电商返利APP的秒杀活动架构：如何通过本地缓存（Caffeine）+ 分布式锁应对瞬时高并发？
大家好，我是阿可，微赚淘客系统及省赚客APP创始人，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！
在电商返利APP中，秒杀活动是提升用户活跃度和促进商品销售的重要手段。然而，秒杀活动往往伴随着瞬时高并发的挑战，如何保证系统的稳定性和数据的一致性，是开发者需要重点解决的问题。本文将介绍如何通过本地缓存（Caffeine）和分布式锁来应对秒杀活动中的瞬时高并发。
一、秒杀活动的挑战
秒杀活动通常具有以下特点：
- 瞬时高并发：活动开始瞬间，大量用户同时请求，导致系统压力骤增。
- 库存有限：商品数量有限，需要精确控制库存，避免超卖。
- 数据一致性：需要保证库存扣减、订单生成等操作的原子性。
二、本地缓存（Caffeine）的应用
本地缓存可以显著减少对数据库的直接访问，降低数据库压力。Caffeine 是一个高性能的 Java 缓存库，适合用于秒杀场景。
1. 引入 Caffeine 依赖
xml
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>3.1.8</version>
</dependency>2. 配置本地缓存
在 cn.juwatech.cache.SeckillCache 中配置 Caffeine 缓存，用于存储热门商品的库存信息：
java
package cn.juwatech.cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class SeckillCache {
private static final Cache<Long, Integer> stockCache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.maximumSize(1000)
.build();
public static void setStock(Long productId, Integer stock) {
stockCache.put(productId, stock);
}
public static Integer getStock(Long productId) {
return stockCache.getIfPresent(productId);
}
public static boolean reduceStock(Long productId) {
return stockCache.asMap().computeIfPresent(productId, (k, v) -> v > 0 ? v - 1 : v) != null;
}
}3. 初始化缓存数据
在活动开始前，将热门商品的库存加载到本地缓存中：
java
SeckillCache.setStock(1001L, 100); // 商品ID为1001，库存为100三、分布式锁的应用
分布式锁用于保证在分布式环境下，库存扣减等操作的原子性。常用的分布式锁实现方式有 Redis 锁、Zookeeper 锁等。这里以 Redis 锁为例。
1. 引入 Redis 依赖
xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>2. 实现分布式锁
在 cn.juwatech.lock.RedisDistributedLock 中实现基于 Redis 的分布式锁：
java
package cn.juwatech.lock;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Component
public class RedisDistributedLock {
private final StringRedisTemplate redisTemplate;
public RedisDistributedLock(StringRedisTemplate redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
public boolean tryLock(String lockKey, String requestId, long expireTime) {
Boolean success = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, requestId, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
return Boolean.TRUE.equals(success);
}
public boolean releaseLock(String lockKey, String requestId) {
String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);
if (currentValue != null && currentValue.equals(requestId)) {
redisTemplate.delete(lockKey);
return true;
}
return false;
}
}3. 秒杀逻辑实现
在 cn.juwatech.service.SeckillService 中实现秒杀逻辑，结合本地缓存和分布式锁：
java
package cn.juwatech.service;
import cn.juwatech.cache.SeckillCache;
import cn.juwatech.lock.RedisDistributedLock;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
@Service
public class SeckillService {
@Resource
private RedisDistributedLock redisDistributedLock;
private static final String LOCK_KEY_PREFIX = "seckill:lock:";
private static final int LOCK_EXPIRE_TIME = 10; // 锁过期时间，单位秒
public boolean seckill(Long productId, String requestId) {
// 先检查本地缓存库存
Integer stock = SeckillCache.getStock(productId);
if (stock == null || stock <= 0) {
return false;
}
String lockKey = LOCK_KEY_PREFIX + productId;
try {
// 尝试获取分布式锁
if (redisDistributedLock.tryLock(lockKey, requestId, LOCK_EXPIRE_TIME)) {
// 再次检查库存（双重检查）
stock = SeckillCache.getStock(productId);
if (stock == null || stock <= 0) {
return false;
}
// 扣减库存
boolean success = SeckillCache.reduceStock(productId);
if (success) {
// 生成订单等后续逻辑
return true;
}
}
} finally {
// 释放锁
redisDistributedLock.releaseLock(lockKey, requestId);
}
return false;
}
}四、优化与扩展
- 库存预热：活动开始前，将库存数据加载到本地缓存和 Redis 中，避免缓存穿透。
- 限流措施：结合令牌桶或漏桶算法，对用户请求进行限流，防止系统过载。
- 异步处理：将订单生成等耗时操作异步化，提升系统响应速度。
- 缓存更新：通过消息队列监听库存变化，及时更新本地缓存。
五、总结
通过本地缓存（Caffeine）和分布式锁的结合，可以有效应对电商返利APP秒杀活动中的瞬时高并发问题。本地缓存减少了数据库访问压力，分布式锁保证了操作的原子性。实际应用中，还需要根据业务场景进行优化和扩展，确保系统的稳定性和高性能。
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