在设计一个高并发、高可用的分布式秒杀系统时，需要考虑的关键技术点包括系统架构、数据库设计、缓存策略、并发控制、降级限流、安全防护等。以下是一个简化的秒杀系统设计示例，包括代码片段，以展示如何实现这些关键技术点。
系统架构设计
秒杀系统通常采用微服务架构，将系统功能拆分为独立的服务，如用户服务、商品服务、订单服务和秒杀服务等。服务之间通过API网关进行通信，并使用负载均衡器分发请求到不同的服务实例。服务注册与发现机制（如Eureka或Zookeeper）用于管理服务实例的动态注册和发现。
数据库设计
数据库设计应考虑分库分表以提高性能，以及读写分离来优化读取操作。可以使用主从复制保持数据一致性。
缓存策略
使用本地缓存和分布式缓存（如Redis）来存储热点数据，减轻数据库压力。在秒杀开始前，将商品库存和活动信息加载到缓存中，并通过消息队列异步更新缓存。
并发控制
采用限流算法（如令牌桶）和排队机制来控制并发请求的速率。在库存扣减时使用乐观锁或原子操作来保证数据的一致性。
安全防护
实施IP限流和验证码验证来防止恶意刷单。数据加密和签名验证确保数据传输的安全性。
代码示例
以下是一个简化的秒杀服务控制器代码示例，展示了如何实现预扣减库存和订单创建的逻辑：
@RestController
@RequestMapping("/seckill")
public class SeckillController {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
@Autowired
private SeckillService seckillService;
@RequestMapping(value = "/{productId}", method = RequestMethod.POST)
public ResponseEntity<String> seckill(@PathVariable("productId") long productId) {
// 1. 预扣减库存
String stockKey = "seckill:stock:" + productId;
Long stock = redisTemplate.opsForValue().decrement(stockKey);
if (stock == null || stock < 0) {
return ResponseEntity.status(HttpStatus.NOT_FOUND).body("Sold out");
}
// 2. 生成订单
boolean result = seckillService.createOrder(productId);
if (!result) {
// 回退预扣减库存
redisTemplate.opsForValue().increment(stockKey);
return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body("Failed to create order");
}
return ResponseEntity.ok("Seckill success");
}
}
@Service
public class SeckillService {
@Autowired
private OrderRepository orderRepository;
@Transactional
public boolean createOrder(long productId) {
// 扣减数据库库存
int updateCount = productRepository.decreaseStock(productId);
if (updateCount < 0) {
return false;
}
// 创建订单
Order order = new Order();
order.setProductId(productId);
order.setCreateTime(new Date());
orderRepository.save(order);
return true;
}
}
在上述代码中，SeckillController 处理用户的秒杀请求，通过Redis预扣减库存，并调用SeckillService来创建订单。SeckillService中的createOrder方法负责扣减数据库中的库存并创建订单记录。
性能优化和测试
为了确保系统能够处理高并发，需要进行性能测试和调优。可以使用压力测试工具（如JMeter）来模拟大量用户的秒杀请求，并根据测试结果调整系统配置，如增加服务器实例、优化数据库查询和缓存策略。
监控和日志
系统设计中应包含监控和日志记录机制，以便在秒杀活动期间实时监控系统性能和及时发现并处理问题。
通过上述设计和实现，可以构建一个能够应对高并发秒杀场景的分布式系统。在实际部署中，还需要考虑更多的细节和优化措施，以确保系统的稳定性和可靠性。
