高并发抢券系统设计与落地实现详解
📚 目录
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一、业务背景与系统目标
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二、架构设计总览
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三、热点数据预热与缓存设计
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四、抢券逻辑核心 —— Redis + Lua 脚本
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五、抢券接口实现要点
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六、结果同步机制设计
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七、性能优化策略
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八、总结
在电商系统中，抢券作为一种典型的秒杀业务场景，对系统的高并发处理能力与数据一致性控制能力提出了极高要求。本文结合项目落地实践，从需求分析出发，全面介绍了抢券模块的技术架构设计与性能优化方案，并附带关键实现细节，供开发者参考学习。
一、业务背景与系统目标
抢券系统的核心目标有两点：
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应对高并发请求压力，提升系统吞吐量（QPS/TPS）
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防止超卖，确保库存数据一致性
业务场景类似秒杀/抢购——用户集中在某一时间段内对特定优惠券进行抢购操作，系统需在极短时间内响应并确保数据准确。
二、架构设计总览
抢券系统遵循“缓存优先 + 异步解耦 + 原子操作”的设计原则，核心技术组件如下：
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Redis缓存：预热活动数据、缓存库存、抢券结果
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Lua脚本：保证库存扣减+记录写入的原子性操作
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异步队列：记录抢券结果用于后续MySQL同步
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线程池：并发处理多个活动的抢券结果同步任务
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定时任务：定期更新活动状态、预热数据
系统数据流结构如下：
用户请求↓
前端调用抢券接口↓
执行Lua脚本（Redis）↓
写入成功列表 & 同步队列（Redis）↓
定时任务拉取数据 → 写入MySQL
三、热点数据预热与缓存设计
为避免高并发下数据库压力，系统采用定时预热机制，将近1个月内即将开始和正在进行的优惠券活动信息写入Redis，结构如下：
key: ACTIVITY:LIST
value: 活动信息列表（JSON串）
缓存更新依靠 定时任务 + 状态判断逻辑 自动完成，并借助activity.getDistributeStartTime()与DateUtils.now()动态判断实时状态，确保展示准确。
库存数据缓存结构：
Hash结构：COUPON:RESOURCE:STOCK:{活动ID % 10}
Field：活动ID
Value：库存数
四、抢券逻辑核心 —— Redis + Lua 脚本
抢券过程涉及多项Redis操作，需整体具备原子性，避免并发不一致与超卖问题。为此，系统使用Lua脚本完成抢券流程：
Lua脚本功能：
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判断用户是否已抢过
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判断库存是否充足
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扣减库存
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写入抢券成功列表（防止重复）
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写入同步队列（待写入MySQL）
执行示意：
-- 示例伪代码
if has抢过 then return -1
if 库存不足 then return -2
写入抢券成功列表
库存-1
写入同步队列
return 活动ID
所有逻辑通过EVAL执行，Redis保证整个Lua脚本的原子性。
五、抢券接口实现要点
抢券接口路径为：
POST /market/consumer/coupon/seize
参数为活动ID，通过 UserContext 获取当前用户。
关键逻辑流程：
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校验活动状态（是否在有效期内）
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构建Lua参数与Redis键（库存、成功队列、同步队列）
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执行Lua脚本
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解析返回结果，封装提示信息
六、结果同步机制设计
Redis中仅暂存抢券结果，为确保数据落库，系统设计多线程同步机制：
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Redis中维护 Hash 同步队列：
key: QUEUE:COUPON:SEIZE:SYNC:{活动ID % 10} field: 用户ID value: 活动ID -
使用线程池从10个同步队列中**并发扫描（scan）**数据
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成功写入MySQL后删除Redis记录
线程池配置：
new ThreadPoolExecutor(corePoolSize = 1,maxPoolSize = 10,keepAliveTime = 120,unit = SECONDS,workQueue = new SynchronousQueue<>(),handler = new DiscardPolicy()
)
定时任务调度每分钟执行一次，实现持续低延迟同步。
七、性能优化策略
针对高并发挑战，系统设计中体现了多项性能优化：
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✅ 热点数据预热，避免缓存穿透
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✅ Redis原子操作替代数据库锁
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✅ Lua脚本批量操作，防止超卖
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✅ 异步队列削峰，解耦落库压力
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✅ 多线程处理同步，提升写入吞吐量
此外，为实现系统弹性伸缩与安全防护，可配合限流（如Sentinel）、验证码、灰度发布等机制进一步增强。
八、总结
本抢券模块在设计上充分考虑了高并发、电商实战场景，方案成熟、执行稳定。其核心优势体现在：
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🌐 缓存+异步+原子操作提升系统抗压能力
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🛡 Lua脚本确保数据一致与防止超卖
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⚙ 多线程任务调度提升落库效率
通过这些方案的实施，系统可支持万级并发抢券请求，在保证用户体验的同时，也保障了业务系统的稳定性与一致性。
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