秒杀与大促 — 生产场景

🏗️ 秒杀系统整体架构(请求层层削减)

10万用户
点击抢购 → CDN静态页
+验证码
(挡掉80%) → Nginx限流
(再挡15%) → Redis预减库存
(原子操作)
(只放100个) → MQ异步下单
(削峰) → DB下单
(慢慢处理)

核心思想:让尽量少的请求碰到数据库。每层都削减流量,最终到 DB 的只有 100 个真实订单。

❌ 问题1:超卖(卖了110件只有100件) 最严重

"查库存-减库存"非原子,两个请求同时读到 stock=1,都通过检查,都下单。

📊 超卖发生过程

❌ 错误:查+减非原子

int s = dao.getStock(id);
if (s > 0) {
    dao.decrStock(id);
    order.create();
}

✅ 正确:原子扣减

// DB 条件更新(乐观锁)
int n = dao.decrIfPositive(id);
// UPDATE SET stock=stock-1
// WHERE id=? AND stock>0
if (n==0) throw "售罄";

// 或 Redis 原子
long left = redis.decr(key);
if (left<0){redis.incr(key);throw"售罄";}

解法核心:把"查+减"变成一个原子操作。DB 用条件更新(WHERE stock>0),Redis 用 decr(原子)。不要先查再判断再减。

🌊 问题2:10万请求瞬间涌入(DB扛不住) 限流

DB 能扛几千 QPS,10 万瞬间请求直接打挂。要在请求到达 DB 前层层削减。

削峰五层(从外到内):
① CDN + 静态页:商品详情页静态化,用户访问 CDN 不碰后端
② 前端防抖:按钮点一次置灰 3 秒,防连点
③ 验证码/答题:拉长请求时间,削平瞬时尖峰
④ Nginx 限流:limit_req 每秒只放 N 个进后端
⑤ Redis 预减库存:库存提前放 Redis,原子扣减,不碰 DB

// Nginx 限流:每秒只放 1000 个请求
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=seckill:10m rate=1000r/s;
location /seckill {
    limit_req zone=seckill burst=100 nodelay;
    proxy_pass http://backend;
}

// Sentinel 限流(Java 应用层)
@SentinelResource("seckill", blockHandler = "tooBusy")
public Result seckill(Long itemId) { ... }

📬 问题3:抢到的用户下单慢(要扣库存+创订单+发短信) 异步

抢到名额后,下单流程涉及多个服务,同步处理太慢。用 MQ 异步削峰。

// 抢到名额后,不发订单,发消息
if (redisDecrSuccess) {
    mq.send("order.create", {userId, itemId});
    return "抢购成功,正在创建订单...";
}

// 消费者慢慢处理(不阻塞用户)
@RabbitListener(queues = "order.create")
public void handleOrder(OrderMsg msg) {
    orderService.create(msg);      // 创建订单
    inventoryService.decr(msg.itemId); // 扣DB库存
    smsService.send(msg.userId);    // 发短信
}

用户体验:点击抢购 → 1 秒返回"抢购成功,订单创建中" → 异步处理 → 几秒后看到订单。用户不用等完整流程走完。

🤖 问题4:黄牛用脚本刷(一人抢多个) 风控

❌ 不防刷

黄牛写脚本循环调用 → 一人抢 50 个 → 真实用户抢不到

✅ 多层防刷

① 限购(userId+itemId 唯一索引,一人一件)
② IP/设备限频(同 IP 每分钟 1 次)
③ 风控规则(识别机器人)
④ 验证码(人机区分)

// 限购:用户ID+商品ID 唯一索引
try {
    seckillDao.insertRecord(userId, itemId); // UNIQUE(userId,itemId)
} catch (DuplicateKeyException e) {
    return "您已抢购过";
}

// Redis 限频:同用户60秒只能一次
boolean ok = redis.setIfAbsent("seckill:"+userId, "1", 60, SECONDS);
if (!ok) return "操作太频繁";

🔥 问题5:库存什么时候放 Redis 预热

秒杀开始前,把库存从 DB 预热到 Redis。开始时 Redis 已有库存,直接原子扣减。

// 秒杀前 10 分钟,定时任务预热
@Scheduled(cron = "0 50 * * * ?") // 每50分检查
public void preheatStock() {
    if (seckillStartingSoon()) {
        int stock = inventoryDao.getStock(itemId);
        redis.set("stock:"+itemId, stock);
        redis.set("seckill:"+itemId+":start", "true");
    }
}

// 活动结束后同步回 DB
public void syncBack() {
    int left = redis.get("stock:"+itemId);
    inventoryDao.updateStock(itemId, left); // 回写DB
}

秒杀三板斧:
① 限流(CDN+验证码+Nginx+Sentinel,层层削减流量)
② 缓存(Redis 预减库存,原子操作,不碰 DB)
③ 异步(MQ 削峰,抢到=发消息,消费者慢慢下单)

核心心法:让尽量少的请求碰到数据库。

⚡ 秒杀与大促

❌ 错误:查+减非原子

✅ 正确:原子扣减

❌ 不防刷

✅ 多层防刷