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💥 前言：数据库不是许愿池

很多新手做秒杀，逻辑是这样的：

1. 用户点击 -> 2. 查询数据库库存 -> 3. 如果库存 > 0 -> 4. 减库存，生成订单。

在并发只有 10 的时候，没问题。
但在并发 10 万的时候，MySQL 会瞬间死锁、CPU 飙升 100%，整个系统宕机。

要实现“亿级并发”（虽然我们只有一台破电脑，但架构要向那个方向设计），必须遵循一个原则：把数据库当大爷供着，尽量别烦它。

🏗️ 一、 架构设计：漏斗模型

秒杀的本质是**“限流”和“异步”**。

流量漏斗图 (Mermaid):

🚀 二、 第一道防线：Redis + Lua 实现原子扣减

Redis 是单线程的，速度极快。但如果我们分两步操作（先 Get 库存，再 Decr 扣减），在高并发下依然会有线程安全问题（超卖）。

这时候，Lua 脚本登场了。它能保证多条 Redis 命令像一条命令一样原子执行。

1. 编写 Lua 脚本 (seckill.lua)
放在src/main/resources下：

-- 参数 KEYS[1]: 商品库存 Key-- 参数 ARGV[1]: 购买数量 (通常是 1)localstock=tonumber(redis.call('get',KEYS[1]))-- 如果库存不存在或小于购买数量，返回 -1if(stock==nil)or(stock<tonumber(ARGV[1]))thenreturn-1end-- 扣减库存redis.call('decrby',KEYS[1],tonumber(ARGV[1]))return1-- 成功

2. Spring Boot 调用 Lua

@AutowiredprivateStringRedisTemplateredisTemplate;publicbooleanseckill(StringuserId,StringgoodsId){// 1. 预加载 Lua 脚本DefaultRedisScript<Long>redisScript=newDefaultRedisScript<>();redisScript.setScriptSource(newResourceScriptSource(newClassPathResource("seckill.lua")));redisScript.setResultType(Long.class);// 2. 执行脚本 (原子操作)Longresult=redisTemplate.execute(redisScript,Collections.singletonList("seckill:stock:"+goodsId),"1");// 3. 判断结果if(result!=null&&result==1){// 抢单成功！但这只是在 Redis 里成功了returntrue;}returnfalse;}

这一步，我们挡住了 99% 的流量。只有库存数量的人能通过。

🌊 三、 第二道防线：RabbitMQ 削峰填谷

即使通过了 Redis，如果瞬间有 1 万个“成功”请求同时打向 MySQL 去创建订单，数据库一样会挂。
我们需要一个蓄水池—— RabbitMQ。

1. 生产者：发送消息 (Controller 层)

if(redisService.seckill(userId,goodsId)){// Redis 扣减成功后，不直接操作数据库，而是发个消息SeckillMessagemessage=newSeckillMessage(userId,goodsId);rabbitTemplate.convertAndSend("seckill_exchange","seckill_route",message);returnResult.ok("排队中...");// 立即返回给前端，不让用户等}else{returnResult.error("秒杀结束");}

2. 消费者：慢慢处理 (Service 层)

消费者可以根据数据库的能力，设置Qos（预取数量），例如每次只取 50 条处理，慢慢写入 MySQL。

@RabbitListener(queues="seckill_queue")publicvoidreceive(SeckillMessagemessage){// 1. 再次判断数据库库存 (防止 Redis 和 DB 数据不一致)Goodsgoods=goodsMapper.getGoods(message.getGoodsId());if(goods.getStock()<=0){return;}// 2. 创建订单 & 扣减真实库存// 这一步必须加事务orderService.createOrder(message.getUserId(),message.getGoodsId());}

🎨 四、 前端 Vue3 的配合：把压力留在浏览器

后端再强，也怕前端疯狂F5刷新。前端需要做两件事：

1. 按钮置灰：点击“立即秒杀”后，按钮立刻 Disable，防止用户连点。
2. 答题/验证码：在点击前强制用户进行图形验证或算术题，拉长用户请求的时间差。
3. 轮询结果：因为后端返回的是“排队中”，前端需要每隔 2 秒轮询一次接口，查询订单是否创建成功。

// Vue3 伪代码consthandleSeckill=async()=>{btnDisabled.value=true;// 1. 禁用按钮constres=awaitapi.startSeckill(goodsId);if(res.code===200){// 2. 进入轮询状态startPollingResult();}else{message.error("抢光了！");btnDisabled.value=false;}}

🛡️ 五、 总结与进阶

通过这套架构，我们实现了：

1. Redis Lua：原子性扣减，防止超卖，抗住高并发读。
2. RabbitMQ：异步下单，削峰填谷，保护脆弱的 MySQL。
3. Vue3：前端限流，优化用户体验。

如果真的有“亿级”并发，还需要做什么？

• 服务降级 (Sentinel)：流量实在太大，直接熔断非核心业务。
• 分库分表：订单表数据量太大，需要 Sharding。
• CDN 静态资源缓存：把 CSS/JS/图片全部推到边缘节点。

Next Step:
别光看，去你的 IDE 里建两个 Spring Boot 项目（一个发消息，一个收消息），装个 Docker 版的 Redis 和 RabbitMQ，亲自跑通这个流程。面试时，这绝对是你的杀手锏！