一、需求拆解与系统边界定义

在项目启动阶段，我引导女票通过”用户-场景-问题”三要素分析法梳理核心需求：

1. 用户身份：普通消费者（非专业开发者）
2. 典型场景：电商大促期间参与限时抢购
3. 核心痛点：
   • 高并发导致页面卡顿
   • 超卖现象频发
   • 库存同步延迟

基于上述分析，我们明确系统边界：

• 仅实现核心秒杀流程（商品展示→下单→支付）
• 暂不处理支付回调、物流等外围功能
• 采用单体架构快速验证，后续可扩展微服务

二、技术选型与工具链搭建

针对秒杀系统特性，我们共同评估了以下技术方案：

开发环境配置清单：

- JDK 11+
- Maven 3.6+
- Redis 6.0+
- MySQL 8.0+
- IntelliJ IDEA Community版

三、核心模块设计与实现

1. 库存预热与缓存策略

// 库存预热服务实现
@Service
public class InventoryPreheatService {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;
    public void preheatInventory(Long productId, Integer totalStock) {
        String key = "seckill:inventory:" + productId;
        // 设置库存到Redis，并设置10分钟过期
        redisTemplate.opsForValue().set(key, totalStock, 10, TimeUnit.MINUTES);
    }
}

设计要点：

• 系统启动时通过定时任务预热库存
• 采用Redis原子操作保证库存扣减的准确性
• 设置合理的过期时间防止脏数据

2. 请求限流与令牌桶算法

// 基于Guava RateLimiter的限流实现
public class SeckillRateLimiter {
    private final RateLimiter rateLimiter;
    public SeckillRateLimiter(double permitsPerSecond) {
        this.rateLimiter = RateLimiter.create(permitsPerSecond);
    }
    public boolean tryAcquire() {
        return rateLimiter.tryAcquire();
    }
}

实施细节：

• 用户层限流：每个用户每秒最多2次请求
• 系统层限流：整体QPS控制在1000以内
• 动态调整限流阈值：通过监控数据实时优化

3. 异步下单与队列削峰

// RabbitMQ消息发送示例
@Service
public class OrderSubmitService {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    public void submitOrder(OrderDTO orderDTO) {
        String queueName = "seckill.order.queue";
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, orderDTO);
    }
}

队列设计原则：

• 消息持久化：防止系统崩溃导致消息丢失
• 死信队列：处理异常消息
• 消费者确认机制：确保消息可靠处理

四、性能优化实战

1. 数据库层面优化

• 索引优化：

  CREATE INDEX idx_seckill_product ON seckill_order(product_id, status);

• 分库分表策略：按用户ID哈希分库，订单ID时间戳分表
• 读写分离：主库写，从库读

2. 缓存策略优化

• 多级缓存架构：

  本地缓存(Caffeine) → 分布式缓存(Redis) → 数据库

• 缓存预热脚本：

  #!/bin/bash
  for productId in $(cat product_ids.txt); do
    curl "http://api/inventory/preheat?productId=$productId"
  done

3. 前端优化技巧

• 静态资源压缩：使用Webpack进行代码分割
• 请求合并：将多个接口请求合并为1个
• 本地缓存：利用Service Worker缓存商品信息

五、全链路压测与调优

1. 压测方案设计

• 工具选择：JMeter + InfluxDB + Grafana
• 测试场景：
  • 阶梯式加压：100→500→1000并发
  • 混合场景：80%读请求 + 20%写请求
• 监控指标：
  • 响应时间（P99 < 500ms）
  • 错误率（< 0.1%）
  • 系统资源使用率（CPU < 70%）

2. 典型问题排查

案例1：Redis连接池耗尽

• 现象：大量RedisConnectionFailureException
• 原因：未设置连接池最大连接数
• 解决方案：

  spring:
    redis:
      lettuce:
        pool:
          max-active: 8
          max-wait: -1ms
          max-idle: 8
          min-idle: 0

案例2：消息积压

• 现象：RabbitMQ队列长度持续增加
• 原因：消费者处理速度跟不上生产速度
• 解决方案：
  1. 增加消费者实例
  2. 优化消费者逻辑（批量处理）
  3. 设置队列最大长度限制

六、系统部署与运维

1. Docker化部署方案

# 秒杀服务Dockerfile示例
FROM openjdk:11-jre-slim
VOLUME /tmp
ARG JAR_FILE=target/seckill-service.jar
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-jar","/app.jar"]

2. Kubernetes运维脚本

# 秒杀服务Deployment示例
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: seckill-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: seckill
  template:
    metadata:
      labels:
        app: seckill
    spec:
      containers:
      - name: seckill
        image: seckill-service:v1.0.0
        resources:
          limits:
            cpu: "1"
            memory: "1Gi"

七、项目总结与经验沉淀

通过本次实践，我们共同收获了：

1. 技术能力提升：

   • 掌握了高并发系统设计核心原则
   • 深入理解了分布式系统常见问题
   • 学会了使用多种监控工具

2. 协作模式优化：

   • 建立了”需求分析→技术方案设计→代码实现→测试验证”的完整开发流程
   • 形成了每日站会+周报的沟通机制
   • 建立了知识共享文档库

3. 未来改进方向：

   • 引入服务网格实现更精细的流量控制
   • 探索Serverless架构降低运维成本
   • 实现AI驱动的动态限流策略

给开发者的建议：

1. 始终从业务场景出发设计技术方案
2. 性能优化要遵循”先测量，后优化”原则
3. 建立完善的监控告警体系比事后救火更重要
4. 保持技术文档的及时更新

通过这个项目，女票不仅掌握了Java开发基础，更对系统架构设计有了直观认识。这种实践式学习方式，比单纯的理论学习效果显著得多。未来我们计划将这个秒杀系统扩展为完整的电商中台，继续我们的技术探索之旅。