# aidoweb2

**Repository Path**: mythink/aidoweb2

## Basic Information

- **Project Name**: aidoweb2
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-21
- **Last Updated**: 2025-11-21

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 高并发秒杀系统设计方案 (High Concurrency Seckill Design)

## 1. 项目背景
本项目旨在开发一个能够支撑 **10,000 QPS**，商品数量 **150,000** 的高并发抢购（秒杀）微应用。采用前后端分离架构，前端使用 Vue.js，后端使用 Spring Boot，数据库为 MySQL。

## 2. 系统架构
采用经典的微服务分层架构：
- **客户端 (Client)**: Vue.js SPA，静态资源部署在 CDN。
- **网关层 (Gateway)**: Nginx 负责负载均衡、动静分离和初步限流。
- **应用层 (Application)**: Spring Boot 微服务，处理业务逻辑。
- **缓存层 (Cache)**: Redis Cluster，负责热点数据缓存、库存预热、原子扣减。
- **消息队列 (Message Queue)**: RabbitMQ，负责削峰填谷，异步下单。
- **数据库 (Database)**: MySQL，负责最终数据持久化。

## 3. 高并发解决方案

### 3.1 前端优化
- **页面静态化**: 将秒杀页面HTML、CSS、JS 缓存在 CDN，减少服务器带宽压力。
- **按钮控制**: 用户点击“立即抢购”后，按钮立即置灰（Disable），防止用户重复点击提交请求。
- **本地限流**: 在 JS 层限制请求发送频率。

### 3.2 服务端优化
- **Redis 预减库存**:
    - 秒杀开始前，将商品库存预热加载到 Redis 中。
    - 请求到达时，利用 Redis 的 `decr` 或 Lua 脚本进行原子扣减。
    - 如果 Redis 库存不足，直接返回秒杀结束，拦截大部分流量，保护数据库。
- **Lua 脚本保证原子性**: 使用 Lua 脚本封装“读取库存-判断库存-扣减库存”的操作，确保在高并发下的原子性。
- **内存标记**: 在 JVM 本地维护一个 `Map<goodsId, boolean>` 标记，如果 Redis 库存已空，直接在 JVM 层拦截，减少对 Redis 的访问。

### 3.3 异步下单 (削峰填谷)
- **RabbitMQ**:
    - 库存扣减成功后，不直接操作数据库，而是发送一条消息到 RabbitMQ。
    - 消息包含用户ID、商品ID等信息。
    - 立即返回给前端“排队中”状态。
- **消费者 (Consumer)**:
    - 监听队列，从队列中获取消息。
    - 执行数据库层面的下单操作（写入订单表、扣减数据库库存）。
    - 由于数据库操作被异步化且由队列控制速率，数据库不会被瞬时流量击垮。

### 3.4 数据库优化
- **唯一索引**: 在秒杀订单表中建立 `(user_id, goods_id)` 唯一索引，防止同一用户重复购买。
- **乐观锁**: 虽然有 Redis 预减，但数据库扣减时仍可加上 `stock > 0` 的条件作为兜底。

### 3.5 安全与限流
- **接口隐藏**: 秒杀地址动态生成，防止脚本提前刷接口。
- **验证码**: 引入数学公式验证码，拉长请求时间，削减瞬时峰值。
- **限流 (Rate Limiting)**: 使用 Guava RateLimiter (令牌桶) 或 Redis (漏桶) 在网关或拦截器层进行全局限流。

## 4. 服务器配置与估算

**目标**: QPS 10,000

### 4.1 应用服务器 (Spring Boot)
- **单机估算**: 一个标准的 Spring Boot 节点（4核 8G），在经过 Tomcat 调优（线程池、连接数）和业务逻辑优化（主要是 Redis 操作）后，保守估计能处理 **1,000 - 1,500 QPS**。
- **节点数量**: 为了稳承载 10,000 QPS，并预留冗余（防止单点故障），建议部署 **8 - 10 台** 应用服务器。
- **配置**: 4 Core CPU, 8GB RAM, Gigabit Network.

### 4.2 缓存服务器 (Redis)
- **性能**: Redis 单机理论可达 100,000 QPS，但考虑到网络开销和 Lua 脚本执行时间，单机处理 10,000 QPS 绰绰有余。
- **高可用**: 建议使用 **Redis Cluster (3主3从)** 或 **Sentinel (1主2从)** 模式，防止单点故障。
- **配置**: 8 Core CPU, 16GB RAM (内存取决于商品和用户量，15w商品+用户状态占用不大).

### 4.3 消息队列 (RabbitMQ)
- **性能**: RabbitMQ 单机吞吐量在万级以上。
- **配置**: 建议 **Cluster 模式 (至少2节点)** 保证高可用。
- **配置**: 4 Core CPU, 8GB RAM.

### 4.4 数据库 (MySQL)
- **压力**: 经过 Redis 和 MQ 削峰后，写库压力被平滑处理，QPS 不会直接冲击 DB。
- **配置**: **Master-Slave (1主1从)**，主库负责写，从库负责读（如果业务有查询需求）。
- **配置**: 8 Core CPU, 16GB RAM, SSD (关键).

## 5. 数据库设计 (Schema)

### 5.1 秒杀商品表 (seckill_goods)
```sql
CREATE TABLE `seckill_goods` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `goods_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '商品ID',
  `seckill_price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '秒杀价',
  `stock_count` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '库存数量',
  `start_date` datetime DEFAULT NULL COMMENT '秒杀开始时间',
  `end_date` datetime DEFAULT NULL COMMENT '秒杀结束时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
```

### 5.2 秒杀订单表 (seckill_order)
```sql
CREATE TABLE `seckill_order` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '用户ID',
  `order_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '订单ID',
  `goods_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '商品ID',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `u_uid_gid` (`user_id`,`goods_id`) USING BTREE COMMENT '用户商品唯一索引'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
```

## 6. 接口设计

1.  **获取秒杀地址**: `GET /seckill/path`
2.  **执行秒杀**: `POST /seckill/{path}/do_seckill`
3.  **查询秒杀结果**: `GET /seckill/result` (轮询)