实战总结：教务抢课系统十万级突发流量的拦截与数据填坑

作为架构师或者后端开发核心，我们最怕的往往不是产品加需求，而是营销运营突然搞个“全服限量的秒杀狂欢大促”。这可能会在短短的几十秒内，引爆平时的几百上千倍网络流量洪峰。如果不提前搭建好防御和泄洪的阵地模型，数据库会在三秒内宕机，从而引发整体雪崩和资损。

以下是我在一个非常极端的教育系统抢课活动中（峰值 QPS 超 3w+，秒杀瞬间爆发 10w+ 真实拦截请求）实践出的完整分布式架构高并发防线总结，直击了“极致响应速度”、“不丢数据不能超卖的强一致性”这两大核心技术深水区。

一、宏观防御鸟瞰：我们的分布式拦截阵列 (基于 Spring Cloud)

整套架构其实是一个典型的微服务漏洞防御层，确保没有任何多余的一滴水可以溅到最终脆弱的写入落盘数据库上。主要技术栈组成阵线：

• 入口关卡：Spring Cloud Gateway + Sentinel （极高频熔断降级与请求粗粒度限流）
• 核动力弹药库：Redis Cluster (高可用主从集群) （拦截99%请求的核心所在：原子缓存库存与唯一标记）
• 缓压隔离区：RocketMQ 高性能分布式消息队列 （用事务消息确保流量低速排队化落库）
• 防雪崩中心：Caffeine 本地内存 + Nacos 引擎配置自动下发
• 兜底数据库：MySQL 8.0 + ShardingSphere-JDBC 读写分离跨库

二、三道鬼门关的部署实战

第一关：死神网关 —— 参数级限流与熔断 (Gateway + Sentinel)

千万不要幼稚地以为只靠前端置灰按钮就能挡住请求，黄牛抢课的 Python 发包脚本是不留丝毫情面的。我们必须把攻击挡在应用外层。

实战要领： 为防止个别抢手课程被打爆，导致其它冷门课程都没人选，我们要开启 Sentinel 热点参数限流机制。针对路由中传参的课程 ID 放上限，一旦超出每秒几千的阈值负荷，直接抛出 BlockException 返回快速友好的 JSON（不再往应用容器内部投递消耗 CPU 和 IO）。

# Nacos 在线动态变更限流保护壁垒配置（针对 courseId）
- resource: select_course_api
  limitApp: default
  grade: 1 # 开启极限 QPS 限流
  count: 5000 # 这门爆款课程 1 秒钟之内只准流转进来 5000 次请求
  paramIdx: 0 # 针对路由后的首个参数（这里即业务逻辑上的 courseId）

结合在网关写的过滤器，用 Redis 插入一段防并发锁：如果发现同一个设备 FingerID (用户或者机器)在同一秒发送了几十次同样的接口，立刻打进临时屏蔽黑名单。

第二关：核心缓存地带 —— 不相信任何业务逻辑的 Lua 脚本

那些挤过网关的几万名“幸运兵”，现在到了分配库存的地方。我们根本不允许他们看到 MySQL 表，因为查表加扣减哪怕只需要几十毫秒，数据库也会挂。

这里采取两级缓存架构：Caffeine 本地缓存 挡小部分，真正的集中大头交由底层的 Redis 集群 的 Lua 脚本。

🚨 高风险操作警告： 不要写那种 Long stock = redis.get(); if (stock > 0 ) redis.decr() 的傻瓜写法。这可是典型的大忌——这种查与改分离在非原子性的千倍并发下，绝对会引发超卖。必须用能够将执行锁定并原子化的脚本。

@Component
public class ExtreamCourseStockService {

    @Autowired
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    // 高压环境中最强大的防御核心：原子且不泄露的 Lua
    // 将读取判断、减少两个逻辑捏碎合一！
    private static final String REDUCE_STOCK_LUA =
        "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 1 then\n" +
        "   local stock = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]))\n" +
        "   if stock > 0 then\n" +
        "      redis.call('decr', KEYS[1])\n" +
        "      return 1\n" +    -- 扣除了抢到了
        "   end\n" +
        "end\n" +
        "return 0";            -- 落选了没抢到返回失败

    public boolean atomicDeductStock(Long courseId) {
        String key = "course:stock_live:" + courseId;
        // 把这段编译好的指令和需要扣件的抢手课程 ID 交个雷池(Redis)去原子的碰撞
        Long result = redisTemplate.execute(
            new DefaultRedisScript<>(REDUCE_STOCK_LUA, Long.class),
            Collections.singletonList(key)
        );
        return result == 1;
    }
}

第三关：解耦化神 —— 依托事务消息处理数据一致性 (RocketMQ)

前两层把几万人的争抢杀成了百里挑一的合法买家。此时我们终于要在数据库里产生一条正儿八百的订单或选课关联数据了。但并发量还是可能有数千上万。这就需要我们请出队列领域的王者：阿里开源 RocketMQ 所提供的顶级黑科技——事务消息 (Transactional Message)。

因为我们在生成订单、落表的同时，往往涉及到多张关联表（学生选课表、课程数量占用表更新等）的一致性。要是发消息给队列的请求因为闪断失败了，这用户手里的抢购份额不就卡死了吗？依托于半消息投递机制和反查回滚的逻辑接口设计：

@Service
public class TradeOrderService {

    @RocketMQTransactionListener
    class CriticalTradeTransactionListener implements RocketMQLocalTransactionListener {

        // 执行本地事物的隔离仓
        @Override
        public RocketMQLocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
            try {
                // 1. 这里才是正儿八经使用 MySQL 进行 乐观锁扣库存兜底防超表
                // 2. 将最终的确认抢单结果插入订单表（使用事务保证数据不撕裂）
                // 3. 同时维护一张本地记录流水号的防重幂等序列表

                return RocketMQLocalTransactionState.COMMIT;
            } catch (Exception e) {
                // 如果数据库挂了或者约束失败了，发出去的消息不会让消费者看到。直接回流给 Redis 把份额还回去。
                return RocketMQLocalTransactionState.ROLLBACK;
            }
        }

        // 防网络切断的二次灵魂回溯（反查状态兜底机制）
        @Override
        public RocketMQLocalTransactionState checkLocalTransaction(Message msg) {
            // 系统闪断了不确定刚才的事物成没成？赶紧找回原来的单据核对状态！去查防重表。
            // 确保投递去最后生成的服务绝对没有任何闪失。
        }
    }
}

并且在上面执行实际本地事务的过程中，要时刻谨记，即使 Redis 经过千锤百炼验证放过来的配额，也是个不带脑子的数字。真下到最终存储盘引擎里扣减额度的时候，务必在语句拼写中强上“行锁+数值拦截双重验证”（乐观锁版本号）控制！

-- 最后一道护城墙
UPDATE course_inventory_engine
SET stock_num = stock_num - 1, version_idx = version_idx + 1
WHERE course_uid = ? AND stock_num > 0 AND version_idx = ?

三、结语战报：一场没有任何死锁或丢单的漂亮仗

通过这次战役，我们从系统链路监控后台 SkyWalking 和 Grafana 统计面板直接总结出以下宝贵战果规律：

架构师永远不是去写最复杂的业务规则拼接，而是在海量压力面前去画最克制、拦截最高效的生命漏斗。

核心法则总结：

1. 别信客户端防护：所谓倒计时禁止跳转对灰产根本没用，后端限流不可或缺。
2. 拒绝直接裸连 DB：绝对让高频扣减的数字与逻辑通过高速缓存碰撞而不是磁盘寻址。
3. 敬畏一切组件故障：所有远程与微服务调用的下游方法调用，随时都要做好超时与直接进入 FallBack 服务降级的准备，确保整体核心交易闭环绝不瘫痪。