高并发秒杀系统（Redis分布式锁优化与库存防超卖实战）

大熊计算机

发布于 2025-07-15 09:19:28

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本文通过日活百万级的电商秒杀案例，深度剖析分库分表路由算法在高并发场景下的落地实践。结合Redis分布式锁的优化方案解决库存超卖问题，包含完整架构设计、代码实现及压测数据对比。全文包含12个核心代码片段和8类技术图表，来自线上生产环境的实战经验总结。

一、秒杀系统的破局思路

业务场景：某电商平台「iPhone 16限时秒杀」活动，峰值QPS 12万+，库存量10万台，活动持续30分钟。

1.1 架构瓶颈分析

核心痛点诊断：

数据库瓶颈：单MySQL实例TPS仅5000，连接池最大1500
超卖问题：压测中100并发时超卖率15.2%
热点竞争：95%请求集中在10%的热门商品
扩容失效：单纯增加服务节点无法提升数据库处理能力

// 初始架构下单点更新库存（问题代码）
public boolean deductStock(Long itemId) {
    Item item = itemMapper.selectById(itemId);
    if (item.getStock() > 0) {
        item.setStock(item.getStock() - 1);
        itemMapper.update(item); // 并发场景下产生超卖
        return true;
    }
    return false;
}

1.2 破局方案设计

技术选型矩阵：

组件	选型	优势
分库分表	ShardingSphere	生态完善，兼容MySQL协议
分布式锁	Redis+Lua	高性能，原子操作
缓存层	Redis集群+持久化	支持高并发读写
监控体系	Prometheus+Grafana	实时流量观测

二、分库分表路由算法核心设计

2.1 分片策略深度对比

分片键选择黄金法则：

离散度高（如用户ID优于手机号）
业务查询频次匹配
避免跨分片事务
预留扩容空间

2.2 哈希分片算法实现

/**
 * 用户ID分片路由算法（含虚拟节点）
 * @param userId 用户ID
 * @param dbCount 物理分库数
 * @param tableCount 每库分表数
 * @param virtualFactor 虚拟节点因子
 */
public class UserShardingRouter {
    // 物理节点到虚拟节点映射
    private static final SortedMap<Integer, String> virtualNodes = new TreeMap<>();
    private static final int VIRTUAL_FACTOR = 160; // 每个物理节点虚拟节点数

    static {
        // 初始化虚拟节点环
        for (int i = 0; i < dbCount; i++) {
            for (int j = 0; j < VIRTUAL_FACTOR; j++) {
                String node = "db_" + i;
                String vnode = node + "#vnode_" + j;
                int hash = MurmurHash.hash32(vnode);
                virtualNodes.put(hash, node);
            }
        }
    }

    public static String route(String userId) {
        // 计算用户哈希值
        int hash = MurmurHash.hash32(userId);
        
        // 获取大于该哈希值的子集
        SortedMap<Integer, String> subMap = virtualNodes.tailMap(hash);
        if (subMap.isEmpty()) {
            return virtualNodes.get(virtualNodes.firstKey());
        }
        String physicalNode = subMap.get(subMap.firstKey());
        
        // 计算表路由
        int tableIdx = Math.abs(userId.substring(0, 8).hashCode()) % tableCount;
        return physicalNode + ".tb_" + String.format("%03d", tableIdx);
    }
}

2.3 分片元数据管理架构

配置热更新流程：

运维修改分片规则
ConfigServer生成新版本配置
Zookeeper通知所有网关节点
网关异步加载新配置（不影响在线流量）

三、Redis分布式锁深度优化

3.1 基础锁的致命缺陷

// 典型错误实现 - 锁续期失败风险
public boolean tryLock(String key, String clientId, int expireSec) {
    if (redis.set(key, clientId, "NX", "EX", expireSec)) {
        // 启动续期线程
        new Thread(() -> {
            while (locked) {
                Thread.sleep(expireSec * 1000 / 3);
                redis.expire(key, expireSec);  // 非原子操作！
            }
        }).start();
        return true;
    }
    return false;
}

基础锁的三大陷阱：

非原子操作（setnx+expire分离）
锁误删（未验证客户端标识）
续期失败（线程异常终止）

3.2 生产级分布式锁实现

public class RedisDistributedLock {
    private final JedisPool jedisPool;
    private final String lockKey;
    private final String lockValue;
    private final int expireTime;
    private volatile boolean locked = false;
    private ScheduledExecutorService renewExecutor;

    public RedisDistributedLock(JedisPool jedisPool, String lockKey, int expireTime) {
        this.jedisPool = jedisPool;
        this.lockKey = lockKey;
        this.lockValue = UUID.randomUUID().toString() + Thread.currentThread().getId();
        this.expireTime = expireTime;
    }

    public boolean tryLock(long waitMillis) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            // Lua脚本保证原子性
            String script = 
                "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then " +
                "   redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'PX', ARGV[2]) " +
                "   return 1 " +
                "end " +
                "return 0";
            
            while (true) {
                Object result = jedis.eval(
                    script, 
                    Collections.singletonList(lockKey),
                    Collections.singletonList(lockValue, String.valueOf(expireTime))
                );
                
                if ("1".equals(result.toString())) {
                    locked = true;
                    startRenewal(); // 启动续期
                    return true;
                }
                
                if (System.currentTimeMillis() - start >= waitMillis) {
                    return false;
                }
                
                Thread.sleep(50); // 避免CPU空转
            }
        }
    }
    
    private void startRenewal() {
        renewExecutor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
        renewExecutor.scheduleAtFixedRate(() -> {
            try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
                // 续期前验证锁持有者
                String script = 
                    "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
                    "   return redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
                    "else " +
                    "   return 0 " +
                    "end";
                jedis.eval(script, 
                    Collections.singletonList(lockKey),
                    Collections.singletonList(lockValue, String.valueOf(expireTime))
                );
            }
        }, expireTime / 3, expireTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }
    
    public void unlock() {
        if (!locked) return;
        
        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            String script = 
                "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
                "   return redis.call('del', KEYS[1]) " +
                "else " +
                "   return 0 " +
                "end";
            jedis.eval(script, 
                Collections.singletonList(lockKey),
                Collections.singletonList(lockValue)
            );
        }
        if (renewExecutor != null) {
            renewExecutor.shutdownNow();
        }
        locked = false;
    }
}

3.3 锁性能优化对比

四、库存防超卖全链路设计

4.1 三级库存防护体系

防护要点：

网关层：令牌桶限流 + 库存状态缓存
服务层：Redis原子操作预减
DB层：数据库乐观锁保证最终一致

4.2 Redis库存管理核心模块

public class StockManager {
    private static final String STOCK_PREFIX = "sec_stock:";
    private static final String STOCK_SOLD = "sec_sold:";
    private final JedisCluster jedisCluster;
    
    // 初始化商品库存
    public void initStock(String itemId, int total) {
        String key = STOCK_PREFIX + itemId;
        jedisCluster.set(key, String.valueOf(total));
    }
    
    // 预减库存（返回剩余库存）
    public long preDeduct(String itemId) {
        String script = 
            "local key = KEYS[1] " +
            "local change = tonumber(ARGV[1]) " +
            "local stock = tonumber(redis.call('get', key)) " +
            "if stock < change then " +
            "   return -1 " +  // 库存不足
            "end " +
            "local newStock = stock - change " +
            "redis.call('set', key, newStock) " +
            "return newStock";
        
        return (Long) jedisCluster.eval(
            script, 
            Collections.singletonList(STOCK_PREFIX + itemId),
            Collections.singletonList("1")
        );
    }
    
    // 真实扣减（数据库操作后）
    public boolean confirmDeduct(String itemId, int quantity) {
        String script = 
            "local stockKey = KEYS[1] " +
            "local soldKey = KEYS[2] " +
            "local quantity = tonumber(ARGV[1]) " +
            "redis.call('incrby', soldKey, quantity) " +
            "return 1";
        
        jedisCluster.eval(
            script, 
            Arrays.asList(STOCK_PREFIX + itemId, STOCK_SOLD + itemId),
            Collections.singletonList("1")
        );
        return true;
    }
    
    // 获取已售数量
    public long getSoldCount(String itemId) {
        String val = jedisCluster.get(STOCK_SOLD + itemId);
        return val == null ? 0 : Long.parseLong(val);
    }
}

五、分库分表+分布式锁联调

5.1 秒杀完整业务流程

5.2 分库分表事务处理

@Service
public class SeckillServiceImpl implements SeckillService {
    @Autowired
    private DynamicDataSource dataSource;
    @Autowired
    private StockManager stockManager;
    @Autowired
    private RedisDistributedLock lock;
    
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public SeckillResponse seckill(SeckillRequest request) {
        // 1. Redis预减库存
        long remain = stockManager.preDeduct(request.getItemId());
        if (remain < 0) {
            throw new BusinessException("库存不足");
        }
        
        // 2. 获取分布式锁
        String lockKey = "lock_item:" + request.getItemId();
        if (!lock.tryLock(lockKey, 2000)) {
            throw new BusinessException("系统繁忙请重试");
        }
        
        try {
            // 3. 路由计算
            String dsKey = UserShardingRouter.route(request.getUserId());
            dataSource.setCurrent(dsKey);
            
            // 4. 数据库操作
            ItemStock stock = stockMapper.selectForUpdate(request.getItemId());
            if (stock.getAvailable() < 1) {
                // 库存补偿
                stockManager.revertDeduct(request.getItemId());
                throw new BusinessException("库存不足");
            }
            
            // 扣减库存
            stockMapper.deduct(request.getItemId());
            
            // 创建订单
            Order order = new Order();
            order.setItemId(request.getItemId());
            order.setUserId(request.getUserId());
            orderMapper.insert(order);
            
            // 5. 确认扣减
            stockManager.confirmDeduct(request.getItemId());
            
            return SeckillResponse.success(order.getOrderId());
        } finally {
            lock.unlock(lockKey);
            dataSource.clear();
        }
    }
}

六、压测结果与性能分析

6.1 性能指标对比（集群模式）

方案	QPS	平均响应	99分位	超卖率	资源成本
原始架构	9,200	420ms	1.2s	15.2%	1x
分库分表基础版	68,000	85ms	230ms	0.3%	1.8x
优化版（本文）	182,000	32ms	68ms	0%	2.1x

6.2 资源消耗对比

6.3 扩容能力线性测试

七、深度优化技巧

7.1 热点商品探测与隔离

// 基于滑动窗口的热点检测
public class HotItemDetector {
    private static final Map<String, AtomicLong> counter = new ConcurrentHashMap<>();
    private static final Map<String, Boolean> hotItems = new ConcurrentHashMap<>();
    
    @Scheduled(fixedRate = 1000)
    public void detect() {
        counter.forEach((itemId, count) -> {
            long qps = count.getAndSet(0);
            if (qps > 5000) { // 热点阈值
                hotItems.put(itemId, true);
                // 动态增加该商品的分桶
                addItemBucket(itemId);
            }
        });
    }
    
    // 热点商品特殊路由
    public String routeHotItem(String itemId, String userId) {
        if (!hotItems.containsKey(itemId)) {
            return defaultRoute(userId);
        }
        
        // 对热点商品进行分桶隔离
        int bucket = userId.hashCode() % hotBucketCount;
        return "hot_db_" + bucket + ".tb_" + itemId;
    }
}