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项目|【项目】SpringCloud+Nginx+Redis+RabbitMQ秒杀系统

java分布式微服务项目


文章目录

  • 秒杀系统
    • 前言
    • 系统架构图
    • 难题
      • 限流（一般都在接入层）
        • 三大接口限流算法
          • 计算器
          • 漏桶
          • 令牌桶
        • 其他限流策略
      • 分布式缓存
      • 可扩展
      • 超卖少卖（分布式锁）
      • 削峰
    • 遇到的问题
      • 前后端交互问题
        • 1.跨域问题
        • 2.前后端数据交换精度缺失问题
      • JSON转换问题
        • 1.Redis中实体类和JSON互转问题
      • 消息中间件问题
        • 1.添加消息中间件的话，如何将秒杀系统处理的消息返回给用户？
      • 数据库问题
        • 1. 不能使用关键字做表名！

秒杀系统 前言 我的电脑配置：i5 、16G (8G电脑扛不住，但你可以多个一起搭建)
github项目地址
码云项目地址
当时写这个项目也只是一时兴起，后面看着性能不断的提高，测的QPS和延迟都不断的变优，发现还挺有意思的，感觉找到了乐趣所在。不过还是得更深入底层了解点优化的策略吧。就比如说连接池，相信很多人连接池的配置都是网上搬的模板吧，没有去详细的了解该如何就我们自己的服务器去配置。这里我就不多去说了，网上一大堆。大类是两方面：
  1. IO密集型任务：本机服务器CPU核数*2
  2. CPU密集型任务：本机服务器CPU核数+1
  3. 混合型密集任务（其实就是上两种混合）
    …（其他）
系统架构图 项目|【项目】SpringCloud+Nginx+Redis+RabbitMQ秒杀系统
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难题 限流（一般都在接入层）
概述
? 只有少部分的用户能秒杀成功，所以要限制大部分的用户流量，只允许少部分的进入服务后端
三大接口限流算法 计算器
概述
? 在一段时间间隔内，处理请求的最大数量固定，超过部分不处理。
确定方法的最大并发量MAX，每次进入方法前计数器+1，将结果和最大并发量MAX比较，如果大于等于MAX，则直接返回；如果小于MAX，则继续执行；退出方法后计数器-1。
比如限制服务的并发访问数是100，而服务处理的平均耗时是10毫秒，那么1分钟内，该服务平均能提供( 1000 / 10 ) * 60 * 100 = 6000 次
漏桶
概述
? 漏桶大小固定，处理速度固定，但请求进入的速度不固定（在突发情况请求过多时，会丢弃过多的请求）
令牌桶
概述
? 令牌桶的大小固定，令牌的产生速度固定，但是消耗令牌（请求）的速度不固定（可以应对某些事件请求过多的情况）。每个请求都会从令牌桶中取出令牌，如果没有令牌，则丢弃这次请求。
其他限流策略
  • 用户维度的限流：某一段时间只允许用户提交一次请求
  • 商品维度的限流：对于同一个抢购商品，某个时间段内只允许一定数量的请求接入
分布式缓存
概述
? 由于数据库读写属于磁盘IO，性能很低，如果能够把部分数据或业务逻辑转移到分布式缓存，效率就会有极大的提高
可扩展
概述
? 秒杀系统的服务节点一定是可以弹性扩展的。比如淘宝双十一，就会增加大量的机器应对交易高峰。
超卖少卖（分布式锁）
概述
? 比如10万次请求同时秒杀，正常需要进行10万次库存扣减，但是由于某种原因，往往会造成多减库存或者少减库存，就会出现超卖或少卖的问题。
解决办法
  • 分布式锁：Zookeeper(性能不高)、Redis
分布式锁应具备的条件：
  1. 一个方法在同一时间只能被一个机器的线程执行
  2. 高可用的获取锁和释放锁
  3. 高性能的获取锁和释放锁
  4. 具备可重入特性
  5. 具备锁失效特性，防止死锁
  6. 具备非阻塞特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败
削峰
概述
? 秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以极大的提高系统并发量，实际上**削峰的典型实现方式就是通过消息队列实现异步处理。限流完成之后，对于后端系统而言，秒杀系统仍然会瞬时涌入大量请求，所以在抢购一开始会有很高的瞬时峰值。高峰值流量是压垮后台服务和数据库的很重要的原因，秒杀后端需要将瞬间的高流量变成一段时间平稳的流量，常用的方法是利用消息中间件进行异步处理**
遇到的问题 前后端交互问题
1.跨域问题 项目|【项目】SpringCloud+Nginx+Redis+RabbitMQ秒杀系统
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解决方法：
1. 在相应的controller层上添加@CrossOrigin(origin = “*”)注解即可
2. 在zuul的配置文件中加上
zuul: sensitive-headers: Access-Control-Allow-Origin ignored-headers: Access-Control-Allow-Origin,H-APP-Id,Token,APPToken

2.前后端数据交换精度缺失问题 前端Long（17）的与后端的Long（20位）不同
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JSON转换问题
1.Redis中实体类和JSON互转问题
JSON转实体
Object o = redisUtil.getCacheByKey(seckillDto.getGoodId().toString()); GoodDto goodDto = JSONObject.toJavaObject(JSONObject.parseObject(String.valueOf(o)), GoodDto.class);

实体转JSON
jedis.set(key, JSONObject.toJSONString(value));

消息中间件问题
1.添加消息中间件的话，如何将秒杀系统处理的消息返回给用户？
解决方法：前端不断长轮询（不断的发送请求？）当前服务。
WebSocket呢？
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数据库问题
1. 不能使用关键字做表名！ order是mysql的关键字，不能做表名，不然对表进行操作会报错！
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