高并发相关

案例：秒杀程序

 

高并发优化思路

1.使用Google guava的RateLimiter来进行限流

2.暴露秒杀接口，暴露信息，作为不常更新的热点数据，贮存到Redis里

3.减库存时，在同一事务内，先"插入记录"，再"更新库存", 能有效减少行锁的作用时间. 数据库更新操作，采用乐观锁，提高并发性

4.前端静态文档部署到CDN, 缺少资金的公司可以选择动静分离。动静分离:把静态资源（js,css，图片）直接部署放到nginx， 动态服务还在原有的tomcat/SpringBoot里。

5.Java应用部署多个集群节点，之间使用nginx做负载均衡和反向代理，提高客户端的并发数

6.RabbitMQ异步处理秒杀记录

 

 

部署图：

 

 

秒杀过程

秒杀进行的过程包含两步骤：

步骤一（秒杀）：在Redis里进行秒杀。 这个步骤用户并发量非常大，抢到后，给与30分钟的时间等待用户付款， 如果用户过期未付款，则Redis库存加1 ，算用户自动放弃付款。

流程图Step1：

1.先经过Nginx负载均衡;

2.Nginx里面通过配置文件配置限流功能，限流算法是漏桶法;

3.Redis判断是否秒杀过。避免重复秒杀。如果没有秒杀过，把用户名和seckillId封装成一条消息发送到RabbitMQ，请求变成被顺序串行处理立即返回状态“排队中”到客户端上，客户端上回显示“排队中...”

4.后台监听RabbitMQ里消息，每次取一条消息，并解析后，请求Redis做库存减1操作（decr命令），并手动ACK队列 如果减库存成功，则在Redis里记录下库存成功的用户手机号userPhone.

5.流程图Step2：客户端排队成功后，定时请求后台查询是否秒杀成功，后面会去查询Redis是否秒杀成功，如果抢购成功，或者抢购失败则停止定时查询， 如果是排队中，则继续定时查询。

 

步骤二（付款）：用户付款成功后，后台把付款记录持久化到MySQL中，这个步骤并发量相对小一点，使用数据库的事务解决数据一致性问题