2023-03-22 21:15 已编辑门头沟学院 Java 发布于江苏

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秒杀项目常见问题

1.讲一下你这个高并发抢购系统(秒杀)

是什么，用了什么（Redis、动静分离、隐藏链接、限流、削峰），压测结果

这个系统主要是模拟秒杀活动，实现一个支持高并发的服务。

为了解决高并发带来的问题，我用Redis实现了缓存预热、预减库存的功能，通过使用Nginx实现动静分离来降低服务器的压力，加快用户访问速度。隐藏了秒杀接口地址，防止用户提前知道秒杀地址。还通过输入验证码的方式防止恶意秒杀，同时还起到了削峰的作用。最后通过Jmeter压力测试，QPS从最初的150/s提升到2000/s左右。

2.秒杀中如何处理超卖问题？

在定时上架秒杀商品时，使用分布式信号量作为商品的库存缓存到Redis中，当活动开始接收到秒杀请求时，在Redis中进行预减库存，如果Redis中的库存不足时，直接返回秒杀失败；如果有库存，就将请求放入异步队列中，给用户返回一个秒杀成功，正在创建订单，然后订单服务监听这个队列，生成秒杀订单，减少数据库库存等一系列操作。

3.秒杀中如何解决重复下单问题？(普通订单也一样操作)

mysql唯一索引（商品索引）+ 分布式锁

4.热点数据失效（缓存击穿）问题如何解决？

因为每一场的秒杀活动持续的时间都是确定的嘛，所以可以把热点数据的过期时间设置的跟活动持续时间一样，这样活动一结束，热点数据自己就删除了，也不会导致在活动期间数据就失效了。

5.Redis缓存和数据库数据一致性如何保证？

使用canal组件实现（canal的原理，模拟MySQL的主从复制机制）
更新数据库后立即删缓存，然后下一次查缓存找不到数据后会再次从数据库同步到缓存。

6.★减库存成功了，但是生成订单失败了，该怎么办？(分布式事务的数据一致性问题)

使用mq来解决这个问题。如果扣减库存成功了但是下单失败了，订单服务就给mq发送一个消息，然后库存服务就来监听这个mq，如果能从mq中拿到消息说明订单失败了，然后就进行回滚操作。

【tips】seata虽然能控制分布式事务，但是不适合高并发，像下订单就是一个高并发操作，所以我们不用seata来实现下订单的分布式事务。因为seata实现分布式事务需要加锁，一加锁相当于把高并发变成串行化了。

7.做了什么限流削峰的措施？

（1）点击秒杀按钮以后要先填一个验证码（前端）；

（2）在定时上架秒杀商品时，使用分布式信号量作为商品的库存缓存到Redis中，当活动开始接收到秒杀请求时，在Redis中进行预减库存，如果Redis中的库存不足时，直接返回秒杀失败；

8.如何解决客户的恶意下单问题？

如果客户想伪造请求来快速秒杀，通过我们的链接加密可以实现。

使用脚本的恶意请求可以用验证码来解决。

9.多机器扣减库存，如何保证它的线程安全的？

用redission实现分布式锁。在扣减库存前，先获取分布式锁getLock()，然后上锁lock，再进行扣减，最后再释放锁。

（1）如果扣减失败，没有释放锁会导致什么情况？怎么解决？

会造成死锁。

给锁设置过期时间，防止出意外释放不了锁造成死锁。

（2）怎么保证释放的就是自己的锁？

在getLock时可以给锁一个名字，只要名字一样就是同一把锁。

10.如何去减Redis中的库存？

在秒杀系统中Redis中的商品库存是用分布式信号量存的，通过tryAcquire()来获取信号量，获取信号量的操作就相当于扣减了库存。

【tips】tryAcquire()是不阻塞的，tryAcquire()不传参是获取一个信号量，tryAcquire(int n)是获取n个信号量(有这么多的话)。

11.缓存中的数据突然失效，导致请求全部打到了数据库，如何解决？

(典型的缓存雪崩问题)

给缓存中的数据的过期时间加随机数。

12.如果项目中的Redis挂掉，如何减轻数据库的压力？

可以搭建redis集群，通过哨兵机制来监控主节点，如果主节点挂了就从从节点中选一个新的主节点，实现故障转移。

13.页面静态化

那就把能提前放入cdn服务器的东西都放进去，反正把所有能提升效率的步骤都做一下，减少真正秒杀时候服务器的压力。

14.秒杀系统面临的问题有哪些？

高并发、脚本恶意请求、加了缓存之后的缓存三大问题（击穿、穿透、雪崩）。

15.秒杀系统如何设计？

独立部署+动静分离+限流+熔断降级+缓存预热+异步订单+秒杀链接加密。

（1）独立部署

把秒杀系统单独作为一个微服务，这样一旦秒杀系统实在顶不住了，也不会影响其他服务。

（2）动静分离

使用Nginx实现动静分离，让静态资源从nginx直接返回，减轻服务器的压力。

（3）限流

前端限流+后端限流。

前端可以使用一个验证码，通过手速快慢可以进行一部分限流，还可以过滤机器人的恶意请求。

后端可以使用sentinel在网关设置一些限流规则，比如url必须正确；还可以用分布式信号量，在Redis中保存用分布式信号量代替库存，抢不到信号量就不用去查数据库了。

（4）熔断降级

如果出现问题，给前端返回一个快速失败的提示，将用户引导到一个降级页面，这样可以保证整个调用链不是阻塞的。

（5）缓存预热

使用定时任务在每天凌晨三点上架要秒杀的商品，将商品信息提前保存到Redis中。

（6）异步订单
秒杀成功后发送消息给mq然后给用户返回"秒杀成功，正在创建订单"，让订单服务监听mq，然后异步进行订单创建、扣减库存等操作，这样可以防止一条秒杀请求阻塞等待订单完成才给用户返回结果。

（7）秒杀链接加密

缓存商品数据时给每个商品随机生成一个uuid，在发送秒杀请求时，必须保证请求带上skuId和这个随机码才能进来。

16.分布式会话问题?

在实现用户社交登录时，发现有时候已经登录过了但是系统还是会提示去登录，后来发现是session和cookie的问题，这个问题其实是在分布式下session不能共享的问题。用户第一次登录时把登录信息放在session里(session.setAttribute("sessionName",value))，然后把session保存在服务器里，并把token返回给浏览器的cookie，这样用户第二次请求时就带着有token的cookie，服务器就认为已经登陆过了。但是在分布式下会存在一些问题，首先这个过程只能在当前域名下(同一微服务)起作用，其次如果有多台服务器的话，两次请求转发到不同的服务器，即使是同一服务也不能共享session数据。

解决方案是通过SpringSession，自定义一个cookie的序列化器，先将作用域扩大到整个项目(setDomainName())。同时在用户第一次登录时，将session都存到Redis里，让所有服务都去Redis里根据sessionId去获取对应的session，

然后通过设置cookie跨域分享以及利用redis存储token信息得以解决。

17.线程池的执行过程？

当任务进来后，会先判断线程池中的核心线程数是否小于corePoolSize，如果小于的话会直接创建一个核心线程去处理任务；如果大于说明没有核心线程了，就将任务放入阻塞队列中等待。如果核心线程和阻塞队列都满了，就创建非核心线程，去处理阻塞队列中的任务。当线程数达到了maximumPoolSize并且阻塞队列也满了，就会采用拒绝策略来处理任务。

18.你项目中的难点是什么？

（1）Feign远程调用丢失请求头问题

在进行远程调用时cookie需要带上sessionId，来标注用户登录状态的session，但是发现还是提示要先登录，而且cookie中并没有sessionId。后来查了资料发现feign在远程调用时会先构造一个新的请求，而这个新请求里面并没有请求头，所以导致没有携带sessionId。

解决：feign在构造请求之前可以经过请求拦截器(RequestInterceptor)，通过拦截器的apply方法可以给请求加一些东西，但是默认情况下是没有拦截器的，那么我们就可以自己定义一个RequestIterceptor并重写apply方法，通过RequestContextHolder来获取原来请求中的sessionId，然后让后面feign构造的新请求携带上sessionId。

（2）用户登录的问题（分布式session）

在实现用户社交登录时，发现有时候已经登录过了但是系统还是会提示去登录，后来发现是session和cookie的问题。用户第一次登录时把登录信息放在session里(session.setAttribute("sessionName",value))，然后把session保存在服务器里，并把token返回给浏览器的cookie，这样用户第二次请求时就带着有token的cookie，服务器就认为已经登陆过了。但是在分布式下会存在一些问题，首先这个过程只能在当前域名下(同一微服务)起作用，其次如果有多台服务器的话，两次请求转发到不同的服务器，即使是同一服务也不能共享session数据。

解决方案是通过SpringSession，自定义一个cookie的序列化器，先将作用域扩大到整个项目(setDomainName())。同时在用户第一次登录时，将session都存到Redis里，让所有服务都去Redis里根据sessionId去获取对应的session。

19.项目中Redis都做了些什么？

（1）在项目中用Redis保存购物车数据；

（2）通过令牌机制实现接口的幂等性，将token保存在Redis中；

（3）在实现社交登录时，将session存在Redis中来解决session共享问题；

（4）在实现秒杀时，将秒杀商品信息缓存到Redis中。

20.项目中RabbitMQ都做了什么？

作为异步下单的中间件，实现解锁库存和定时关单。

（1）解锁库存

(超时未支付、用户自己取消订单、锁完库存但是其他远程调用失败了导致的订单回滚都要解锁库存)

当需要解锁库存的时候，比如说订单回滚了，就给交换机发送一个消息，然后交换机根据路由键转发给解锁mq，库存解锁服务监听到这个消息以后，就根据消息进行库存解锁的操作。——可以涉及到方法重载

【库存工作单表】记录了库存锁了多少，是哪个订单锁的，方便回滚。

（2）定时关单

当订单创建成功了，就给交换机发送(rabbitTemplate.convertAndSend())一个消息(订单实体对象)，然后交换机根据路由键将消息转发到延迟队列，延迟队列设置了30min的过期时间，当30分钟一过，延迟队列会把过期的消息，再发给交换机，由交换机转发给关单的消息队列，由关单服务进行监听，关单服务拿到消息以后要先判断订单状态，如果是待支付状态，就进行关单，把订单状态设置为已取消；如果是其他状态就不用操作了。

21.线程池技术中核心线程数的取值有经验值吗？

CPU密集型业务：N+1
IO密集型业务：2N

22.TPS(每秒处理的事务)提升了多少？如何提高tps?

基础架构下的tps是200，经过做动静分离、引入redis缓存、nginx反向代理（集群）后达到了2000左右。

23.一个人同时用电脑和手机去抢购商品，会颁发几个token？

（多台设备登录属于SSO问题，用户登录一端之后另外一端可以通过扫码等形式登录。）

虽然用户登录了多台设备，但是用户名是一样的，所以为用户颁发的token是相同的，只会颁发一个token。

24.线程池的拒绝策略能详细说一下吗？

AbortPolicy：直接丢弃任务，并抛出RejectedExecutionException拒绝执行异常；
DiscardPolicy：丢弃(discard)任务，但是不抛出异常；
DiscardOldestPolicy：丢弃位于阻塞队列最前面的任务（也就是最早进来的任务），然后重新提交被拒绝的任务；
CallerRunsPolicy：由提交任务的线程处理该任务。

25.被线程池拒绝掉的那部分用户的秒杀令牌还有效吗？

无效，会从redis中删除，当该用户再去秒杀抢购时，需要重新获取秒杀令牌。

26.线程池中阻塞队列的大小设置为多少合适？

设置为（秒杀商品的个数 - 核心线程数）。这样的话所有秒杀任务最终都可以被处理，而不会说明明有库存，用户秒杀了但是队列满了导致秒杀任务被丢失了。

27.项目上线之后想看JVM的GC情况在Linux中用什么命令？

jstat -gc vmid count // jstat-统计jvm信息的指令
jstat -gc 12538 5000 // 表示将12538进程对应的Java进程的GC情况，每5秒打印一次

29.能不能详细描述一下使用MQ异步减redis与MySQL库存的过程？

redis中的库存减成功后，生成一条消息，包含了商品信息(包含了库存信息)和用户信息，然后将消息发送给交换机；交换机转发到生成订单服务监听的队列，然后该服务会消费这条消息，根据商品信息和用户信息创建一条订单，并修改数据库中对应商品的库存。

30.做到了什么程度、库存量与并发度是多少？

QPS：单机2000/s

31.秒杀系统中MySQL中的表是怎么设计的？

秒杀用户表、商品信息表、秒杀商品表（记录该商品的秒杀始末时间，秒杀价和剩余量）、秒杀订单表（记录了秒杀用户名和秒杀的商品还有订单号）、订单详情表（通过秒杀订单号来查找对应的订单详情，里面记载更详实的业务信息）。

32.如何只使用MySQL保证商品没有超卖？

将查库存、减库存两个sql语句作为一个事务进行控制，保证每一个库存只能被一个用户消费。两条语句都执行成功进行事务提交，否则回滚。

缺点：低并发。

33.数据库改库存的SQL？

update table set stock = stock-1 where sku_id = ? and stock > 1;

34.如何防止用户一直点击下单按钮？（防止重复下单、幂等性问题）

前端限制：一次点击之后按钮置灰几秒钟。
后端限制：由于秒杀令牌的设置，用户的一个下单请求会先判断用户当前是否已经持有令牌了，因为用户全局只能获取一次令牌，然后存入到Redis缓存中。用户有令牌的话直接返回 “正在抢购中”。

35.定时任务的框架选型？为什么选Quartz？

我了解的实现定时任务的方法有Java自带的，比如Timer和ScheduledExecutor，还有Quartz，我在项目中用的就是Quartz。

Timer是通过创建一个TimerTask，实现自己的run方法，然后通过Timer调用schedule方法来调度这个任务，可以指定延迟一段时间后再调度。Timer的缺点就是所有的任务都是用一个线程来调度的，也就是说这些任务是串行执行，不适合用在分布式中。
ScheduledExecutor是基于线程池设计的，每一个调度的任务都由线程池中的一个线程去执行，所以说这些任务时并发执行的。但是ScheduledExecutor只能实现基于开始时间与重复间隔定时任务，像设置每天3点执行一个任务就实现不了了，所以也不满足我的需求。
Quartz支持分布式调度任务，可以通过Cron表达式来实现更复杂的定时任务。
怎么使用Quartz？
使用异步执行定时任务，来保证定时任务不阻塞。默认是阻塞的，需要等待上一次任务执行完才能执行下一个。因为默认情况下，定时任务线程池只设置了一个线程。
首先要在配置类上@EnableSchedule开启定时任务功能，用@EnableAsync开启异步。然后创建一个调度类，在里面调用定时上架商品的业务逻辑(service)，在方法的上面用@Scheduled注解标注每天3点的cron表达式。

36.定时上架商品的流程？

一到我们指定的时间，会先远程调用优惠服务，查出最近三天的秒杀活动(select * from 秒杀活动表 where starttime between xxx and xxx；)，如果能查到最近三天的秒杀活动，再查活动关联的秒杀商品信息。然后把活动场次和商品信息缓存到Redis，同时用分布式信号量作为库存进行扣减，只要有一个秒杀请求进来信号量就减1，减到0就说明没库存了。