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一、先明确：为什么考察 “削峰填谷”？

1. 你是否能通过通俗场景理解 “削峰填谷” 的核心思想（不是死记定义）？
2. 能否掌握 2-3 种主流实现方案（尤其是消息队列，高频考点），知道其原理与适用场景？
3. 能否结合实际项目（如下单、秒杀）说明如何应用，体现实战能力？
4. 能否识别方案的潜在风险（如队列堆积、消息丢失）及规避方法？

二、先铺垫：通俗认知

类比 1：洪水过闸

• 「峰值流量」：暴雨导致河流水位暴涨（对应系统突发高并发请求，如秒杀开始瞬间）；
• 「削峰」：打开水库闸门，控制水流流速，避免洪水冲垮下游堤坝（对应限制请求进入系统的速率，避免系统过载）；
• 「填谷」：枯水期时，水库放水补充河流流量（对应系统低峰期，消费队列中堆积的请求，避免资源闲置）。

类比 2：快递驿站

• 「峰值流量」：双十一快递爆仓，大量包裹同时到达驿站（对应系统突发高流量）；
• 「削峰」：驿站将包裹统一存放，用户分时段取件（对应请求进入队列缓冲，不直接冲击业务系统）；
• 「填谷」：平时快递量少，驿站快速处理剩余包裹（对应系统低峰期，匀速消费队列中的请求）。

简单说：削峰填谷是通过 “缓冲队列” 将突发的、不均匀的峰值流量，转化为平稳的、匀速的流量，避免系统因瞬时高负载崩溃，同时充分利用系统空闲资源，提升整体吞吐量。

三、核心定义：削峰填谷的官方解释与核心目标

1. 核心定义

削峰填谷是高并发系统中一种流量治理策略，通过引入中间缓冲层（如消息队列、Redis 队列），拦截突发的峰值请求，将其暂存起来，再按系统的处理能力匀速释放请求，最终实现 “峰值流量被削减、低谷期流量被填充” 的效果。

2. 核心目标（解决 3 大问题）

• 「防过载」：避免瞬时峰值流量超过系统最大处理能力（TPS/QPS），导致系统响应缓慢、超时甚至宕机；
• 「提效率」：充分利用系统低峰期的空闲资源，处理缓冲队列中的请求，避免资源浪费；
• 「稳系统」：使系统的流量输入平稳，减少因流量波动导致的服务抖动，提升系统稳定性。

四、核心应用场景

削峰填谷不是 “纸上谈兵”，在 Java 后端开发中随处可见，重点掌握以下场景：

五、核心技术实现方案

方案 1：消息队列（最常用，必须掌握）—— 核心推荐

（1）核心原理

利用消息队列（如 RocketMQ、Kafka、RabbitMQ）的「队列缓冲特性」，将突发请求作为 “消息” 发送到队列中，业务系统作为 “消费者”，按自身处理能力匀速拉取消息并处理，实现削峰填谷。

• 「削峰」：峰值请求被队列拦截，不直接冲击业务系统，队列相当于 “流量缓冲池”；
• 「填谷」：低峰期时，队列中无新消息，业务系统继续消费剩余消息，充分利用空闲资源。

（2）关键保障

• 「消息可靠性」：开启消息持久化（避免队列宕机消息丢失）、重试机制（消费失败自动重试）、死信队列（重试多次失败的消息单独处理）；
• 「消费速率控制」：通过消费者线程池大小、拉取批次（如每次拉取 100 条）控制消费速率，避免消费过快导致系统过载；
• 「队列容量限制」：设置队列最大长度（如 10 万条），避免消息堆积过多导致内存溢出。

（3）代码示例（基于 RocketMQ 实现秒杀下单削峰）

// 1. 生产者：秒杀下单请求发送到消息队列（削峰） @Service public class SeckillProducerService { @Autowired private RocketMQTemplate rocketMQTemplate; // 秒杀下单接口：接收用户下单请求，发送到队列 public String seckill(Long goodsId, Long userId) { try { // 1. 简单参数校验（如用户是否已秒杀过） if (checkSeckillStatus(goodsId, userId)) { return "您已参与过秒杀，请勿重复下单"; } // 2. 构造秒杀消息（将下单请求作为消息发送到队列） SeckillMessage message = new SeckillMessage(goodsId, userId, System.currentTimeMillis()); // 发送消息到队列（seckill_topic为队列主题） rocketMQTemplate.convertAndSend("seckill_topic", message); // 3. 直接返回“下单请求已接收”，无需等待业务处理完成（异步化） return "秒杀请求已提交，请稍后查询结果"; } catch (Exception e) { return "下单失败，请重试"; } } // 简单校验：用户是否已参与秒杀 private boolean checkSeckillStatus(Long goodsId, Long userId) { // 实际场景：查询Redis/数据库，判断用户是否已下单 return false; } } // 2. 消费者：按处理能力匀速消费消息（填谷） @Service @RocketMQMessageListener( topic = "seckill_topic", // 监听的队列主题 consumerGroup = "seckill_consumer_group", // 消费者组 consumeThreadMax = 20, // 最大消费线程数（控制消费速率） consumeMessageBatchMaxSize = 50 // 每次拉取最大消息数 ) public class SeckillConsumerService implements RocketMQListener<SeckillMessage> { @Autowired private SeckillService seckillService; @Override public void onMessage(SeckillMessage message) { try { // 消费消息：执行实际的秒杀下单业务（扣减库存、创建订单） seckillService.doSeckill(message.getGoodsId(), message.getUserId()); } catch (Exception e) { // 消费失败：消息队列会自动重试（默认重试16次） log.error("秒杀下单消费失败，goodsId={}, userId={}", message.getGoodsId(), message.getUserId(), e); // 若重试多次失败，消息会进入死信队列，后续人工处理 throw new RuntimeException("消费失败，触发重试"); } } }

（4）优缺点与适用场景

方案 2：请求排队（基于 Redis/ZooKeeper）—— 轻量级方案

（1）核心原理

利用 Redis 的「List/Set 数据结构」或 ZooKeeper 的「有序节点」，将请求参数存储在队列中，业务系统通过定时任务（如每 100 毫秒执行一次）或线程池，从队列中取出请求并处理，控制处理速率。

• 「削峰」：请求存入 Redis 队列，不直接调用业务接口；
• 「填谷」：低峰期时，队列中请求减少，定时任务继续处理剩余请求。

（2）代码示例（基于 Redis List 实现批量数据导入削峰）

@Service public class BatchImportService { @Autowired private StringRedisTemplate redisTemplate; @Autowired private GoodsMapper goodsMapper; // 1. 接收批量导入请求，存入Redis队列（削峰） public String batchImportGoods(List<Goods> goodsList) { try { // 将商品数据序列化为JSON，存入Redis List队列（key=goods_import_queue） for (Goods goods : goodsList) { String goodsJson = JSON.toJSONString(goods); redisTemplate.opsForList().leftPush("goods_import_queue", goodsJson); } return "导入请求已接收，共" + goodsList.size() + "条数据，正在处理中"; } catch (Exception e) { return "导入失败，请重试"; } } // 2. 定时任务：每100毫秒从队列中取出数据处理（填谷） @Scheduled(fixedRate = 100) // 100毫秒执行一次 public void processImportQueue() { try { // 每次从队列尾部取出10条数据（控制处理速率） List<String> goodsJsonList = redisTemplate.opsForList().rightPop("goods_import_queue", 10); if (CollectionUtils.isEmpty(goodsJsonList)) { return; // 队列无数据，直接返回 } // 批量插入数据库（填谷：低峰期时，队列数据被匀速处理） List<Goods> goodsList = goodsJsonList.stream() .map(json -> JSON.parseObject(json, Goods.class)) .collect(Collectors.toList()); goodsMapper.batchInsert(goodsList); } catch (Exception e) { log.error("处理导入队列失败", e); } } }

（3）优缺点与适用场景

方案 3：限流 + 降级（配合削峰，辅助方案）

（1）核心原理

限流（如 Sentinel、Guava RateLimiter）限制单位时间内的请求量（如 1 秒 5000 次请求），超过限制的请求直接降级处理（如返回 “系统繁忙，请稍后重试”），避免峰值流量冲击系统；同时结合缓冲队列，实现 “限流 + 削峰” 双重保障。

• 「削峰」：限流直接拦截超阈值的峰值请求，避免进入系统；
• 「填谷」：未被限流的请求进入队列，匀速处理。

（2）代码示例（基于 Sentinel+RocketMQ 实现限流削峰）

@Service public class SeckillService { @Autowired private RocketMQTemplate rocketMQTemplate; // 1. 秒杀接口：添加Sentinel限流（1秒最多5000次请求） @SentinelResource( value = "seckillInterface", blockHandler = "seckillBlockHandler" // 限流降级处理方法 ) public String seckill(Long goodsId, Long userId) { // 限流通过的请求，发送到消息队列 SeckillMessage message = new SeckillMessage(goodsId, userId); rocketMQTemplate.convertAndSend("seckill_topic", message); return "秒杀请求已提交，请稍后查询"; } // 2. 限流降级处理：超过QPS阈值的请求，直接返回提示 public String seckillBlockHandler(Long goodsId, Long userId, BlockException e) { log.warn("秒杀接口限流，goodsId={}, userId={}", goodsId, userId); return "系统繁忙，请稍后重试"; } } // Sentinel配置（application.yml） spring: cloud: sentinel: transport: dashboard: localhost:8080 # Sentinel控制台地址 datasource: ds1: flow: rule: resource: seckillInterface # 限流资源名 limitApp: default grade: 1 # 1=QPS限流 count: 5000 # 每秒最多5000次请求

（3）优缺点与适用场景

方案 4：异步化处理（本质是 “请求与处理解耦”）

（1）核心原理

将同步执行的业务操作改为异步执行（如通过线程池、Spring @Async 注解），请求发起者无需等待处理结果，直接返回，业务操作在后台异步执行，从而缓解峰值压力。

• 「削峰」：同步请求改为异步后，接口响应时间大幅缩短（如从 1 秒变为 10 毫秒），系统能处理更多并发请求；
• 「填谷」：异步任务在后台匀速执行，避免瞬时处理压力。

（2）代码示例（基于 Spring @Async 实现异步通知削峰）

@Service @EnableAsync // 开启异步支持 public class NoticeService { // 1. 异步发送短信通知（后台线程执行，不阻塞主线程） @Async("noticeThreadPool") // 指定线程池 public CompletableFuture<Void> sendSms(String phone, String content) { try { // 模拟发送短信（调用短信API） smsApi.send(phone, content); log.info("短信发送成功，phone={}", phone); } catch (Exception e) { log.error("短信发送失败，phone={}", phone, e); } return CompletableFuture.runAsync(() -> {}); } // 2. 配置异步线程池（控制并发数，避免线程过多） @Bean(name = "noticeThreadPool") public Executor noticeThreadPool() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(10); // 核心线程数 executor.setMaxPoolSize(20); // 最大线程数 executor.setQueueCapacity(1000); // 任务队列容量 executor.setThreadNamePrefix("sms-notice-"); executor.initialize(); return executor; } } // 调用方：订单支付成功后发送短信，异步执行（削峰） @Service public class OrderService { @Autowired private NoticeService noticeService; public void paySuccess(Order order) { // 1. 执行本地事务（创建订单、扣减库存） updateOrderStatus(order.getId(), "PAID"); // 2. 异步发送短信（不阻塞主线程，快速响应） noticeService.sendSms(order.getPhone(), "您的订单" + order.getOrderNo() + "已支付成功"); } }

（3）优缺点与适用场景

加分项

1. 结合项目举例：“我在实训项目的秒杀模块中，用 RocketMQ 实现削峰填谷，秒杀请求发送到队列后，消费者按每秒 500 次的速率处理，避免了系统过载；同时用 Sentinel 限流，每秒最多允许 5000 次请求，超过的请求返回‘系统繁忙’，双重保障高并发稳定性”；
2. 考虑消息可靠性：“使用消息队列时，我会开启持久化和重试机制，配置死信队列处理失败消息；还会设置队列最大长度，避免消息堆积过多导致 OOM”；
3. 区分场景选型：“秒杀等高并发场景用 RocketMQ，中小型系统的批量导入用 Redis 队列，非核心业务的异步通知用 Spring @Async”；
4. 监控告警意识：“我会给队列添加监控，当消息堆积超过阈值（如 5000 条）时触发告警，及时扩容消费者或排查处理瓶颈”。

踩坑点

1. 只削峰不填谷：仅用限流拦截请求，未配合缓冲队列，导致大量请求被拒绝，用户体验差；
2. 忽略消息丢失：使用消息队列时未开启持久化，队列宕机后消息丢失，导致业务数据不一致；
3. 无队列容量限制：Redis 队列或消息队列未设置最大长度，峰值流量过大时，消息堆积导致内存溢出；
4. 消费速率失控：消费者拉取消息过快（如每次拉取 1 万条），导致业务系统过载，反而引发故障；
5. 异步化滥用：核心业务（如下单、支付）用异步化处理，未考虑数据一致性和重试机制，导致业务失败。

举一反三

1. “消息队列实现削峰填谷时，如何避免消息堆积？”（答案：① 监控队列堆积量，超过阈值触发告警；② 动态扩容消费者（增加线程数、部署更多消费者节点）；③ 优化业务处理逻辑，提升单条消息处理速度；④ 非核心消息可降级丢弃，优先处理核心消息）；
2. “削峰填谷和限流的区别是什么？为什么要配合使用？”（答案：① 削峰填谷是 “缓冲 + 匀速处理”，不拒绝请求，仅延迟处理；限流是 “直接拦截超阈值请求”，拒绝部分请求；② 配合使用：限流拦截极端峰值，避免队列溢出；队列缓冲正常峰值，提升用户体验，双重保障系统稳定）；
3. “Redis 队列和消息队列（如 RocketMQ）实现削峰填谷的区别是什么？”（答案：① Redis 队列：轻量级、无额外依赖，但功能简陋（无重试、死信队列），适合低并发；② 消息队列：功能完善、支持高并发，但需独立部署维护，适合高并发场景（如秒杀））；
4. “如果没有消息队列和 Redis，如何实现简单的削峰填谷？”（答案：① 用 Java 的 BlockingQueue 作为本地队列，缓冲请求；② 定时任务匀速处理队列中的请求；③ 限制队列容量，避免内存溢出，适合单节点、低并发场景）；
5. “秒杀场景中，消息队列的消息重复消费问题如何解决？”（答案：① 消费端实现幂等性（如通过订单号 + 用户 ID 去重）；② 数据库层面添加唯一索引（如订单表的 order_no 唯一）；③ 消息队列中给每条消息分配唯一 ID，消费端记录已消费的消息 ID，避免重复处理）。