构建高效分布式秒杀系统:SpringBoot技术实战

需积分: 13 1 下载量 200 浏览量 更新于2025-01-04 收藏 266KB ZIP 举报
资源摘要信息:"spring-boot-seckill:spring-boot分布式高并发秒杀系统" 知识点: 1. JDK版本选择:项目开发选择了JDK1.7版本,这表明项目的开发者考虑到系统的稳定性和成熟度,同时可能会考虑向下兼容性。对于分布式高并发系统来说,稳定性和性能优化都是十分重要的。 2. 开发工具与框架:使用Maven进行项目构建管理,Maven是一个跨平台的项目管理工具,利用项目对象模型(POM)的概念,可以通过一小段描述信息来管理项目的构建、报告和文档。Eclipse作为一个流行的集成开发环境(IDE),提供了代码编写、编译、调试等功能,而Spring Boot 1.5.10的使用则表明了项目在构建微服务和简化配置方面的需求。 3. 中间件与存储:项目中使用了zookeeper 3.4.6和kafka_2.11,这通常用于分布式系统中的服务协调和消息队列管理,保证了系统的稳定性和可扩展性。zookeeper用于管理配置信息、命名服务、分布式锁、集群管理等,而kafka则用于处理高并发场景下的消息发布与订阅。此外,Redis 2.8.4用于存储缓存数据,提高数据处理速度,同时Curator 2.10.0为zookeeper提供了高级封装,简化了对zookeeper的操作。 4. 系统架构:项目中提到从0到1构建分布式秒杀系统,这说明项目将从基础架构开始搭建,逐步完善系统功能。项目需要解决的核心问题是在高并发情况下如何保证系统的稳定性和性能。 5. 秒杀场景特点:秒杀系统主要面临的挑战是多用户同时抢购商品的场景,这是典型的高并发问题。系统需要在极短的时间内处理大量用户的请求,并确保数据的一致性和准确性。 6. 业务特点:秒杀系统通常特点是瞬间高并发和库存有限,这导致了用户在短时间内对商品的疯狂抢购,如抢购限量商品的场景。这种特点对系统设计提出了很高的要求,尤其是在库存管理和并发控制方面。 7. 用户规模:项目涉及的用户规模可以从几百到千万级不等。小规模用户可以通过简单的单体架构实现,但一旦用户量级增大,就需要考虑分布式架构来应对瞬时高并发。 8. 秒杀架构层级:在架构层级上,项目可能包括前端页面展示、后端服务处理、数据库存储等多个层面。对于秒杀活动,可能还会涉及到活动发布、消息推送、用户鉴权、支付处理等环节。架构设计需要充分考虑如何分层、解耦和扩展,以应对复杂的业务需求和高并发的挑战。 9. 系统开源:标签"系统开源"表明该项目是一个开源项目,可能托管在像GitHub、Gitee等代码托管平台上,便于开发者社区共同参与、维护和使用。 10. 压缩包子文件命名:文件名称为"spring-boot-seckill-master",这可能表示该压缩包包含了源代码的主分支内容,可能还包括了文档、配置文件等必要的项目资源。
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授权方式: 开源软件 界面语言: 简体中文 文件大小: 43.6 MB 更新时间: 2020-07-31 资源类型: 国产软件 推荐等级: ★★★☆☆ 平台环境: JAVA 作者主页: 点击查看 演示地址: 点击查看 详细介绍 – [ spring-boot-seckill分布式秒杀系统 v1.0 ] spring-boot-seckill分布式秒杀系统 是一个用SpringBoot开发的从0到1构建的分布式秒杀系统,项目案例基本成型,逐步完善中。 spring-boot-seckill分布式秒杀系统安装使用 开发环境: JDK1.8、Maven、Mysql、IntelliJ IDEA、SpringBoot1.5.10、zookeeper3.4.6、kafka_2.11、redis-2.8.4、curator-2.10.0 启动说明: 1、启动前 请配置application.properties中相关redis、zk以及kafka相关地址,建议在Linux下安装使用。 2、数据库脚本位于 src/main/resource/sql 下面,启动前请自行导入。 3、配置完成,运行Application中的main方法,访问 http://localhost:8080/seckill/swagger-ui.html 进行API测试。 4、秒杀商品页:http://localhost:8080/seckill/index.shtml ,部分功能待完成。 5、本测试案例单纯为了学习,某些案例并不适用于生产环境,大家根据所需自行调整。 spring-boot-seckill分布式秒杀系统架构层级 1、一般商家在做活动的时候,经常会遇到各种不怀好意的DDOS攻击(利用无辜的吃瓜群众夺取资源),导致真正的我们无法获得服务!所以说高防IP还是很有必要的。 2、搞活动就意味着人多,接入SLB,对多台云服务器进行流量分发,可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力,通过消除单点故障提升应用系统的可用性。 3、基于SLB价格以及灵活性考虑后面我们接入Nginx做限流分发,来保障后端服务的正常运行。 4、后端秒杀业务逻辑,基于Redis 或者 Zookeeper 分布式锁,Kafka 或者 Redis 做消息队列,DRDS数据库中间件实现数据的读写分离。 spring-boot-seckill分布式秒杀系统优化思路 1、分流、分流、分流,重要的事情说三遍,再牛逼的机器也抵挡不住高级别的并发。 2、限流、限流、限流,毕竟秒杀商品有限,防刷的前提下没有绝对的公平,根据每个服务的负载能力,设定流量极限。 3、缓存、缓存、缓存、尽量不要让大量请求穿透到DB层,活动开始前商品信息可以推送至分布式缓存。 4、异步、异步、异步,分析并识别出可以异步处理的逻辑,比如日志,缩短系统响应时间。 5、主备、主备、主备,如果有条件做好主备容灾方案也是非常有必要的(参考某年锤子的活动被攻击)。 6、最后,为了支撑更高的并发,追求更好的性能,可以对服务器的部署模型进行优化,部分请求走正常的秒杀流程,部分请求直接返回秒杀失败,缺点是开发部署时需要维护两套逻辑。 spring-boot-seckill分布式秒杀系统分层优化 1、前端优化:活动开始前生成静态商品页面推送缓存和CDN,静态文件(JS/CSS)请求推送至文件服务器和CDN。 2、网络优化:如果是全国用户,最好是BGP多线机房,减少网络延迟。 3、应用服务优化:Nginx最佳配置、Tomcat连接池优化、数据库配置优化、数据库连接池优化。 spring-boot-seckill分布式秒杀系统截图 相关阅读 同类推荐: 站长常用源码