SpringCloud秒杀实战：分布式限流与削峰策略

在本文中，作者探讨了实战中的SpringCloud微服务架构在实现秒杀系统时的具体设计与策略。首先，文章强调了在设计秒杀系统时，既要考虑现有技术的运用，如SpringCloud+SpringBoot的微服务框架，服务网关Zuul，服务注册发现Eureka+Ribbon，认证授权中心SpringSecurityOAuth2和JWTToken等，也要充分利用公司的中间件资源。 对于前端处理，由于系统基于微信小程序，前端的优化主要在代码层面进行，避免了传统Web端可能采用的CDN加速。传统的秒杀系统设计中，前端会进行CDN缓存，后端则会进行分布式部署、限流和性能优化，包括网络优化如多线路接入和带宽升级。然而，这里选择的是通过分布式锁（如Redis）控制库存，确保最终库存不超卖。 作者提出了两种解决方案：原有方案是在服务端直接控制库存，通过分布式锁和队列机制来逐步处理订单；新增方案则引入消息队列（如Kafka），将库存判断移到消费端，实现削峰处理，适合流量更大的平台。两种方案都通过Redis原子自增功能限制并发请求，当请求超过库存量的n倍时，后续请求返回活动火爆提示。 在架构设计上，除了核心组件外，还包括私有云盘存储、富文本编辑器（UEditor）、定时任务调度（xxl-job）以及配置中心（Apollo）。秒杀场景的特点包括高并发访问、请求量远超库存、流程简洁但压力大。限流策略是为了应对这种场景，确保只有部分用户能够成功秒杀。 总结来说，这篇文章详细介绍了如何在SpringCloud微服务架构中构建一个高可用且可扩展的秒杀系统，涉及到了多个技术选型和应用场景下的优化策略，旨在提供一套实践参考。