分布式项目——电商秒杀

概述

主要是实现电商网站的秒杀业务，去思考在高并发场景下如何是开发我们的项目。此项目我们用到的技术是SpringBoot+Redis+RabbitMQ+Mysql+Tomcat，压测就用jmeter。

开发过程：

1.项目框架的搭建
1.1Spring Boot环境搭建
1.2集成Thymeleaf，Result结果的封装：Result类封装返回结果、状态码
1.3集成Mybatis+Druid
1.4集成Jedis+通用缓存key封装：用缓存key进行统一封装，防止代码混乱导致key被覆盖

2.实现登录功能
2.1数据库设计：用户表
2.2明文密码两次MD5处理：一次在客户端到服务端，一次在服务端到数据库
2.3JSR303参数检验+全局异常处理器：统一处理系统异常
2.4分布式session：建立token，这是在分布式开发中很重要的一个知识点

3.实现秒杀功能
3.1数据库设计：商品表、订单表、秒杀商品表、秒杀订单表（秒杀商品表和秒杀订单表单独成一张表，通过id关联商品表，避免对商品表的频繁改动字段而导致程序的改动，从而让商品表相对稳定）
3.2商品列表页
3.3商品详情页
3.4订单详情页

4.JMeter压测：这里我们先对普通的电商下单方式进行压测，后面再来比较我们优化后的接口的QPS
4.1自定义变量模拟多用户
4.2Redis压测

5.页面优化技术
5.1页面缓存+URL缓存+对象缓存：我们这里对商品列表页加页面缓存
5.2页面静态化，前后端分离（利用浏览器缓存，这里用Ajax）：我们这里对商品详情页加客户端缓存
5.3静态资源优化
5.4解决卖超问题：sql加库存数量判断，简单的说我们可以在对应的减库存sql语句后面加stock_count>0，来防止秒杀商品表里的库存字段减到小于0；其次我们加唯一索引，防止同一个用户重复秒杀到商品。

6.秒杀接口优化
6.1Redis预减库存减少数据库的访问：将库存缓存到redis，做预减操作
6.2内存标记减少Redis访问：本地创建一个hashmap用来标记，当预减到小于0时，改变hashmap中value值得状态，通过状态判断下次用不用访问redis，这样可以减小redis的负载
6.3请求先入队缓冲，异步下单：这里我们使用RabbitMQ，如果并发为10万级以上的话，可以考虑用kafka或者RocketMQ
6.4Nginx水平扩展：这也是一个优化点，但是在这里我只部署了一台Tomcat，没有做主从，所以优化不大，就暂时不做这个点
6.5压测：可以很直观的感受到qps的提升，当然我进行压测是在虚拟机上，而且虚拟机上安装软件较多，也没有做主从，导致效果没有那么明显，只提升了一倍不到，如果你想要看到效果，你可以做主从、然后保证你的linux性能，效果就会更明显。

这里提供一个思路：减少数据库的访问
（1）系统初始化，把商品库存数量加载到redis中；
（2）收到请求，redis预减库存，库存不足，直接返回，否则进入(3)；
（3）请求入队，立即返回排队中；
（4）请求出队，生成订单，减少库存；
（5）客户端轮询，是否秒杀成功。

7.安全优化
7.1秒杀接口地址隐藏
7.2添加数学公式验证码
7.3接口限流防刷

 

最后附上github地址，里面注释给的很详细，大家可以down下来看看。

项目的github地址：https://github.com/Happy-Ape/flashSale