企业官网建设流程全解析

网站建设与微信公众号绑定,创意设计公司官网,免费企业网站源码,简述seo和sem的区别与联系#x1f4a5; 前言#xff1a;数据库不是许愿池 很多新手做秒杀#xff0c;逻辑是这样的#xff1a; 用户点击 - 2. 查询数据库库存 - 3. 如果库存 0 - 4. 减库存#xff0c;生成订单。 在并发只有 10 的时候#xff0c;没问题。 但在并发 10 万的时候 前言数据库不是许愿池很多新手做秒杀逻辑是这样的用户点击 - 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):异步削峰1. 拦截重复请求2. 读缓存 (10W QPS)3. 发送秒杀成功消息4. 匀速消费 (1000 QPS)5. 最终落地海量用户 (100W QPS)Nginx / CDNRedis (Lua 脚本扣减库存)RabbitMQ (削峰填谷)后端消费者MySQL 数据库 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)localstocktonumber(redis.call(get,KEYS[1]))-- 如果库存不存在或小于购买数量返回 -1if(stocknil)or(stocktonumber(ARGV[1]))thenreturn-1end-- 扣减库存redis.call(decrby,KEYS[1],tonumber(ARGV[1]))return1-- 成功2. Spring Boot 调用 LuaAutowiredprivateStringRedisTemplateredisTemplate;publicbooleanseckill(StringuserId,StringgoodsId){// 1. 预加载 Lua 脚本DefaultRedisScriptLongredisScriptnewDefaultRedisScript();redisScript.setScriptSource(newResourceScriptSource(newClassPathResource(seckill.lua)));redisScript.setResultType(Long.class);// 2. 执行脚本 (原子操作)LongresultredisTemplate.execute(redisScript,Collections.singletonList(seckill:stock:goodsId),1);// 3. 判断结果if(result!nullresult1){// 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SeckillMessagemessagenewSeckillMessage(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(queuesseckill_queue)publicvoidreceive(SeckillMessagemessage){// 1. 再次判断数据库库存 (防止 Redis 和 DB 数据不一致)GoodsgoodsgoodsMapper.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。前端需要做两件事按钮置灰点击“立即秒杀”后按钮立刻 Disable防止用户连点。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。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consthandleSeckillasync(){btnDisabled.valuetrue;// 1. 禁用按钮constresawaitapi.startSeckill(goodsId);if(res.code200){// 2. 进入轮询状态startPollingResult();}else{message.error(抢光了);btnDisabled.valuefalse;}}️ 五、 总结与进阶通过这套架构我们实现了Redis Lua原子性扣减防止超卖抗住高并发读。RabbitMQ异步下单削峰填谷保护脆弱的 MySQL。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