黑马头条 云岚到家

项目背景:基于微服务架构开发的游戏账号代售平台,解决传统账号交易流程繁琐、高并发下数据不一致、检索效率低等问题,实现账号上架-检索-交易-推荐全业务闭环。

针对商品上架高并发场景,用Redis实现延迟上架,通过Redis分布式锁控制并发,杜绝商品超发,将并发请求处理成功率提升至99.9%;

引入Elasticsearch替代MySQL模糊查询,实现账号分词检索,将检索响应时间从800ms降至150ms,降低数据库压力60%;

基于Kafka实现业务与检索系统解耦,通过Kafka Streams+XXL-Job实时计算用户行为并动态刷新商品权重,实现热点商品智能推荐,提升商品点击量40%;

针对优惠券秒杀场景,采用Redis Lua脚本原子性执行库存扣减+订单生成逻辑,解决超卖、重复下单问题,支撑每秒200+次秒杀请求,无数据不一致情况;

结合FreeMarker实现商品页面静态化,MinIO完成资源分布式存储,通过Spring Cache+Redis缓存热点数据,将高频访问接口响应时间从300ms降至50ms。

基于 KubeSphere 对 Kubernetes 集群进行可视化管控,同时依托 KubeSphere 内置的DevOps 系统构建 完成流水化构建

云岚到家 -配合 黑马头条

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