在分布式系统中，接口幂等性是保障数据一致性的基础： 支付回调重复触发了 3 次，钱多扣了 消息消费重复了 5 次，数据重复插入 前端按钮重复点击，订单创建了 2 张 重试机制导致同一请求被执行了多次 传统的幂等校验方案（如数据库唯一索引、分布式锁）在高并发场景下性能堪忧。今天我们来聊一聊如何通过 BloomFilter + Lua 的组合拳，让幂等校验的拦截速度提升 5 倍。 为什么传统幂等校验会成为瓶颈？ 先分析一下传统方案的问题： 传统幂等校验流程： ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 请求进来 → 查询 Redis/Database 是否存在 → 存在则拦截 │ │ ↓ │ │ 每次请求都要查询 │ │ 性能瓶颈！ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ 问题分析： 每次请求都需要查询 QPS = 10000 每次幂等校验 = 1ms 总耗时 = 10000ms = 10秒 实际处理时....

大家好，我是服务端技术精选的作者。今天咱们聊聊一个在电商领域极其重要的话题：高并发秒杀系统。 秒杀系统的挑战 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 限量商品开售瞬间，成千上万的用户同时访问 系统在秒杀开始时直接崩溃，用户无法下单 超卖现象频发，库存被抢购一空 黑产机器人恶意刷单，正常用户买不到商品 传统的库存扣减方式在高并发场景下根本无法胜任，今天我们就来聊聊如何用Redis + Lua构建一个高并发的秒杀系统。 为什么选择Redis + Lua 相比传统的数据库事务方案，Redis + Lua有以下优势： 高性能：内存操作，响应速度极快 原子性：Lua脚本在Redis中是原子执行的 低延迟：避免数据库的网络IO开销 高并发：Redis单机可支撑10万+ QPS 系统架构设计 1. 整体架构 用户请求 → API网关 → 限流过滤 → Redis Lua脚本 → 库存扣减 → 订单创建 2. 核心组件 Redis：存储商品库存和用户限购信息 Lua脚本：原子性执行库存扣减逻辑 消息队列：异步处理订单创建 限流组件：防止恶意刷单 Lua脚本实现 1. 库存扣减脚本....

双11、618等大促活动，用户疯狂点击购买按钮，结果出现超卖，库存变成负数？或者系统直接被高并发请求压垮，用户看到的都是错误页面？再或者大量的无效请求消耗了系统资源，真正想购买的用户反而买不到？ 这就是秒杀系统的经典难题。传统的电商系统架构无法应对瞬间爆发的高并发请求。今天我们就来聊聊如何用SpringBoot + Redis + Lua构建一个高并发的秒杀系统，实现超卖防护、库存预热、流量削峰。