撐住流量洪峰!七個(gè) Java 高并發(fā)秒殺原則助你輕松扛住雙11!
想象這樣一個(gè)場(chǎng)景:
- 午夜零點(diǎn),某款新手機(jī)開(kāi)放搶購(gòu);
- 數(shù)十萬(wàn)人幾乎在同一毫秒同時(shí)點(diǎn)擊“立即購(gòu)買(mǎi)”;
- 頁(yè)面瞬間卡死,支付沒(méi)反應(yīng),庫(kù)存提示“售罄”;
- 結(jié)果大多數(shù)人都沒(méi)有下單成功,卻感覺(jué)像被“欺騙”。
這就是 高并發(fā)秒殺。它不僅僅是賣(mài)貨的活動(dòng),更是對(duì) 系統(tǒng)架構(gòu)、并發(fā)處理、用戶(hù)體驗(yàn) 的極限考驗(yàn)。
秒殺的本質(zhì)特點(diǎn)包括:
- 瞬時(shí)高并發(fā):同時(shí)涌入的請(qǐng)求可能超過(guò) 10 萬(wàn);
- 資源極度稀缺:幾百件商品要面對(duì)幾十萬(wàn)的搶購(gòu)請(qǐng)求;
- 一致性要求高:不能出現(xiàn)超賣(mài)、重復(fù)下單;
- 用戶(hù)體驗(yàn)敏感:哪怕頁(yè)面延遲一秒,都會(huì)帶來(lái)大量投訴。
如果沒(méi)有任何防護(hù),所有請(qǐng)求直沖數(shù)據(jù)庫(kù),結(jié)局可想而知:連接池打滿(mǎn)、鎖競(jìng)爭(zhēng)、CPU 飆升、事務(wù)阻塞、系統(tǒng)崩潰。
那我們?cè)撊绾螐娜輵?yīng)對(duì)?本文將通過(guò) 7 大策略,結(jié)合前后端代碼實(shí)例,為你完整拆解 Java 高并發(fā)秒殺的應(yīng)對(duì)方案。
一、前端優(yōu)化:第一層攔截
前端雖然無(wú)法徹底阻止惡意攻擊,但卻是最接近用戶(hù)的一層,可以顯著減少無(wú)效請(qǐng)求涌入后端。
按鈕防連點(diǎn)(防誤觸)
避免用戶(hù)因手滑或卡頓多次提交請(qǐng)求。
<template>
<button
:disabled="isDisabled || countdown > 0"
@click="handleClick"
class="seckill-btn"
>
{{ buttonText }}
</button>
</template>
<script>
export default {
data() {
return {
isDisabled: false,
countdown: 0,
maxCountdown: 5
}
},
computed: {
buttonText() {
if (this.countdown > 0) return `請(qǐng)等待${this.countdown}秒`
return this.isDisabled ? '搶購(gòu)中...' : '立即搶購(gòu)'
}
},
methods: {
async handleClick() {
if (this.isDisabled || this.countdown > 0) return
this.isDisabled = true
try {
const result = await this.$api.createOrder()
if (result.success) {
this.$message.success('搶購(gòu)成功')
} else {
this.startCountdown()
this.$message.error(result.message || '搶購(gòu)失敗')
}
} catch (e) {
this.startCountdown()
this.$message.error('請(qǐng)求異常,請(qǐng)稍后重試')
} finally {
this.isDisabled = false
}
},
startCountdown() {
this.countdown = this.maxCountdown
const timer = setInterval(() => {
this.countdown--
if (this.countdown <= 0) clearInterval(timer)
}, 1000)
}
}
}
</script>優(yōu)化點(diǎn):
- 請(qǐng)求失敗后,按鈕進(jìn)入冷卻期,避免用戶(hù)瘋狂點(diǎn)擊;
- 提供友好的提示,降低用戶(hù)焦慮感。
請(qǐng)求頻率限制(節(jié)流)
即使前端無(wú)法防住所有腳本攻擊,節(jié)流 依然是減少無(wú)效請(qǐng)求的有效手段。
function throttle(fn, delay) {
let lastCall = 0
return function (...args) {
const now = Date.now()
if (now - lastCall < delay) {
console.warn('操作過(guò)于頻繁')
return
}
lastCall = now
return fn.apply(this, args)
}
}
const throttledCreateOrder = throttle(createOrder, 500) // 500ms 內(nèi)最多一次二、后端核心方案:架構(gòu)護(hù)城河
流量削峰:Redis Streams 緩沖隊(duì)列
直接把上百萬(wàn)請(qǐng)求打到數(shù)據(jù)庫(kù),必死無(wú)疑。我們需要 Redis Streams 來(lái)作為緩沖器。
路徑:/src/main/java/com/icoderoad/seckill/service/SeckillQueueService.java
package com.icoderoad.seckill.service;
@Slf4j
@Service
public class SeckillQueueService {
@Resource
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
private static final String STREAM_KEY = "seckill:requests";
private static final String GROUP = "seckill_group";
private static final String DLQ_KEY = "seckill:dlq";
@PostConstruct
public void initGroup() {
try {
redisTemplate.opsForStream().createGroup(STREAM_KEY, ReadOffset.from("0-0"), GROUP);
} catch (Exception e) {
log.info("消費(fèi)者組已存在: {}", GROUP);
}
}
/** 入隊(duì):防重復(fù)提交 + 寫(xiě)入消息隊(duì)列 */
public boolean enqueue(String userId, String productId) {
String key = "seckill:participated:" + productId;
if (Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.opsForSet().isMember(key, userId))) return false;
Map<String, Object> msg = Map.of(
"userId", userId,
"productId", productId,
"time", System.currentTimeMillis(),
"reqId", UUID.randomUUID().toString()
);
redisTemplate.opsForStream().add(STREAM_KEY, msg);
redisTemplate.opsForSet().add(key, userId);
redisTemplate.expire(key, 10, TimeUnit.MINUTES);
return true;
}
/** 消費(fèi)請(qǐng)求 */
@Async("seckillExecutor")
public void consume() {
while (true) {
try {
List<MapRecord<String, Object, Object>> records = redisTemplate.opsForStream()
.read(Consumer.from(GROUP, "c-" + Thread.currentThread().getId()),
StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(5)),
StreamOffset.create(STREAM_KEY, ReadOffset.lastConsumed()));
if (records == null) continue;
for (MapRecord<String, Object, Object> rec : records) {
Map<Object, Object> body = rec.getValue();
String uid = (String) body.get("userId");
String pid = (String) body.get("productId");
if (process(uid, pid)) {
redisTemplate.opsForStream().acknowledge(STREAM_KEY, GROUP, rec.getId());
} else {
redisTemplate.opsForList().leftPush(DLQ_KEY, body);
}
}
} catch (Exception e) {
log.error("消費(fèi)異常", e);
try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException ignored) {}
}
}
}
private boolean process(String uid, String pid) {
if (reduceStock(pid, 1)) {
createOrder(uid, pid);
return true;
}
return false;
}
private boolean reduceStock(String pid, int count) {
// Redis Lua 扣減邏輯
return true;
}
private void createOrder(String uid, String pid) {
log.info("訂單創(chuàng)建成功:user={} product={}", uid, pid);
}
}優(yōu)化點(diǎn):
- 使用
DLQ死信隊(duì)列保存失敗請(qǐng)求,便于人工干預(yù); - 異步消費(fèi),平滑處理請(qǐng)求;
- 結(jié)合 Redis ACK 機(jī)制,保證消息可靠。
三、防超賣(mài):Redis + Lua 原子扣減
路徑:/src/main/java/com/icoderoad/seckill/service/StockService.java
核心邏輯:檢查庫(kù)存 + 扣減 必須是一個(gè)原子操作,否則會(huì)導(dǎo)致超賣(mài)。
@Service
@Slf4j
public class StockService {
@Resource
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
private static final String LUA_SCRIPT =
"local stock = redis.call('get', KEYS[1]) " +
"if not stock then return 0 " +
"elseif tonumber(stock) < tonumber(ARGV[1]) then return 0 " +
"else redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1]) return 1 end";
public boolean reduceStock(String productId, int qty) {
DefaultRedisScript<Long> script = new DefaultRedisScript<>(LUA_SCRIPT, Long.class);
Long res = redisTemplate.execute(script, List.of("product:stock:" + productId), String.valueOf(qty));
return res != null && res == 1L;
}
public void preloadStock(String productId, int stock) {
redisTemplate.opsForValue().set("product:stock:" + productId, stock);
}
public void syncStockToDB(String productId, int finalStock) {
// 批量寫(xiě)回 MySQL,避免頻繁 I/O
log.info("庫(kù)存同步至DB product={} stock={}", productId, finalStock);
}
}四、防重復(fù)下單:多層冪等控制
- Redis 集合:快速攔截
- 數(shù)據(jù)庫(kù)唯一索引:最終保障
- Token 機(jī)制:防機(jī)器人刷單
- 分布式鎖:防止并發(fā)寫(xiě)入
這里保留示例代碼,優(yōu)化在于增加日志與統(tǒng)一異常處理。
五、限流與降級(jí):Sentinel
利用 Alibaba Sentinel,針對(duì) QPS、參數(shù)熱點(diǎn)、異常比例 實(shí)現(xiàn)全鏈路保護(hù)。
六、庫(kù)存回滾:預(yù)扣 + 超時(shí)釋放
防止“下單未支付”造成庫(kù)存假性減少。
方案:
- 搶購(gòu)成功后先 預(yù)扣庫(kù)存,寫(xiě)入 Redis,并設(shè)置 TTL;
- 超時(shí)未支付則自動(dòng)釋放;
- 定時(shí)任務(wù)兜底掃描。
七、整體防護(hù)鏈路總結(jié)
- 前端:按鈕防連點(diǎn)、請(qǐng)求節(jié)流;
- 網(wǎng)關(guān)層:基礎(chǔ)限流與防刷;
- 隊(duì)列層:Redis Streams 削峰填谷;
- 庫(kù)存層:Redis + Lua 保證原子扣減;
- 訂單層:防重復(fù)下單(冪等性 + Token + 鎖);
- 服務(wù)層:Sentinel 限流熔斷;
- 善后機(jī)制:庫(kù)存回滾 + 死信隊(duì)列補(bǔ)償。
結(jié)論
秒殺系統(tǒng)不是一招鮮的技術(shù),而是一套 完整的多層防護(hù)方案。
- 前端負(fù)責(zé)“攔截垃圾流量”;
- 隊(duì)列與 Redis 負(fù)責(zé)“削峰與防超賣(mài)”;
- 數(shù)據(jù)庫(kù)與分布式鎖負(fù)責(zé)“一致性保障”;
- Sentinel 等限流機(jī)制提供“兜底保護(hù)”。
真正能撐住雙 11 流量洪峰的,不是某個(gè)單一的優(yōu)化,而是 從前端到數(shù)據(jù)庫(kù)的全鏈路協(xié)同設(shè)計(jì)。
當(dāng)你構(gòu)建出這樣一套體系,面對(duì)千萬(wàn)級(jí)并發(fā)也能做到“系統(tǒng)穩(wěn)如老狗”,再也不用擔(dān)心用戶(hù)抱怨“點(diǎn)了沒(méi)反應(yīng),結(jié)果秒沒(méi)了”。
































