Java并发编程实战：应对百万级并发抢购功能的设计与实现

在电子商务场景下，抢购功能是一项常见的高并发业务挑战。面对可能达到百万级的并发请求，如何设计和实现一个稳定的抢购系统呢？本文将基于Java并发编程技术探讨这一问题。

一、架构层面设计

分布式锁与Redis 在抢购开始前，商品库存可以在Redis中进行存储并使用其提供的原子操作（如INCRBY、DECRBY）来保证库存扣减的线程安全。Redis的高性能和分布式特性能够有效承载高并发请求。

String key = "product:stock:id"; long remainingStock = redisTemplate.opsForValue().decrement(key);

消息队列 利用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）解耦抢购系统与下单系统的直接交互，避免瞬时流量高峰导致系统崩溃。用户抢购成功后，发送一条消息到队列，由消费者服务负责后续的下单流程。

负载均衡 前端接入层通过负载均衡器（如Nginx）均匀分配请求至多台应用服务器，分散系统压力。

二、代码层面实现

乐观锁 对于抢购的商品表，可以通过版本号（version字段）实现乐观锁机制，每个更新库存的操作先检查当前版本号，然后更新时带上预期版本号，只有版本号未变的情况下才能成功更新。

@Transactional public boolean grabProduct(Product product, int quantity) {    Product dbProduct = productRepository.findById(product.getId());    if (dbProduct.getStock() >= quantity && dbProduct.getVersion() == product.getVersion()) {        dbProduct.setStock(dbProduct.getStock() - quantity);        dbProduct.incrementVersion();        productRepository.save(dbProduct);        return true;    }    return false; }

线程池 创建专门的线程池处理抢购请求，限制并发数量，防止过多线程消耗系统资源。

异步处理 抢购成功的用户订单生成、状态变更等操作应异步处理，快速响应前端用户的抢购请求。

三、监控与限流

熔断降级 引入Hystrix或Sentinel等熔断降级组件，当服务因高并发出现故障时，及时熔断保护核心服务不被拖垮。

流量控制 利用RateLimiter（如Guava RateLimiter或Sentinel的QPS限流）进行流量控制，防止短时间内涌入大量请求超出系统处理能力。