.0.0.1:8002;
}server {listen 80;server_name example.com;location / {proxy_pass http://frontends;}
}
在这个示例中，Nginx配置了一个名为frontends的upstream，其中包含两台前端应用服务器的地址和端口。当收到用户请求时，Nginx会根据一定的负载均衡算法（如轮询、权重等）将请求转发到这些服务器上。
Apache配置示例：
<Proxy balancer://frontends>BalancerMember http://127.0.0.1:8001BalancerMember http://127.0.0.1:8002
</Proxy><VirtualHost *:80>ServerName example.comProxyPass / balancer://frontends/ProxyPassReverse / balancer://frontends/
</VirtualHost>
在这个示例中，Apache配置了一个名为frontends的负载均衡器，其中包含两台前端应用服务器的地址和端口。当收到用户请求时，Apache会将请求转发到这些服务器上，实现负载均衡。
3、前端应用服务器验证用户身份，检查秒杀活动是否开始，是否已经结束。
以下是一个简单的示例，展示前端应用服务器验证用户身份，检查秒杀活动是否开始或结束的过程：
前端应用服务器（使用Java + Spring Boot）：
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@SpringBootApplication
public class FrontendApplication {private boolean seckillStarted = true; // 模拟秒杀活动是否开始private boolean seckillEnded = false; // 模拟秒杀活动是否结束public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(FrontendApplication.class, args);}@RestControllerpublic class SeckillController {@PostMapping("/seckill")public String seckill(@RequestBody SeckillRequest request) {// 验证用户身份，假设用户身份验证通过if (!isUserAuthenticated(request.getUserId())) {return "用户身份验证失败";}// 检查秒杀活动是否开始或结束if (!isSeckillStarted()) {return "秒杀活动未开始";}if (isSeckillEnded()) {return "秒杀活动已结束";}// 处理秒杀请求return "秒杀请求处理中";}private boolean isUserAuthenticated(Long userId) {// 省略实际的用户身份验证逻辑return true;}private boolean isSeckillStarted() {// 省略实际的秒杀活动开始检查逻辑return seckillStarted;}private boolean isSeckillEnded() {// 省略实际的秒杀活动结束检查逻辑return seckillEnded;}}public static class SeckillRequest {private Long userId;private Long productId;// 省略getter和setter方法}
}
在这个示例中，前端应用服务器通过Spring Boot框架实现了一个简单的/seckill接口，接收用户的秒杀请求。在处理请求之前，先验证用户身份，然后检查秒杀活动是否开始或结束。如果用户身份验证失败，则返回"用户身份验证失败"；如果秒杀活动未开始，则返回"秒杀活动未开始"；如果秒杀活动已结束，则返回"秒杀活动已结束"；否则处理秒杀请求。
4、前端应用服务器请求缓存服务器获取商品信息和库存数量
前端应用服务器（Java + Spring Boot）：
首先，需要在前端应用服务器中配置缓存服务器的地址和端口信息，以便发送请求。
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;@SpringBootApplication
public class FrontendApplication {private static final String CACHE_SERVER_URL = "http://cache-server:8080"; // 缓存服务器地址public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(FrontendApplication.class, args);}@RestControllerpublic class SeckillController {private final RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();@PostMapping("/seckill")public String seckill(@RequestBody SeckillRequest request) {// 请求缓存服务器获取商品信息和库存数量String url = CACHE_SERVER_URL + "/product/" + request.getProductId();ProductInfo productInfo = restTemplate.getForObject(url, ProductInfo.class);if (productInfo == null) {return "获取商品信息失败";}// 处理秒杀请求return "请求处理中";}}public static class SeckillRequest {private Long userId;private Long productId;// 省略getter和setter方法}public static class ProductInfo {private Long productId;private String productName;private int stock;// 省略getter和setter方法}
}
在这个示例中，前端应用服务器使用RestTemplate发送GET请求到缓存服务器的/product/{productId}路由，获取商品信息和库存数量。如果成功获取到商品信息，则继续处理秒杀请求；否则返回"获取商品信息失败"。
5、缓存负载均衡器将请求分发到多个缓存应用服务器上。
缓存负载均衡器将请求分发到多个缓存应用服务器上，可以通过配置缓存负载均衡器（如Redis Cluster、Memcached Cluster等）来实现。以下是一个简单的示例：
假设有两台缓存应用服务器，分别运行在不同的地址和端口上（假设为cache-server1:6379和cache-server2:6379）。
Redis Cluster配置示例：
# 启动redis-server节点1
redis-server --port 6379# 启动redis-server节点2
redis-server --port 6380# 创建Redis Cluster
redis-cli --cluster create cache-server1:6379 cache-server2:6379 --cluster-replicas 1
在这个示例中，我们创建了一个包含两个主节点和一个从节点的Redis Cluster。缓存负载均衡器可以将请求分发到这个Redis Cluster上，实现缓存的负载均衡。
Memcached Cluster配置示例：
# 安装memcached
sudo apt-get update
sudo apt-get install memcached# 启动memcached节点1
memcached -p 11211 -d# 启动memcached节点2
memcached -p 11212 -d# 配置memcached集群
echo "add 127.0.0.1 11212" | nc 127.0.0.1 11211
在这个示例中，我们创建了一个包含两个节点的Memcached Cluster。缓存负载均衡器可以将请求分发到这个Memcached Cluster上，实现缓存的负载均衡。
在实际生产环境中，需要根据具体需求和负载情况来配置缓存负载均衡器，并保证缓存服务器之间的数据同步和一致性。
6、缓存应用服务器返回商品信息和库存数量给前端应用服务器
缓存应用服务器（Java + Spring Boot）：
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;@SpringBootApplication
public class CacheServerApplication {private static final Map<Long, ProductInfo> productCache = new HashMap<>();public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(CacheServerApplication.class, args);}@RestControllerpublic class CacheController {@GetMapping("/product/{productId}")public ProductInfo getProductInfo(@PathVariable Long productId) {// 从缓存中获取商品信息return productCache.getOrDefault(productId, new ProductInfo(productId, "Unknown", 0));}}public static class ProductInfo {private Long productId;private String productName;private int stock;public ProductInfo(Long productId, String productName, int stock) {this.productId = productId;this.productName = productName;this.stock = stock;}// 省略getter和setter方法}
}
在这个示例中，缓存应用服务器通过Spring Boot框架实现了一个简单的/cache接口，接收前端应用服务器的商品信息请求。根据商品ID从缓存中获取商品信息，如果缓存中不存在该商品信息，则返回一个未知商品信息。
6、缓存应用服务器返回商品信息和库存数量给前端应用服务器
缓存应用服务器（Java + Spring Boot）：
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;@SpringBootApplication
public class CacheServerApplication {private static final Map<Long, ProductInfo> productCache = new HashMap<>();public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(CacheServerApplication.class, args);}@RestControllerpublic class CacheController {@GetMapping("/product/{productId}")public ProductInfo getProductInfo(@PathVariable Long productId) {// 从缓存中获取商品信息return productCache.getOrDefault(productId, new ProductInfo(productId, "Unknown", 0));}}public static class ProductInfo {private Long productId;private String productName;private int stock;public ProductInfo(Long productId, String productName, int stock) {this.productId = productId;this.productName = productName;this.stock = stock;}// 省略getter和setter方法}
}
在这个示例中，缓存应用服务器通过Spring Boot框架实现了一个简单的/cache接口，接收前端应用服务器的商品信息请求。根据商品ID从缓存中获取商品信息，如果缓存中不存在该商品信息，则返回一个未知商品信息。
7、前端应用服务器根据库存数量判断是否可以参与秒杀，如果可以则生成订单。
前端应用服务器（Java + Spring Boot）：
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;@SpringBootApplication
public class FrontendApplication {private static final Map<Long, Integer> stockMap = new HashMap<>(); // 模拟商品库存private static final Map<Long, Boolean> seckillMap = new HashMap<>(); // 模拟秒杀活动是否开始private static final Map<Long, Boolean> seckillEndMap = new HashMap<>(); // 模拟秒杀活动是否结束private static final Map<Long, Long> userOrders = new HashMap<>(); // 模拟用户订单public static void main(String[] args) {// 初始化商品库存stockMap.put(1L, 10);// 初始化秒杀活动状态seckillMap.put(1L, true);// 初始化秒杀活动结束状态seckillEndMap.put(1L, false);SpringApplication.run(FrontendApplication.class, args);}@RestControllerpublic class SeckillController {@PostMapping("/seckill")public String seckill(@RequestBody SeckillRequest request) {Long productId = request.getProductId();Long userId = request.getUserId();// 判断秒杀活动是否开始或结束if (!seckillMap.getOrDefault(productId, false)) {return "秒杀活动未开始";}if (seckillEndMap.getOrDefault(productId, true)) {return "秒杀活动已结束";}// 判断库存是否足够Integer stock = stockMap.getOrDefault(productId, 0);if (stock <= 0) {return "商品已售罄";}// 生成订单userOrders.put(userId, productId);// 更新库存stockMap.put(productId, stock - 1);return "秒杀成功";}}public static class SeckillRequest {private Long userId;private Long productId;// 省略getter和setter方法}
}
在这个示例中，前端应用服务器根据商品ID获取库存数量，判断秒杀活动是否开始或结束，以及库存是否足够。如果满足条件，则生成订单并更新库存，返回秒杀成功；否则返回相应的错误信息。
8、前端应用服务器将订单信息发送到后端负载均衡器
前端应用服务器（Java + Spring Boot）：
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;@SpringBootApplication
public class FrontendApplication {private static final String LOAD_BALANCER_URL = "http://backend-load-balancer";public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(FrontendApplication.class, args);}@RestControllerpublic class OrderController {private final RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();@PostMapping("/order")public String placeOrder(@RequestBody OrderRequest request) {// 向后端负载均衡器发送订单信息String url = LOAD_BALANCER_URL + "/order";return restTemplate.postForObject(url, request, String.class);}}public static class OrderRequest {private Long orderId;private Long productId;private Long userId;// 省略getter和setter方法}
}
在这个示例中，前端应用服务器通过Spring Boot框架实现了一个简单的/order接口，接收订单信息，并使用RestTemplate将订单信息发送到后端负载均衡器的/order接口。
8、后端负载均衡器将请求分发到多个后端应用服务器上
后端负载均衡器（简化示例）：
在实际应用中，后端负载均衡器可以使用诸如Nginx、HAProxy、AWS ELB等工具来实现。这里简化为直接在Java中模拟负载均衡器的行为。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;public class LoadBalancer {private List<String> backendServers;public LoadBalancer() {backendServers = new ArrayList<>();backendServers.add("http://backend-server1");backendServers.add("http://backend-server2");// 添加更多后端服务器...}public String selectBackendServer() {// 模拟负载均衡算法，这里简单使用随机选择Random random = new Random();int index = random.nextInt(backendServers.size());return backendServers.get(index);}public static void main(String[] args) {LoadBalancer loadBalancer = new LoadBalancer();// 模拟请求分发给后端服务器for (int i = 0; i < 10; i++) {String backendServer = loadBalancer.selectBackendServer();System.out.println("Request sent to: " + backendServer);}}
}
在这个示例中，LoadBalancer类模拟了一个简单的负载均衡器，它维护了一个后端服务器列表，并实现了一个简单的随机选择算法来选择后端服务器。在实际应用中，需要根据实际情况选择合适的负载均衡算法。
9、后端应用服务器消费订单信息，根据订单信息生成订单，并更新库存数量。
后端应用服务器（Java + Spring Boot）：
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;@SpringBootApplication
public class BackendApplication {private static final Map<Long, Integer> stockMap = new HashMap<>();public static void main(String[] args) {// 初始化库存数量stockMap.put(1L, 10);SpringApplication.run(BackendApplication.class, args);}@RestControllerpublic class OrderController {@PostMapping("/order")public String createOrder(@RequestBody OrderRequest request) {Long orderId = request.getOrderId();Long productId = request.getProductId();Long userId = request.getUserId();// 判断库存是否足够Integer stock = stockMap.getOrDefault(productId, 0);if (stock <= 0) {return "商品已售罄";}// 生成订单String orderInfo = "订单信息：订单号-" + orderId + "，商品ID-" + productId + "，用户ID-" + userId;// 更新库存数量stockMap.put(productId, stock - 1);return "生成订单成功：" + orderInfo;}}public static class OrderRequest {private Long orderId;private Long productId;private Long userId;// 省略getter和setter方法}
}
在这个示例中，后端应用服务器通过Spring Boot框架实现了一个简单的/order接口，接收订单信息，并根据订单信息生成订单，并更新库存数量。如果库存不足，则返回"商品已售罄"。
10、后端应用服务器将订单信息写入数据库集群
将订单信息写入数据库集群是一个关键的步骤，需要考虑到数据的一致性和高可用性。下面是一个详细全面的示例，演示如何将订单信息写入数据库集群：
后端应用服务器（Java + Spring Boot）：
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;@SpringBootApplication
public class BackendApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(BackendApplication.class, args);}@RestControllerpublic class OrderController {@PostMapping("/order")public String createOrder(@RequestBody OrderRequest request) {Long orderId = request.getOrderId();Long productId = request.getProductId();Long userId = request.getUserId();// 生成订单String orderInfo = "订单信息：订单号-" + orderId + "，商品ID-" + productId + "，用户ID-" + userId;// 将订单信息写入数据库集群boolean success = writeToDatabase(orderInfo);if (success) {return "生成订单成功：" + orderInfo;} else {return "生成订单失败：" + orderInfo;}}private boolean writeToDatabase(String orderInfo) {// 连接数据库集群 这里为了方便演示没有用yaml进行配置String url = "jdbc:mysql://database-cluster:3306/database";String user = "user";String password = "password";try (Connection connection = DriverManager.getConnection(url, user, password)) {// 写入订单信息String sql = "INSERT INTO orders (order_info) VALUES (?)";try (PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql)) {statement.setString(1, orderInfo);int rowsAffected = statement.executeUpdate();return rowsAffected > 0;}} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();return false;}}}public static class OrderRequest {private Long orderId;private Long productId;private Long userId;// 省略getter和setter方法}
}
11、 分布式锁用于保护对库存数量的操作，确保数据的一致性。
分布式锁用于保护对库存数量的操作，确保数据的一致性。下面是一个详细全面的示例，演示如何使用Redis实现分布式锁来保护对库存数量的操作：
后端应用服务器（Java + Spring Boot）：
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import redis.clients.jedis.Jedis;@SpringBootApplication
public class BackendApplication {private static final String REDIS_HOST = "localhost";private static final int REDIS_PORT = 6379;private static final String LOCK_KEY = "inventory_lock";private static final String INVENTORY_KEY = "inventory";public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(BackendApplication.class, args);}@RestControllerpublic class OrderController {@PostMapping("/order")public String createOrder(@RequestBody OrderRequest request) {Long orderId = request.getOrderId();Long productId = request.getProductId();Long userId = request.getUserId();// 获取分布式锁try (Jedis jedis = new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT)) {boolean locked = false;while (!locked) {locked = jedis.setnx(LOCK_KEY, "locked") == 1;if (!locked) {try {Thread.sleep(100);} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}}}// 获取锁成功，处理订单int stock = Integer.parseInt(jedis.get(INVENTORY_KEY));if (stock > 0) {// 生成订单String orderInfo = "订单信息：订单号-" + orderId + "，商品ID-" + productId + "，用户ID-" + userId;System.out.println("生成订单成功：" + orderInfo);// 更新库存数量jedis.set(INVENTORY_KEY, String.valueOf(stock - 1));} else {System.out.println("商品已售罄");}// 释放锁jedis.del(LOCK_KEY);}return "订单处理完成";}}public static class OrderRequest {private Long orderId;private Long productId;private Long userId;// 省略getter和setter方法}
}
在这个示例中，后端应用服务器通过Spring Boot框架实现了一个简单的/order接口，接收订单信息，并使用Redis实现分布式锁来保护对库存数量的操作。当多个请求同时到达时，只有一个请求能够获得锁并处理订单，其他请求需要等待锁释放后才能继续处理。这样可以保证对库存数量的操作是原子性的，从而确保数据的一致性。
总结
设计高并发的秒杀系统需要考虑到多个方面，包括系统架构、技术选型、流程设计和代码实现等。通过合理的架构设计和技术选型，可以实现一个稳定高效的秒杀系统，为用户提供良好的购物体验。
