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【JVM调优实战】JVM调优、线程池配置、Redis缓存防护、分库分表及OAuth2.0安全监控综合设计 PDF 下载
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 主要内容：
⼀、秒杀业务场景与⾼并发问题分析
1.1 秒杀业务场景
秒杀是电商、零售等领域常⻅的促销模式，核⼼是在指定时间内，针对限量商品开展低价抢购活动，
典型场景包括双11、618⼤促秒杀、限量款商品发售、节⽇特惠抢购等。其核⼼特征表现为：瞬时流量
集中（秒杀开始后1-3秒内出现“针尖式”请求洪峰，并发量可达⽇常的100-1000倍）、库存稀缺（单
品库存通常为⼏⼗到⼏百件）、业务逻辑简单（核⼼仅为“抢库存-下订单”，但对准确性和稳定性要
求极⾼）、⽤⼾诉求明确（快速响应、公平抢购、避免⽆效等待）。
秒杀系统的核⼼⽬标是实现“快、准、稳”：快即请求需在毫秒级返回，避免⽤⼾感知卡顿；准即严
格控制库存，杜绝超卖、少卖；稳即⽆论并发量多⼤，均需保证系统不崩溃、服务不中断，同时兼顾
真正有需求的⽤⼾的抢购体验。
1.2 ⾼并发环境下的核⼼问题
秒杀场景的⾼并发的本质是“瞬时请求洪峰”与“有限资源”的⽭盾，传统电商架构⽆法承载该压
⼒，核⼼问题集中在以下5点：
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超卖问题：这是秒杀系统最核⼼、最致命的问题。当多个⽤⼾同时发起抢购请求，并发查询库存时
均判断库存充⾜，随后同时执⾏库存扣减操作，会导致最终库存扣减数量超过实际库存，出现“超
卖”（库存为负）。例如，商品实际库存10件，100个⽤⼾同时查询到库存10件并发起扣减，若未
做原⼦性控制，可能出现15个⽤⼾扣减成功，库存变为-5的情况，后续⽆法履约，引发⽤⼾投诉和
平台损失。
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并发冲突：⾼并发下，多个请求同时操作同⼀商品的库存数据、同⼀⽤⼾的下单记录，会出现数据
不⼀致问题。除超卖外，还可能出现“少卖”（库存有剩余但⽆法下单）、订单状态错乱（如同⼀
⽤⼾重复下单但仅扣减⼀次库存）等异常，本质是并发请求下的数据操作缺乏原⼦性和有序性。
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数据库压⼒过载：秒杀开始后，海量请求会直接穿透到数据库，导致数据库连接池耗尽、慢查询堆
积、CPU和IO使⽤率飙升，最终引发数据库宕机，整个系统雪崩。传统数据库的读写性能有限（单
库每秒仅能⽀撑⼏千次读写），⽆法承载秒杀场景下数万甚⾄数⼗万QPS的瞬时冲击，这也是秒杀
系统不能直接依赖数据库承载核⼼流量的关键原因。
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数据⼀致性问题：为应对⾼并发，秒杀系统通常会引⼊Redis缓存承载库存查询和预扣减，但缓存
与数据库之间的同步存在延迟，容易出现数据偏差。例如，Redis中库存已扣减完毕，但数据库中
库存未及时更新，导致后台统计错误；或数据库库存扣减失败，但R
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苏公网安备 32061202001004号
