一、前言：没有 Kafka/RabbitMQ，也能做异步秒杀？
很多团队想优化秒杀系统，但受限于：
- 公司未部署消息队列（MQ）
- 运维复杂度高
- 项目规模小，不想引入额外中间件
好消息是：用 Java 自带的 阻塞队列（BlockingQueue），就能实现轻量级异步秒杀！
本文将手把手教你基于 ArrayBlockingQueue 构建高性能秒杀系统，无需任何外部依赖，轻松应对千级并发。
二、核心思想：内存队列 + 异步消费者
✅ 核心原则 ：
HTTP 请求只做"快速校验 + 入队"，后续操作由后台线程异步消费！
架构图：
用户请求
↓
[Controller]
├── 1. 校验资格（登录、一人一单）
├── 2. Redis 扣减预库存（Lua 原子）
└── 3. 将请求封装成任务，放入 BlockingQueue
↓
[后台消费者线程]（独立线程池）
├── 1. 从队列取任务
├── 2. 创建订单/优惠券记录
├── 3. 扣减 DB 库存
└── 4. 发送通知🔑 关键点 ：HTTP 线程不等待业务完成，立即返回！
三、为什么选择阻塞队列？
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| RabbitMQ / Kafka | 高可靠、持久化、可扩展 | 需运维、有学习成本 | 大型系统 |
| BlockingQueue | 零依赖、简单高效、内存快 | 进程内、重启丢失、容量有限 | 中小系统、快速上线 |
💡 对于优惠券秒杀、抽奖、报名等非强一致场景，阻塞队列完全够用！
四、完整代码实现（Spring Boot）
步骤 1：定义秒杀任务模型
java
public class SeckillTask {
private Long userId;
private Long couponId;
private String requestId; // 幂等 ID
private long createTime = System.currentTimeMillis();
// 构造方法、getter/setter 略
}步骤 2：创建阻塞队列与消费者线程池
java
@Configuration
public class SeckillQueueConfig {
// 创建有界阻塞队列（防止 OOM）
@Bean
public BlockingQueue<SeckillTask> seckillTaskQueue() {
return new ArrayBlockingQueue<>(10000); // 最多缓存 1 万任务
}
// 启动消费者线程
@PostConstruct
public void startConsumer() {
Thread consumerThread = new Thread(() -> {
while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
try {
// 从队列阻塞获取任务
SeckillTask task = seckillTaskQueue().take();
handleSeckillTask(task);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
break;
} catch (Exception e) {
log.error("处理秒杀任务异常", e);
}
}
});
consumerThread.setDaemon(true); // 守护线程
consumerThread.setName("seckill-consumer");
consumerThread.start();
}
@Autowired
private CouponRecordService recordService;
private void handleSeckillTask(SeckillTask task) {
try {
// 1. 幂等校验
if (recordService.existsByRequestId(task.getRequestId())) {
return;
}
// 2. 兜底校验（防止 Redis 状态漂移）
if (recordService.hasReceived(task.getUserId(), task.getCouponId())) {
return;
}
// 3. 落库：创建记录 & 扣减 DB 库存
recordService.createCouponRecord(
task.getRequestId(),
task.getUserId(),
task.getCouponId()
);
// 4. 可选：发送通知
// notificationService.send(task.getUserId());
} catch (Exception e) {
log.error("秒杀任务处理失败, task={}", task, e);
// 可扩展：失败重试、写入日志文件等
}
}
}步骤 3：秒杀入口（快进快出）
java
@RestController
public class SeckillController {
@Autowired
private BlockingQueue<SeckillTask> seckillTaskQueue;
@Autowired
private SeckillService seckillService;
@PostMapping("/seckill/{couponId}")
public Result<String> seckill(@PathVariable Long couponId,
@RequestHeader("userId") Long userId) {
// 1. 快速资格校验
if (seckillService.hasReceived(userId, couponId)) {
return Result.fail("您已领取过该优惠券");
}
// 2. Redis Lua 原子扣减预库存
if (!seckillService.tryDecreaseStock(couponId)) {
return Result.fail("手慢了，已抢光！");
}
// 3. 封装任务并入队
SeckillTask task = new SeckillTask(
userId,
couponId,
UUID.randomUUID().toString()
);
boolean offered = seckillTaskQueue.offer(task);
if (!offered) {
// 队列满，可降级：直接拒绝 or 落库兜底
return Result.fail("系统繁忙，请稍后再试");
}
// 4. 立即返回！
return Result.success("提交成功，请稍后查看领取记录");
}
}✅ 整个 HTTP 请求耗时 < 30ms！
五、关键技术点解析
1️⃣ 有界队列防 OOM
- 使用
ArrayBlockingQueue（有界），避免无限制堆积导致内存溢出 - 队列满时，
offer()返回false，可立即拒绝新请求（保护系统）
2️⃣ 幂等性保障
- 每个任务携带
requestId（全局唯一） - 消费前检查 DB 是否已处理，避免重复发券
3️⃣ 兜底校验
- 即使 Redis 扣减成功，消费时仍需二次校验
- 防止因进程重启、Redis 故障导致状态不一致
4️⃣ 守护线程 + 异常捕获
- 消费者线程设为
daemon，随 JVM 退出 - 捕获所有异常，避免线程意外终止
六、优缺点分析
✅ 优点：
- 零外部依赖：仅用 JDK 并发包
- 开发简单：几十行代码搞定异步
- 性能高：内存操作，微秒级入队
- 资源可控：队列大小、线程数可配置
❌ 缺点：
- 进程内队列：应用重启，未消费任务丢失
- 无持久化：不适合金融级强一致场景
- 单机瓶颈：无法跨实例共享队列（集群需每台独立处理）
📌 建议：
- 适用于优惠券、抽奖、报名等容忍少量丢失的场景
- 若需高可靠，后期可平滑迁移到 RabbitMQ/Kafka
七、生产环境增强建议
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 任务丢失 | 定期将队列任务快照到本地文件（如每 10s） |
| 消费积压 | 增加消费者线程（使用线程池） |
| 监控缺失 | 暴露队列 size 指标（/actuator/metrics） |
| 降级策略 | 队列满时，直接返回"系统繁忙" |
八、结语
感谢您的阅读！如果你有任何疑问或想要分享的经验，请在评论区留言交流！