秒杀场景下的技术梳理——从Redis分布式锁的优化到亿级秒杀的高性能保障

后端

2023-12-25 05:11:06

秒杀狂欢背后的技术秘辛：从分布式锁到亿级保障

引言：

秒杀，一场电商界的狂欢盛宴，考验着平台技术的极限。当无数买家蜂拥而至，如何保障系统稳定、数据一致，同时提供流畅的用户体验？本文将揭开秒杀场景下的技术迷雾，从Redis分布式锁的优化到亿级秒杀的高性能保障，为你解析幕后的技术秘诀。

秒杀场景下的技术挑战

高并发访问： 汹涌的人潮同时涌入，系统承受着巨大的并发压力。
瞬时流量激增： 秒杀时刻，流量飙升，对资源消耗犹如一场洪水。
数据一致性： 有限的商品库存，必须保证数据的准确性，防止超卖。
用户体验： 买家期待快速响应、流畅加载，不能让秒杀成为一场折磨。

Redis分布式锁的优化

分布式锁，确保同一时刻只有一个线程访问共享资源。优化Redis分布式锁，我们做了以下改进：

集群模式： 提升吞吐量和可用性，应对高并发。
合理过期时间： 根据业务需求设置，避免死锁。
Lua脚本： 实现原子性操作，杜绝数据不一致。

-- 获取锁
local key = "my_lock"
local value = "my_value"
local ttl = 10  -- 过期时间为10秒

local success = redis.call('set', key, value, 'NX', 'EX', ttl)
-- 如果成功获取锁，返回true；否则，返回false
if success == 1 then
    return true
else
    return false
end

亿级秒杀的高性能保障

亿级秒杀，对系统性能要求极高，我们从多维度进行优化：

微服务架构： 拆分系统，提高扩展性和灵活性。
CDN加速： 缓存静态资源，提升访问速度，减轻服务器负载。
分布式数据库： 多台服务器存储数据，扩大存储容量，提升读写性能。
负载均衡： 均衡流量分配，保障系统稳定可靠。

@RestController
public class SeckillController {

    @Autowired
    private SeckillService seckillService;

    @PostMapping("/seckill")
    public Object seckill(@RequestBody SeckillRequest request) {
        // 省略其他逻辑
        
        // 负载均衡
        String serverIp = getServerIp();
        seckillService.seckill(request, serverIp);
        
        return "抢购成功！";
    }
}