从0到1构建高并发电商系统：Java全栈开发的实战经验分享

面试官（李工）：今天咱们聊聊你之前做过的项目，尤其是和电商相关的。能说说你负责的核心模块吗？

应聘者（张明）：好的，我之前在一家中型互联网公司做过3年Java全栈开发，主要负责商品管理、订单处理以及用户权限系统的开发。我们用的是Spring Boot + Vue3的技术栈，整体架构是微服务模式。

李工：听起来不错，那你能详细讲讲你在商品管理模块中的具体工作吗？

张明：我们当时设计了一个商品信息管理系统，支持多语言、多规格的商品数据存储。前端用了Vue3 + Element Plus，后端用Spring Boot + MyBatis，数据库是MySQL，缓存用Redis。我主要负责商品信息的增删改查接口设计，还有商品库存的实时同步逻辑。

李工：嗯，这个场景挺常见的，不过你是怎么处理库存扣减的？有没有考虑过并发问题？

张明：对，我们当时用Redis的原子操作来实现库存扣减，比如使用

命令。同时，为了防止超卖，我们还引入了分布式锁，用Redis的

命令来控制同一时间只有一个请求可以修改库存。

public boolean deductStock(String productId, int quantity) {
    String key = "stock:" + productId;
    Long result = redisTemplate.opsForValue().increment(key, -quantity);
    if (result < 0) {
        // 库存不足，回滚
        redisTemplate.opsForValue().increment(key, quantity);
        return false;
    }
    return true;
}

李工：很好，这说明你对分布式锁的理解比较深入。那你说说，如果在高并发下，这种方案会不会有性能瓶颈？

张明：确实会有，因为每次扣减都需要去Redis里操作。后来我们引入了Redis的Lua脚本，把扣减和判断库存是否足够这两个操作合并成一个原子操作，这样就避免了网络延迟的问题。

local stock = redis.call('GET', KEYS[1])
if stock and tonumber(stock) >= tonumber(ARGV[1]) then
    redis.call('INCRBY', KEYS[1], -tonumber(ARGV[1]))
    return 1
else
    return 0
end

李工：非常好，这就是典型的业务场景优化。接下来我想问一下，你在订单处理模块是怎么做的？

张明：订单处理模块主要是处理下单、支付、退款等流程。我们用到了Spring Cloud的Feign来调用其他微服务，比如库存服务、用户服务、支付服务等。另外，我们还用到了RabbitMQ来异步处理订单状态变更，比如支付成功后发送消息给库存服务扣减库存。

李工：那你是怎么保证订单状态的一致性的？

张明：我们用了TCC（Try-Confirm-Cancel）事务模型。在下单时先进行Try操作，预留资源；支付成功后执行Confirm操作，真正扣减库存；如果支付失败，就执行Cancel操作，释放资源。

@TwoPhaseBusinessAction(name = "deductStock")
public boolean prepare(BusinessActionContext ctx) {
    String productId = (String) ctx.getActionContext("productId");
    int quantity = (int) ctx.getActionContext("quantity");
    // 尝试扣减库存，但不真正扣除
    return stockService.reserve(productId, quantity);
}

@Commit
public boolean commit(BusinessActionContext ctx) {
    String productId = (String) ctx.getActionContext("productId");
    int quantity = (int) ctx.getActionContext("quantity");
    // 真正扣减库存
    return stockService.deduct(productId, quantity);
}

@Rollback
public boolean rollback(BusinessActionContext ctx) {
    String productId = (String) ctx.getActionContext("productId");
    int quantity = (int) ctx.getActionContext("quantity");
    // 释放预留的库存
    return stockService.release(productId, quantity);
}

李工：这很专业，看来你对分布式事务有深入理解。那你有没有遇到过支付失败的情况？你们是怎么处理的？

张明：有的。我们会记录支付失败的订单，并通过定时任务重试支付。同时，我们还会发送通知给用户，提醒他们查看订单状态。

李工：那你说说，如果你现在要重构这个订单系统，你会怎么做？

张明：我会考虑引入更高效的异步处理机制，比如用Kafka代替RabbitMQ，提升吞吐量。另外，也会优化数据库查询，使用MyBatis的二级缓存来减少数据库压力。

李工：好，看来你对系统优化有一定的思考。最后一个问题，你觉得你在整个项目中最值得骄傲的地方是什么？

张明：我觉得是我们实现了高并发下的稳定交易，没有出现超卖或库存错误的情况。而且，我们的系统可扩展性也做得不错，后续可以快速接入新的支付渠道和商品类型。

李工：非常棒，感谢你的分享。我们会尽快给你回复。

在高并发环境下，我们需要确保多个线程或服务不会同时修改共享资源。Redis提供了多种方式来实现分布式锁，例如使用

TCC是一种用于分布式系统中的事务协调机制，适用于需要强一致性但又不能使用全局事务的场景。Try阶段预占资源，Confirm阶段真正提交，Cancel阶段回滚。

在电商系统中，订单状态的更新往往不需要实时完成，可以通过消息队列（如RabbitMQ或Kafka）异步处理，提高系统吞吐量和响应速度。

使用MyBatis的二级缓存可以显著降低数据库访问频率，提升系统性能。此外，合理设计索引和分表策略也是优化数据库性能的重要手段。

采用Spring Cloud搭建微服务架构，使得系统模块化、解耦，便于维护和扩展。Feign、Hystrix、Zuul等组件帮助我们实现服务间的通信、熔断降级和路由管理。

public boolean deductStock(String productId, int quantity) {
    String key = "stock:" + productId;
    Long result = redisTemplate.opsForValue().increment(key, -quantity);
    if (result < 0) {
        // 如果库存不足，回滚操作
        redisTemplate.opsForValue().increment(key, quantity);
        return false;
    }
    return true;
}

这段代码利用Redis的原子操作来实现库存扣减，避免了并发问题。如果扣减后的结果小于0，说明库存不足，会回滚并返回false。

Lua脚本可以将多个Redis命令组合成一个原子操作，避免了网络延迟带来的问题，提高了系统的稳定性。

TCC事务模型通过三个阶段（Try、Confirm、Cancel）来保证分布式事务的一致性，适合对一致性要求较高的业务场景。

在这次面试中，张明展示了他在电商系统开发中的丰富经验，尤其是在高并发场景下的技术选型和系统设计上表现出色。他不仅熟悉主流的Java全栈技术，还能结合实际业务场景进行优化和改进。希望这篇文章能够帮助读者更好地理解Java全栈开发在电商系统中的应用。

分享一位Java全栈开发在电商系统中的实战经验，涵盖高并发、分布式事务及微服务架构的设计与实现。

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Java全栈开发实战：电商系统高并发解决方案分享，涵盖Redis分布式锁、TCC事务模型、消息队列异步处理等核心技术。详解商品库存管理、订单处理模块设计，提供Lua脚本原子操作、MyBatis二级缓存优化等代码示例，助力构建高性能电商平台。

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