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spring-boot-seckill分布式秒杀系统是一个用SpringBoot开发的从0到1构建的分布式秒杀系统，项目案例基本成型，逐步完善中。 开发环境： JDK1.8、Maven、Mysql、IntelliJ IDEA、SpringBoot1.5.10、zookeeper3.4.6、kafka_2.11、redis-2.8.4、curator-2.10.0 启动说明： 1、启动前 请配置application.properties中相关redis、zk以及kafka相关地址，建议在Linux下安装使用。 2、数据库脚本位于 src/main/resource/sql 下面，启动前请自行导入。 3、配置完成，运行Application中的main方法，访问 http://localhost:8080/seckill/swagger-ui.html 进行API测试。 4、秒杀商品页：http://localhost:8080/seckill/index.shtml ，部分功能待完成。 5、本测试案例单纯为了学习，某些案例并不适用于生产环境，大家根据所需自行调整。 秒杀架构： 架构层级 1、一般商家在做活动的时候，经常会遇到各种不怀好意的DDOS攻击(利用无辜的吃瓜群众夺取资源)，导致真正的我们无法获得服务！所以说高防IP还是很有必要的。 2、搞活动就意味着人多，接入SLB，对多台云服务器进行流量分发，可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。 3、基于SLB价格以及灵活性考虑后面我们接入Nginx做限流分发，来保障后端服务的正常运行。 4、后端秒杀业务逻辑，基于Redis 或者 Zookeeper 分布式锁，Kafka 或者 Redis 做消息队列，DRDS数据库中间件实现数据的读写分离。 优化思路 1、分流、分流、分流，重要的事情说三遍，再牛逼的机器也抵挡不住高级别的并发。 2、限流、限流、限流，毕竟秒杀商品有限，防刷的前提下没有绝对的公平，根据每个服务的负载能力，设定流量极限。 3、缓存、缓存、缓存、尽量不要让大量请求穿透到DB层，活动开始前商品信息可以推送至分布式缓存。 4、异步、异步、异步，分析并识别出可以异步处理的逻辑，比如日志，缩短系统响应时间。 5、主备、主备、主备，如果有条件做好主备容灾方案也是非常有必要的(参考某年锤子的活动被攻击)。 6、最后，为了支撑更高的并发，追求更好的性能，可以对服务器的部署模型进行优化，部分请求走正常的秒杀流程，部分请求直接返回秒杀失败，缺点是开发部署时需要维护两套逻辑。 分层优化 1、前端优化：活动开始前生成静态商品页面推送缓存和CDN，静态文件(JS/CSS)请求推送至文件服务器和CDN。 2、网络优化：如果是全国用户，最好是BGP多线机房，减少网络延迟。 3、应用服务优化：Nginx最佳配置、Tomcat连接池优化、数据库配置优化、数据库连接池优化。