项目内容：项目经历：《亿级高并发电商项目的架构与实现》 项目时间： 2024年12月 - 2025年6月 项目简介： 该项目为模拟亿级流量电商平台的毕业设计，旨在设计并实现一个支持高并发、高可用、可扩展的分布式电商系统。项目涵盖用户、商品、订单、秒杀、支付等核心模块，重点攻克大促场景下的秒杀、库存扣减、数据一致性及系统稳定性问题。 技术栈： Spring Boot / Spring Cloud Alibaba、Nacos、Redis、RabbitMQ、MySQL、MyBatis-Plus、Sentinel、Elasticsearch、Docker 核心职责与贡献： 1. 整体架构设计 采用微服务架构拆分系统，按业务域划分为用户、商品、订单、秒杀、支付等独立服务，通过Nacos实现服务注册与发现。 引入API网关统一入口，实现路由、认证、限流等功能。 2. 高并发秒杀模块设计与优化 秒杀令牌预生成：将秒杀商品库存预热至Redis，用户秒杀请求先通过Redis预扣库存，减少数据库直接压力。 分布式锁：使用Redisson实现Redis分布式锁，解决多节点下的库存超卖问题。 削峰填谷：秒杀下单请求通过RabbitMQ异步处理，后端服务平滑消费消息，防止瞬间流量打垮数据库。 动静分离：商品详情页静态化，利用CDN和浏览器缓存，降低后端负载。 3. 缓存与一致性保障 多级缓存：使用Redis缓存热点商品和用户会话，降低数据库QPS。 缓存击穿/穿透防护：引入布隆过滤器拦截非法key，对热点key设置不过期或互斥锁更新。 最终一致性：采用RabbitMQ可靠消息模式，结合本地消息表保证订单与库存的分布式事务最终一致。 5. 高可用与稳定性建设 服务熔断降级：集成Sentinel，对依赖服务设置熔断规则，当秒杀服务压力过大时快速失败返回友好提示。 流量控制：基于Sentinel的QPS线程数限流，防止突发流量压垮系统。 容器化部署：使用Docker打包服务，编写docker-compose一键部署测试环境。 6. 性能压测与调优 使用JMeter模拟高并发场景进行压力测试，根据结果调整线程池大小、连接池参数、JVM内存配置。 优化后单机QPS由800提升至3500+，系统在持续高压下未出现雪崩或数据不一致问题。 项目成果： 完整实现了电商核心交易链路，支持秒杀场景下库存不超卖、订单不重复。 系统设计兼顾高性能与高可用，压测环境下平均响应时间<200ms，TPS达到5000+。 项目源码及设计文档已上传GitHub，并获得导师高度评价，被选为优秀毕业设计。 项目收获： 通过此项目，深入理解了高并发系统的设计原则、分布式中间件的应用场景及调优方法，并积累了从架构设计到编码实现再到压测上线的全流程经验。同时，结合曾经6个月的运维工作经历，对系统在真实环境下的部署、监控和故障排查有了更落地的认知。