Springboot实战——黑马点评之秒杀优化

简介: 【9月更文挑战第27天】在黑马点评项目中,秒杀功能的优化对提升系统性能和用户体验至关重要。本文提出了多项Spring Boot项目的秒杀优化策略,包括数据库优化(如索引和分库分表)、缓存优化(如Redis缓存和缓存预热)、并发控制(如乐观锁、悲观锁和分布式锁)以及异步处理(如消息队列和异步任务执行)。这些策略能有效提高秒杀功能的性能和稳定性,为用户提供更佳体验。

在黑马点评项目中进行秒杀优化是提升系统性能和用户体验的关键环节。以下是一些针对 Spring Boot 项目中黑马点评秒杀场景的优化策略。


一、数据库优化


  1. 索引优化
  • 为参与秒杀的商品表的关键字段建立合适的索引,例如商品 ID、秒杀开始时间、结束时间等。这样可以加快数据库查询速度,特别是在高并发情况下,能够快速定位到要秒杀的商品信息。
  • 例如,对于查询特定商品的秒杀状态的 SQL 语句,可以通过商品 ID 的索引快速获取数据。
  1. 分库分表
  • 当秒杀活动的参与人数众多时,单个数据库表可能无法承受高并发的读写压力。可以采用分库分表策略,将数据分散到多个数据库和表中。
  • 比如,可以根据商品的类别或者时间范围进行分表,将不同类别的商品秒杀数据存储在不同的表中,或者将不同时间段的秒杀数据分开存储。


二、缓存优化


  1. Redis 缓存
  • 利用 Redis 作为缓存服务器,将热门商品的秒杀信息、库存数量等数据缓存起来。在用户请求秒杀商品时,先从 Redis 中获取数据,如果缓存中有数据,则直接返回,避免频繁访问数据库。
  • 例如,当用户查询某个商品的秒杀剩余数量时,首先从 Redis 中获取,如果 Redis 中没有数据或者数据过期,则从数据库中查询,并将结果缓存到 Redis 中。
  1. 缓存预热
  • 在秒杀活动开始前,提前将热门商品的秒杀信息加载到缓存中,这样可以在活动开始时快速响应用户请求,减少数据库的压力。
  • 可以编写一个定时任务,在秒杀活动开始前一段时间,从数据库中读取热门商品的信息,并将其存储到 Redis 中。


三、并发控制


  1. 乐观锁与悲观锁
  • 对于商品库存的扣减操作,可以使用数据库的乐观锁或悲观锁来保证数据的一致性。
  • 乐观锁通过在数据库表中增加一个版本号字段,在更新数据时检查版本号是否一致,如果一致则进行更新,并增加版本号。悲观锁则是在查询数据时就对数据进行加锁,防止其他事务对其进行修改。
  • 例如,在更新商品库存时,可以使用乐观锁的方式,在 SQL 语句中检查库存数量和版本号,如果库存数量足够且版本号一致,则进行库存扣减和版本号更新。
  1. 分布式锁
  • 在分布式环境下,可以使用分布式锁来控制并发访问。例如,可以使用 Redis 实现分布式锁,在进行秒杀操作时,先获取分布式锁,只有获取到锁的请求才能进行库存扣减等操作。
  • 以下是使用 Redis 实现分布式锁的示例代码:


import redis.clients.jedis.Jedis;
   public class DistributedLock {
       private static final String LOCK_KEY_PREFIX = "seckill_lock:";
       private Jedis jedis;
       public DistributedLock() {
           jedis = new Jedis("localhost", 6379);
       }
       public boolean acquireLock(String key, int expirationSeconds) {
           String lockKey = LOCK_KEY_PREFIX + key;
           long result = jedis.setnx(lockKey, "locked");
           if (result == 1) {
               jedis.expire(lockKey, expirationSeconds);
               return true;
           }
           return false;
       }
       public void releaseLock(String key) {
           String lockKey = LOCK_KEY_PREFIX + key;
           jedis.del(lockKey);
       }
   }


四、异步处理


  1. 消息队列
  • 将秒杀请求放入消息队列中,由后台消费者进行异步处理。这样可以避免直接在用户请求的线程中进行耗时的数据库操作,提高系统的响应速度。
  • 例如,当用户发起秒杀请求时,将请求信息放入 RabbitMQ 或 Kafka 等消息队列中,然后由专门的消费者进程从消息队列中获取请求并进行库存扣减、订单生成等操作。
  1. 异步任务执行
  • 使用 Spring 的异步任务执行框架,将一些耗时的操作(如生成订单、发送通知等)异步执行,不影响用户的响应时间。
  • 以下是使用 Spring 的异步任务执行的示例代码:


import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
   import org.springframework.stereotype.Service;
   @Service
   public class SeckillService {
       @Async
       public void processSeckillOrder() {
           // 异步处理秒杀订单生成等操作
       }
   }


通过以上优化策略,可以显著提高黑马点评项目中秒杀功能的性能和稳定性,为用户提供更好的体验。

相关文章
|
3月前
|
监控 Java API
Spring Boot 3.2 结合 Spring Cloud 微服务架构实操指南 现代分布式应用系统构建实战教程
Spring Boot 3.2 + Spring Cloud 2023.0 微服务架构实践摘要 本文基于Spring Boot 3.2.5和Spring Cloud 2023.0.1最新稳定版本,演示现代微服务架构的构建过程。主要内容包括: 技术栈选择:采用Spring Cloud Netflix Eureka 4.1.0作为服务注册中心,Resilience4j 2.1.0替代Hystrix实现熔断机制,配合OpenFeign和Gateway等组件。 核心实操步骤: 搭建Eureka注册中心服务 构建商品
596 3
|
1月前
|
监控 Cloud Native Java
Spring Boot 3.x 微服务架构实战指南
🌟蒋星熠Jaxonic,技术宇宙中的星际旅人。深耕Spring Boot 3.x与微服务架构,探索云原生、性能优化与高可用系统设计。以代码为笔,在二进制星河中谱写极客诗篇。关注我,共赴技术星辰大海!(238字)
Spring Boot 3.x 微服务架构实战指南
|
2月前
|
消息中间件 Ubuntu Java
SpringBoot整合MQTT实战:基于EMQX实现双向设备通信
本教程指导在Ubuntu上部署EMQX 5.9.0并集成Spring Boot实现MQTT双向通信,涵盖服务器搭建、客户端配置及生产实践,助您快速构建企业级物联网消息系统。
900 1
|
2月前
|
缓存 Java 应用服务中间件
Spring Boot配置优化:Tomcat+数据库+缓存+日志,全场景教程
本文详解Spring Boot十大核心配置优化技巧,涵盖Tomcat连接池、数据库连接池、Jackson时区、日志管理、缓存策略、异步线程池等关键配置,结合代码示例与通俗解释,助你轻松掌握高并发场景下的性能调优方法,适用于实际项目落地。
470 5
|
7月前
|
前端开发 Java UED
从基础到进阶:Spring Boot + Thymeleaf 整合开发中的常见坑与界面优化
本文深入探讨了 **Spring Boot + Thymeleaf** 开发中常见的参数绑定问题与界面优化技巧。从基础的 Spring MVC 请求参数绑定机制出发,分析了 `MissingServletRequestParameterException` 的成因及解决方法,例如确保前后端参数名、类型一致,正确设置请求方式(GET/POST)。同时,通过实际案例展示了如何优化支付页面的视觉效果,借助简单的 CSS 样式提升用户体验。最后,提供了官方文档等学习资源,帮助开发者更高效地掌握相关技能。无论是初学者还是进阶用户,都能从中受益,轻松应对项目开发中的挑战。
339 0
|
7月前
|
存储 Java 数据库
Spring Boot 注册登录系统:问题总结与优化实践
在Spring Boot开发中,注册登录模块常面临数据库设计、密码加密、权限配置及用户体验等问题。本文以便利店销售系统为例,详细解析四大类问题:数据库字段约束(如默认值缺失)、密码加密(明文存储风险)、Spring Security配置(路径权限不当)以及表单交互(数据丢失与提示不足)。通过优化数据库结构、引入BCrypt加密、完善安全配置和改进用户交互,提供了一套全面的解决方案,助力开发者构建更 robust 的系统。
216 0
|
8月前
|
缓存 NoSQL Java
基于SpringBoot的Redis开发实战教程
Redis在Spring Boot中的应用非常广泛,其高性能和灵活性使其成为构建高效分布式系统的理想选择。通过深入理解本文的内容,您可以更好地利用Redis的特性,为应用程序提供高效的缓存和消息处理能力。
696 79
|
6月前
|
监控 Java 调度
SpringBoot中@Scheduled和Quartz的区别是什么?分布式定时任务框架选型实战
本文对比分析了SpringBoot中的`@Scheduled`与Quartz定时任务框架。`@Scheduled`轻量易用,适合单机简单场景,但存在多实例重复执行、无持久化等缺陷;Quartz功能强大,支持分布式调度、任务持久化、动态调整和失败重试,适用于复杂企业级需求。文章通过特性对比、代码示例及常见问题解答,帮助开发者理解两者差异,合理选择方案。记住口诀:单机简单用注解,多节点上Quartz;若是任务要可靠,持久化配置不能少。
583 4
|
7月前
|
缓存 安全 Java
深入解析HTTP请求方法:Spring Boot实战与最佳实践
这篇博客结合了HTTP规范、Spring Boot实现和实际工程经验,通过代码示例、对比表格和架构图等方式,系统性地讲解了不同HTTP方法的应用场景和最佳实践。
680 5
|
9月前
|
Java Spring
SpringBoot 实战 不同参数调用不同实现
本文介绍了如何在实际工作中根据不同的入参调用不同的实现,采用`map+enum`的方式实现优雅且严谨的解决方案。通过Spring Boot框架中的工厂模式或策略模式,避免了使用冗长的`if...else...`语句。文中详细展示了定义接口、实现类、枚举类以及控制器调用的代码示例,确保用户输入的合法性并简化了代码逻辑。
270 1
SpringBoot 实战 不同参数调用不同实现