# spring-boot-seckill **Repository Path**: xiongshx/spring-boot-seckill ## Basic Information - **Project Name**: spring-boot-seckill - **Description**: 从0到1构建分布式秒杀系统，脱离案例讲架构都是耍流氓 - **Primary Language**: Java - **License**: GPL-2.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: https://blog.52itstyle.com/archives/2853/ - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 5943 - **Created**: 2018-05-16 - **Last Updated**: 2020-12-19 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 分布式秒杀系统 ## 开发环境 JDK1.7、Maven、Mysql、Eclipse、SpringBoot1.5.10、zookeeper3.4.6、kafka_2.11、redis-2.8.4、curator-2.10.0 #### 项目介绍 SpringBoot开发案例从0到1构建分布式秒杀系统，项目案例基本成型，逐步完善中。 ![输入图片说明](https://gitee.com/uploads/images/2018/0515/184423_fe86c5a6_87650.jpeg "3125351756.jpg") ## 秒杀场景 秒杀场景无非就是多个用户在同时抢购一件或者多件商品，专用词汇就是所谓的高并发。现实中经常被大家喜闻乐见的场景，一群大妈抢购打折鸡蛋的画面一定不会陌生，如此场面让服务员大姐很无奈，赶上不要钱了。 ![输入图片说明](https://gitee.com/uploads/images/2018/0515/184529_44d682e6_87650.png "dama.png") ## 业务特点 - 瞬间高并发、电脑旁边的小哥哥、小姐姐们如超市哄抢的大妈一般，疯狂的点着鼠标 - 库存少、便宜、稀缺限量，值得大家去抢购，如苹果肾，小米粉 ## 用户规模 用户规模可大可小，几百或者上千人的活动单体架构足以可以应付，简单的加锁、进程内队列就可以轻松搞定。一旦上升到百万、千万级别的规模就要考虑分布式集群来应对瞬时高并发。 ## 秒杀架构 ![输入图片说明](https://gitee.com/uploads/images/2018/0515/184617_c7e13059_87650.png "秒杀架构.png") #### 架构层级 - 一般商家在做活动的时候，经常会遇到各种不怀好意的DDOS攻击(利用无辜的吃瓜群众夺取资源)，导致真正的我们无法获得服务！所以说高防IP还是很有必要的。 - 搞活动就意味着人多，接入SLB，对多台云服务器进行流量分发，可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。 - 基于SLB价格以及灵活性考虑后面我们接入Nginx做限流分发，来保障后端服务的正常运行。 - 后端秒杀业务逻辑，基于Redis 或者 Zookeeper 分布式锁，Kafka 或者 Redis 做消息队列，DRDS数据库中间件实现数据的读写分离。 #### 优化思路 - 分流、分流、分流，重要的事情说三遍，再牛逼的机器也抵挡不住高级别的并发。 - 限流、限流、限流，毕竟秒杀商品有限，防刷的前提下没有绝对的公平，根据每个服务的负载能力，设定流量极限。 - 缓存、缓存、缓存、尽量不要让大量请求穿透到DB层，活动开始前商品信息可以推送至分布式缓存。 - 异步、异步、异步，分析并识别出可以异步处理的逻辑，比如日志，缩短系统响应时间。 - 主备、主备、主备，如果有条件做好主备容灾方案也是非常有必要的(参考某年锤子的活动被攻击)。 - 最后，为了支撑更高的并发，追求更好的性能，可以对服务器的部署模型进行优化，部分请求走正常的秒杀流程，部分请求直接返回秒杀失败，缺点是开发部署时需要维护两套逻辑。 #### 分层优化 - 前端优化：活动开始前生成静态商品页面推送缓存和CDN，静态文件(JS/CSS)请求推送至文件服务器和CDN。 - 网络优化：如果是全国用户，最好是BGP多线机房，减少网络延迟。 - 应用服务优化：Nginx最佳配置、Tomcat连接池优化、数据库配置优化、数据库连接池优化。 ## 全链路压测 - 分析需压测业务场景涉及系统 - 协调各个压测系统资源并搭建压测环境 - 压测数据隔离以及监控(响应时间、吞吐量、错误率等数据以图表形式实时显示) - 压测结果统计(平均响应时间、平均吞吐量等数据以图表形式在测试结束后显示) - 优化单个系统性能、关联流程以及整个业务流程 整个压测优化过程就是一个不断优化不断改进的过程，事先通过测试不断发现问题，优化系统，避免问题，指定应急方案，才能让系统的稳定性和性能都得到质的提升。 ## 代码案例 可能秒杀架构原理大家都懂，网上也有不少实现方式，但大多都是文字的描述，告诉你如何如何，什么加锁、缓存、队列之类。但很少全面有的案例告诉你如何去做，既然是从0到1，希望以下代码案例可以帮助到你。当然最终落实到生产，还有很长的路要走，要根据自己的业务进行编码，实施并部署。 你将会在代码案例中学到以下知识： - 如何大家SpringBoot微服务 - ThreadPoolExecutor线程池的使用 - ReentrantLock和Synchronized的使用场景 - 数据库锁机制(悲观锁、乐观锁) - 分布式锁(RedissLock、Zookeeper) - 进程内消息队列(LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue) - 分布式消息队列(Redis、Kafka) #### 代码结构： ``` ├─src │ ├─main │ │ ├─java │ │ │ └─com │ │ │ └─itstyle │ │ │ └─seckill │ │ │ │ Application.java │ │ │ │ │ │ │ ├─common │ │ │ │ ├─api │ │ │ │ │ SwaggerConfig.java │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├─config │ │ │ │ │ IndexController.java │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├─dynamicquery │ │ │ │ │ DynamicQuery.java │ │ │ │ │ DynamicQueryImpl.java │ │ │ │ │ NativeQueryResultEntity.java │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├─entity │ │ │ │ │ Result.java │ │ │ │ │ Seckill.java │ │ │ │ │ SuccessKilled.java │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├─enums │ │ │ │ │ SeckillStatEnum.java │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├─interceptor │ │ │ │ │ MyAdapter.java │ │ │ │ │ │ │ │ │ └─redis │ │ │ │ RedisConfig.java │ │ │ │ RedisUtil.java │ │ │ │ │ │ │ ├─distributedlock │ │ │ │ ├─redis │ │ │ │ │ RedissLockDemo.java │ │ │ │ │ RedissLockUtil.java │ │ │ │ │ RedissonAutoConfiguration.java │ │ │ │ │ RedissonProperties.java │ │ │ │ │ │ │ │ │ └─zookeeper │ │ │ │ ZkLockUtil.java │ │ │ │ │ │ │ ├─queue │ │ │ │ ├─jvm │ │ │ │ │ SeckillQueue.java │ │ │ │ │ TaskRunner.java │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├─kafka │ │ │ │ │ KafkaConsumer.java │ │ │ │ │ KafkaSender.java │ │ │ │ │ │ │ │ │ └─redis │ │ │ │ RedisConsumer.java │ │ │ │ RedisSender.java │ │ │ │ RedisSubListenerConfig.java │ │ │ │ │ │ │ ├─repository │ │ │ │ SeckillRepository.java │ │ │ │ │ │ │ ├─service │ │ │ │ │ ISeckillDistributedService.java │ │ │ │ │ ISeckillService.java │ │ │ │ │ │ │ │ │ └─impl │ │ │ │ SeckillDistributedServiceImpl.java │ │ │ │ SeckillServiceImpl.java │ │ │ │ │ │ │ └─web │ │ │ SeckillController.java │ │ │ SeckillDistributedController.java │ │ │ │ │ ├─resources │ │ │ │ application.properties │ │ │ │ logback-spring.xml │ │ │ │ │ │ │ ├─sql │ │ │ │ seckill.sql │ │ │ │ │ │ │ ├─static │ │ │ └─templates │ │ └─webapp ``` ## 思考改进 - 如何防止单个用户重复秒杀下单？ - 如何防止恶意调用秒杀接口？ - 如果用户秒杀成功，一直不支付该怎么办？ - 消息队列处理完成后，如果异步通知给用户秒杀成功？ - 如何保障 Redis、Zookeeper 、Kafka 服务的正常运行(高可用)？ - 高并发下秒杀业务如何做到不影响其他业务(隔离性)？ ## 可供参考 [SpringBoot开发案例从0到1构建分布式秒杀系统](https://blog.52itstyle.com/archives/2853/ "SpringBoot开发案例从0到1构建分布式秒杀系统") [SpringBoot开发案例之整合Kafka实现消息队列](https://blog.52itstyle.com/archives/2868/ "SpringBoot开发案例之整合Kafka实现消息队列") [Nginx学习之负载均衡](https://blog.52itstyle.com/archives/623/ "Nginx学习之负载均衡") [Nginx学习之如何防止流量攻击](https://blog.52itstyle.com/archives/775/ "Nginx学习之如何防止流量攻击") [Nginx学习之缓存配置](https://blog.52itstyle.com/archives/826/ "Nginx学习之缓存配置") [Nginx学习之HTTP/2.0配置](https://blog.52itstyle.com/archives/1524/ "Nginx学习之HTTP/2.0配置") [企业云解析DNS](https://blog.52itstyle.com/archives/515/ "企业云解析DNS") ## 欢迎关注 ![输入图片说明](https://gitee.com/uploads/images/2018/0515/185049_c1a870e4_87650.png "屏幕截图.png")