如何做基金公司网站,wordpress 古腾堡,网站做导航条,c语言开发环境✨✨谢谢大家捧场#xff0c;祝屏幕前的小伙伴们每天都有好运相伴左右#xff0c;一定要天天开心哦#xff01;✨✨ #x1f388;#x1f388;作者主页#xff1a; 喔的嘛呀#x1f388;#x1f388; 目录
引言
一. 系统架构设计
1. 系统架构图
二、 系统流程
三… ✨✨谢谢大家捧场祝屏幕前的小伙伴们每天都有好运相伴左右一定要天天开心哦✨✨ 作者主页 喔的嘛呀 目录
引言
一. 系统架构设计
1. 系统架构图
二、 系统流程
三、流程实现简单代码示范
1、用户访问秒杀页面点击秒杀按钮发起秒杀请求
前端部分HTML JavaScript
后端部分Java Spring Boot
2、前端负载均衡器将请求分发到多个前端应用服务器上。
Nginx配置示例
Apache配置示例
3、前端应用服务器验证用户身份检查秒杀活动是否开始是否已经结束。
前端应用服务器使用Java Spring Boot
4、前端应用服务器请求缓存服务器获取商品信息和库存数量
前端应用服务器Java Spring Boot
5、缓存负载均衡器将请求分发到多个缓存应用服务器上。
Redis Cluster配置示例
Memcached Cluster配置示例
缓存应用服务器Java Spring Boot
6、缓存应用服务器返回商品信息和库存数量给前端应用服务器
缓存应用服务器Java Spring Boot
7、前端应用服务器根据库存数量判断是否可以参与秒杀如果可以则生成订单。
前端应用服务器Java Spring Boot
8、前端应用服务器将订单信息发送到后端负载均衡器
前端应用服务器Java Spring Boot
8、后端负载均衡器将请求分发到多个后端应用服务器上
后端负载均衡器简化示例
9、后端应用服务器消费订单信息根据订单信息生成订单并更新库存数量。
后端应用服务器Java Spring Boot
10、后端应用服务器将订单信息写入数据库集群
后端应用服务器Java Spring Boot
11、 分布式锁用于保护对库存数量的操作确保数据的一致性。
后端应用服务器Java Spring Boot 总结 引言
设计高并发秒杀系统是一个挑战性的任务需要考虑到系统的性能、稳定性和数据一致性。本文将介绍如何设计一个高并发的秒杀系统使用消息队列和分布式锁来确保系统的稳定性和数据一致性。 一. 系统架构设计
我们的高并发秒杀系统将采用以下架构
前端页面提供秒杀活动的入口展示商品信息和剩余库存数量。后端服务处理用户请求验证用户身份检查库存并生成订单。数据库存储商品信息和订单信息。缓存缓存商品信息和库存数量减少对数据库的访问压力。消息队列用于异步处理订单生成和库存扣减操作确保系统的高可用性和稳定性。分布式锁用于保护对库存数量的操作确保数据一致性。
1. 系统架构图 -------------------------------------| 前端负载均衡器 |---------------------------------------| |-----------v----------------------------| 前端应用服务器 | CDN |---------------------------------------| |-------------------------------v-------------------------------v---------------------| 缓存层 | | 后端应用服务器 | 数据库集群 |------------------------- ---------------------------------------| | |-----------v-------------- -----------v----------------------------| 缓存服务器 | | 消息队列 | 主数据库 |------------------------- ---------------------------------------| | |-----------v-------------- -----------v--------------| 缓存存储(Redis) | | 业务数据存储(MySQL) |--------------------------- ---------------------------在这个架构中
前端负载均衡器负责将用户请求分发到多个前端应用服务器和CDN上实现请求的负载均衡如Nginx。前端应用服务器处理用户请求包括验证用户身份、检查秒杀活动是否开始、是否已经结束等如Tomcat。CDN用于加速网页内容传输提高访问速度和用户体验。缓存层使用缓存层存储热点数据减轻数据库压力如Redis。缓存服务器用于存储缓存数据如Redis服务器。消息队列用于处理订单生成和库存扣减等业务逻辑提高系统的并发处理能力如RabbitMQ。业务数据存储存储业务数据如MySQL数据库集群。
通过以上架构设计可以实现一个高并发的秒杀系统保证系统的性能、稳定性和数据一致性为用户提供良好的秒杀体验。 二、 系统流程
用户访问秒杀页面点击秒杀按钮发起秒杀请求。前端负载均衡器将请求分发到多个前端应用服务器上。前端应用服务器验证用户身份检查秒杀活动是否开始是否已经结束。前端应用服务器请求缓存服务器获取商品信息和库存数量。缓存负载均衡器将请求分发到多个缓存应用服务器上。缓存应用服务器返回商品信息和库存数量给前端应用服务器。前端应用服务器根据库存数量判断是否可以参与秒杀如果可以则生成订单。前端应用服务器将订单信息发送到后端负载均衡器。后端负载均衡器将请求分发到多个后端应用服务器上。后端应用服务器消费订单信息根据订单信息生成订单并更新库存数量。后端应用服务器将订单信息写入数据库集群。分布式锁用于保护对库存数量的操作确保数据的一致性。
三、流程实现简单代码示范
1、用户访问秒杀页面点击秒杀按钮发起秒杀请求
流程如下
前端部分HTML JavaScript
!DOCTYPE html
html
headtitle秒杀页面/title
/head
bodyh1欢迎参加秒杀活动/h1button idseckillButton秒杀按钮/buttondiv idresult/divscriptdocument.getElementById(seckillButton).addEventListener(click, function() {// 模拟用户ID和商品IDvar userId 123;var productId 456;fetch(/seckill, {method: POST,headers: {Content-Type: application/json},body: JSON.stringify({ userId: userId, productId: productId })}).then(response response.json()).then(data {document.getElementById(result).innerText data.message;});});/script
/body
/html后端部分Java Spring Boot
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;SpringBootApplication
public class SeckillApplication {private boolean seckillStarted true; // 模拟秒杀活动是否开始private int stock 10; // 模拟商品库存public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(SeckillApplication.class, args);}RestControllerpublic class SeckillController {PostMapping(/seckill)public String seckill(RequestBody SeckillRequest request) {if (!seckillStarted) {return 秒杀活动未开始;}if (stock 0) {return 商品已售罄;}// 模拟生成订单stock--;return 秒杀成功;}}public static class SeckillRequest {private Long userId;private Long productId;// 省略getter和setter方法}
}2、前端负载均衡器将请求分发到多个前端应用服务器上。
前端负载均衡器将请求分发到多个前端应用服务器上可以通过配置负载均衡器如Nginx、Apache等来实现。以下是一个简单的示例
假设有两台前端应用服务器分别运行在不同的端口上假设为8001和8002。
Nginx配置示例
upstream frontends {server 127.0.0.1:8001;server 127.0.0.1:8002;
}server {listen 80;server_name example.com;location / {proxy_pass http://frontends;}
}在这个示例中Nginx配置了一个名为frontends的upstream其中包含两台前端应用服务器的地址和端口。当收到用户请求时Nginx会根据一定的负载均衡算法如轮询、权重等将请求转发到这些服务器上。
Apache配置示例
Proxy balancer://frontendsBalancerMember http://127.0.0.1:8001BalancerMember http://127.0.0.1:8002
/ProxyVirtualHost *:80ServerName example.comProxyPass / balancer://frontends/ProxyPassReverse / balancer://frontends/
/VirtualHost在这个示例中Apache配置了一个名为frontends的负载均衡器其中包含两台前端应用服务器的地址和端口。当收到用户请求时Apache会将请求转发到这些服务器上实现负载均衡。 3、前端应用服务器验证用户身份检查秒杀活动是否开始是否已经结束。
以下是一个简单的示例展示前端应用服务器验证用户身份检查秒杀活动是否开始或结束的过程
前端应用服务器使用Java Spring Boot
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;SpringBootApplication
public class FrontendApplication {private boolean seckillStarted true; // 模拟秒杀活动是否开始private boolean seckillEnded false; // 模拟秒杀活动是否结束public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(FrontendApplication.class, args);}RestControllerpublic class SeckillController {PostMapping(/seckill)public String seckill(RequestBody SeckillRequest request) {// 验证用户身份假设用户身份验证通过if (!isUserAuthenticated(request.getUserId())) {return 用户身份验证失败;}// 检查秒杀活动是否开始或结束if (!isSeckillStarted()) {return 秒杀活动未开始;}if (isSeckillEnded()) {return 秒杀活动已结束;}// 处理秒杀请求return 秒杀请求处理中;}private boolean isUserAuthenticated(Long userId) {// 省略实际的用户身份验证逻辑return true;}private boolean isSeckillStarted() {// 省略实际的秒杀活动开始检查逻辑return seckillStarted;}private boolean isSeckillEnded() {// 省略实际的秒杀活动结束检查逻辑return seckillEnded;}}public static class SeckillRequest {private Long userId;private Long productId;// 省略getter和setter方法}
}在这个示例中前端应用服务器通过Spring Boot框架实现了一个简单的/seckill接口接收用户的秒杀请求。在处理请求之前先验证用户身份然后检查秒杀活动是否开始或结束。如果用户身份验证失败则返回用户身份验证失败如果秒杀活动未开始则返回秒杀活动未开始如果秒杀活动已结束则返回秒杀活动已结束否则处理秒杀请求。 4、前端应用服务器请求缓存服务器获取商品信息和库存数量
前端应用服务器Java Spring Boot
首先需要在前端应用服务器中配置缓存服务器的地址和端口信息以便发送请求。
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;SpringBootApplication
public class FrontendApplication {private static final String CACHE_SERVER_URL http://cache-server:8080; // 缓存服务器地址public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(FrontendApplication.class, args);}RestControllerpublic class SeckillController {private final RestTemplate restTemplate new RestTemplate();PostMapping(/seckill)public String seckill(RequestBody SeckillRequest request) {// 请求缓存服务器获取商品信息和库存数量String url CACHE_SERVER_URL /product/ request.getProductId();ProductInfo productInfo restTemplate.getForObject(url, ProductInfo.class);if (productInfo null) {return 获取商品信息失败;}// 处理秒杀请求return 请求处理中;}}public static class SeckillRequest {private Long userId;private Long productId;// 省略getter和setter方法}public static class ProductInfo {private Long productId;private String productName;private int stock;// 省略getter和setter方法}
}在这个示例中前端应用服务器使用RestTemplate发送GET请求到缓存服务器的/product/{productId}路由获取商品信息和库存数量。如果成功获取到商品信息则继续处理秒杀请求否则返回获取商品信息失败。
5、缓存负载均衡器将请求分发到多个缓存应用服务器上。 缓存负载均衡器将请求分发到多个缓存应用服务器上可以通过配置缓存负载均衡器如Redis Cluster、Memcached Cluster等来实现。以下是一个简单的示例
假设有两台缓存应用服务器分别运行在不同的地址和端口上假设为cache-server1:6379和cache-server2:6379。
Redis Cluster配置示例
# 启动redis-server节点1
redis-server --port 6379# 启动redis-server节点2
redis-server --port 6380# 创建Redis Cluster
redis-cli --cluster create cache-server1:6379 cache-server2:6379 --cluster-replicas 1在这个示例中我们创建了一个包含两个主节点和一个从节点的Redis Cluster。缓存负载均衡器可以将请求分发到这个Redis Cluster上实现缓存的负载均衡。
Memcached Cluster配置示例
# 安装memcached
sudo apt-get update
sudo apt-get install memcached# 启动memcached节点1
memcached -p 11211 -d# 启动memcached节点2
memcached -p 11212 -d# 配置memcached集群
echo add 127.0.0.1 11212 | nc 127.0.0.1 11211在这个示例中我们创建了一个包含两个节点的Memcached Cluster。缓存负载均衡器可以将请求分发到这个Memcached Cluster上实现缓存的负载均衡。
在实际生产环境中需要根据具体需求和负载情况来配置缓存负载均衡器并保证缓存服务器之间的数据同步和一致性。 6、缓存应用服务器返回商品信息和库存数量给前端应用服务器
缓存应用服务器Java Spring Boot
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;SpringBootApplication
public class CacheServerApplication {private static final MapLong, ProductInfo productCache new HashMap();public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(CacheServerApplication.class, args);}RestControllerpublic class CacheController {GetMapping(/product/{productId})public ProductInfo getProductInfo(PathVariable Long productId) {// 从缓存中获取商品信息return productCache.getOrDefault(productId, new ProductInfo(productId, Unknown, 0));}}public static class ProductInfo {private Long productId;private String productName;private int stock;public ProductInfo(Long productId, String productName, int stock) {this.productId productId;this.productName productName;this.stock stock;}// 省略getter和setter方法}
}在这个示例中缓存应用服务器通过Spring Boot框架实现了一个简单的/cache接口接收前端应用服务器的商品信息请求。根据商品ID从缓存中获取商品信息如果缓存中不存在该商品信息则返回一个未知商品信息。 6、缓存应用服务器返回商品信息和库存数量给前端应用服务器
缓存应用服务器Java Spring Boot
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;SpringBootApplication
public class CacheServerApplication {private static final MapLong, ProductInfo productCache new HashMap();public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(CacheServerApplication.class, args);}RestControllerpublic class CacheController {GetMapping(/product/{productId})public ProductInfo getProductInfo(PathVariable Long productId) {// 从缓存中获取商品信息return productCache.getOrDefault(productId, new ProductInfo(productId, Unknown, 0));}}public static class ProductInfo {private Long productId;private String productName;private int stock;public ProductInfo(Long productId, String productName, int stock) {this.productId productId;this.productName productName;this.stock stock;}// 省略getter和setter方法}
}在这个示例中缓存应用服务器通过Spring Boot框架实现了一个简单的/cache接口接收前端应用服务器的商品信息请求。根据商品ID从缓存中获取商品信息如果缓存中不存在该商品信息则返回一个未知商品信息。 7、前端应用服务器根据库存数量判断是否可以参与秒杀如果可以则生成订单。
前端应用服务器Java Spring Boot
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;SpringBootApplication
public class FrontendApplication {private static final MapLong, Integer stockMap new HashMap(); // 模拟商品库存private static final MapLong, Boolean seckillMap new HashMap(); // 模拟秒杀活动是否开始private static final MapLong, Boolean seckillEndMap new HashMap(); // 模拟秒杀活动是否结束private static final MapLong, Long userOrders new HashMap(); // 模拟用户订单public static void main(String[] args) {// 初始化商品库存stockMap.put(1L, 10);// 初始化秒杀活动状态seckillMap.put(1L, true);// 初始化秒杀活动结束状态seckillEndMap.put(1L, false);SpringApplication.run(FrontendApplication.class, args);}RestControllerpublic class SeckillController {PostMapping(/seckill)public String seckill(RequestBody SeckillRequest request) {Long productId request.getProductId();Long userId request.getUserId();// 判断秒杀活动是否开始或结束if (!seckillMap.getOrDefault(productId, false)) {return 秒杀活动未开始;}if (seckillEndMap.getOrDefault(productId, true)) {return 秒杀活动已结束;}// 判断库存是否足够Integer stock stockMap.getOrDefault(productId, 0);if (stock 0) {return 商品已售罄;}// 生成订单userOrders.put(userId, productId);// 更新库存stockMap.put(productId, stock - 1);return 秒杀成功;}}public static class SeckillRequest {private Long userId;private Long productId;// 省略getter和setter方法}
}在这个示例中前端应用服务器根据商品ID获取库存数量判断秒杀活动是否开始或结束以及库存是否足够。如果满足条件则生成订单并更新库存返回秒杀成功否则返回相应的错误信息。
8、前端应用服务器将订单信息发送到后端负载均衡器
前端应用服务器Java Spring Boot
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;SpringBootApplication
public class FrontendApplication {private static final String LOAD_BALANCER_URL http://backend-load-balancer;public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(FrontendApplication.class, args);}RestControllerpublic class OrderController {private final RestTemplate restTemplate new RestTemplate();PostMapping(/order)public String placeOrder(RequestBody OrderRequest request) {// 向后端负载均衡器发送订单信息String url LOAD_BALANCER_URL /order;return restTemplate.postForObject(url, request, String.class);}}public static class OrderRequest {private Long orderId;private Long productId;private Long userId;// 省略getter和setter方法}
}在这个示例中前端应用服务器通过Spring Boot框架实现了一个简单的/order接口接收订单信息并使用RestTemplate将订单信息发送到后端负载均衡器的/order接口。 8、后端负载均衡器将请求分发到多个后端应用服务器上
后端负载均衡器简化示例
在实际应用中后端负载均衡器可以使用诸如Nginx、HAProxy、AWS ELB等工具来实现。这里简化为直接在Java中模拟负载均衡器的行为。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;public class LoadBalancer {private ListString backendServers;public LoadBalancer() {backendServers new ArrayList();backendServers.add(http://backend-server1);backendServers.add(http://backend-server2);// 添加更多后端服务器...}public String selectBackendServer() {// 模拟负载均衡算法这里简单使用随机选择Random random new Random();int index random.nextInt(backendServers.size());return backendServers.get(index);}public static void main(String[] args) {LoadBalancer loadBalancer new LoadBalancer();// 模拟请求分发给后端服务器for (int i 0; i 10; i) {String backendServer loadBalancer.selectBackendServer();System.out.println(Request sent to: backendServer);}}
}在这个示例中LoadBalancer类模拟了一个简单的负载均衡器它维护了一个后端服务器列表并实现了一个简单的随机选择算法来选择后端服务器。在实际应用中需要根据实际情况选择合适的负载均衡算法。
9、后端应用服务器消费订单信息根据订单信息生成订单并更新库存数量。
后端应用服务器Java Spring Boot
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;SpringBootApplication
public class BackendApplication {private static final MapLong, Integer stockMap new HashMap();public static void main(String[] args) {// 初始化库存数量stockMap.put(1L, 10);SpringApplication.run(BackendApplication.class, args);}RestControllerpublic class OrderController {PostMapping(/order)public String createOrder(RequestBody OrderRequest request) {Long orderId request.getOrderId();Long productId request.getProductId();Long userId request.getUserId();// 判断库存是否足够Integer stock stockMap.getOrDefault(productId, 0);if (stock 0) {return 商品已售罄;}// 生成订单String orderInfo 订单信息订单号- orderId 商品ID- productId 用户ID- userId;// 更新库存数量stockMap.put(productId, stock - 1);return 生成订单成功 orderInfo;}}public static class OrderRequest {private Long orderId;private Long productId;private Long userId;// 省略getter和setter方法}
}在这个示例中后端应用服务器通过Spring Boot框架实现了一个简单的/order接口接收订单信息并根据订单信息生成订单并更新库存数量。如果库存不足则返回商品已售罄。
10、后端应用服务器将订单信息写入数据库集群
将订单信息写入数据库集群是一个关键的步骤需要考虑到数据的一致性和高可用性。下面是一个详细全面的示例演示如何将订单信息写入数据库集群
后端应用服务器Java Spring Boot
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;SpringBootApplication
public class BackendApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(BackendApplication.class, args);}RestControllerpublic class OrderController {PostMapping(/order)public String createOrder(RequestBody OrderRequest request) {Long orderId request.getOrderId();Long productId request.getProductId();Long userId request.getUserId();// 生成订单String orderInfo 订单信息订单号- orderId 商品ID- productId 用户ID- userId;// 将订单信息写入数据库集群boolean success writeToDatabase(orderInfo);if (success) {return 生成订单成功 orderInfo;} else {return 生成订单失败 orderInfo;}}private boolean writeToDatabase(String orderInfo) {// 连接数据库集群 这里为了方便演示没有用yaml进行配置String url jdbc:mysql://database-cluster:3306/database;String user user;String password password;try (Connection connection DriverManager.getConnection(url, user, password)) {// 写入订单信息String sql INSERT INTO orders (order_info) VALUES (?);try (PreparedStatement statement connection.prepareStatement(sql)) {statement.setString(1, orderInfo);int rowsAffected statement.executeUpdate();return rowsAffected 0;}} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();return false;}}}public static class OrderRequest {private Long orderId;private Long productId;private Long userId;// 省略getter和setter方法}
}11、 分布式锁用于保护对库存数量的操作确保数据的一致性。
分布式锁用于保护对库存数量的操作确保数据的一致性。下面是一个详细全面的示例演示如何使用Redis实现分布式锁来保护对库存数量的操作
后端应用服务器Java Spring Boot
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import redis.clients.jedis.Jedis;SpringBootApplication
public class BackendApplication {private static final String REDIS_HOST localhost;private static final int REDIS_PORT 6379;private static final String LOCK_KEY inventory_lock;private static final String INVENTORY_KEY inventory;public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(BackendApplication.class, args);}RestControllerpublic class OrderController {PostMapping(/order)public String createOrder(RequestBody OrderRequest request) {Long orderId request.getOrderId();Long productId request.getProductId();Long userId request.getUserId();// 获取分布式锁try (Jedis jedis new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT)) {boolean locked false;while (!locked) {locked jedis.setnx(LOCK_KEY, locked) 1;if (!locked) {try {Thread.sleep(100);} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}}}// 获取锁成功处理订单int stock Integer.parseInt(jedis.get(INVENTORY_KEY));if (stock 0) {// 生成订单String orderInfo 订单信息订单号- orderId 商品ID- productId 用户ID- userId;System.out.println(生成订单成功 orderInfo);// 更新库存数量jedis.set(INVENTORY_KEY, String.valueOf(stock - 1));} else {System.out.println(商品已售罄);}// 释放锁jedis.del(LOCK_KEY);}return 订单处理完成;}}public static class OrderRequest {private Long orderId;private Long productId;private Long userId;// 省略getter和setter方法}
}在这个示例中后端应用服务器通过Spring Boot框架实现了一个简单的/order接口接收订单信息并使用Redis实现分布式锁来保护对库存数量的操作。当多个请求同时到达时只有一个请求能够获得锁并处理订单其他请求需要等待锁释放后才能继续处理。这样可以保证对库存数量的操作是原子性的从而确保数据的一致性。 总结
设计高并发的秒杀系统需要考虑到多个方面包括系统架构、技术选型、流程设计和代码实现等。通过合理的架构设计和技术选型可以实现一个稳定高效的秒杀系统为用户提供良好的购物体验。
