Spring Boot秒杀系统崩溃？一招解决高并发难题

想象一下：精心策划的秒杀活动终于上线，瞬间涌入百万用户，你的系统却不堪重负，页面卡死、库存错乱、订单丢失… 这种噩梦场景，正是众多开发者面对高并发时的真实困境。以Spring Boot为核心的秒杀系统，如何突破性能瓶颈？ 本文将揭示核心解决方案，助你轻松应对流量洪峰。

一、秒杀系统崩溃？高并发下的致命痛点

1. 流量洪峰： 瞬时并发量（QPS/TPS）远超日常数十甚至数百倍，服务器资源（CPU、内存、网络、数据库连接）被瞬时榨干。
2. 库存超卖： 多个请求同时判断“库存>0”后进行扣减，导致实际售出量大于库存量，引发重大资损和信誉危机。
3. 数据库瓶颈： 频繁的库存查询、扣减操作集中在数据库，造成连接耗尽、慢查询、甚至死锁，响应时间飙升。
4. 服务雪崩： 秒杀服务或依赖服务（如商品服务、订单服务）被压垮，引发连锁反应，整个系统瘫痪。
5. 网络拥堵： 大量用户请求造成带宽拥塞，页面加载缓慢或超时。

二、Spring Boot + 核心架构：构筑高并发堡垒

解决之道在于分层设计、异步解耦、资源保护。核心架构如下：

用户请求 -> [Nginx/API网关] -> [Spring Boot应用集群] -> [Redis集群(缓存/库存)] -> [消息队列] -> [数据库集群]

关键优化策略详解

分布式缓存 - Redis扛起读流量 & 库存扣减

商品详情缓存： @Cacheable 注解将热点商品信息（详情、库存）预热到Redis（序列化为JSON/Hash），拦截99%读请求直达数据库。

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