业务和功能介绍
成都职工 app 是成都市总工会面向成都市内全体职工发节日福利的一款 app ，上面包含了衣、食、住、行各种 app 应用，包括用户商城、即时聊天，职工婚恋，职工打车、职工就业、职工订餐等业务。成都职工 app有800w+用户数量，最高日活跃用户
70w+，最高并发用户数2w+。此系统使用到的技术有 springboot+springcloud+redis+mysql+netty+rabbitMQ+canal+kafka
70w+，最高并发用户数2w+。此系统使用到的技术有 springboot+springcloud+redis+mysql+netty+rabbitMQ+canal+kafka
项目实现
商城系统作为核心业务，采用了微服务与分层架构。系统整合了产品、优惠、订单与物流等模块，其中产品系统管理着包含类型、规格和信息的SKU数据，数据量达50万以上，并承受超8000万的查询PV。为应对高并发读取，系统利用Redis的Hash结构缓存SKU信息。订单模块则采用多维度分表策略，按用户ID哈希分为32张表，每表预估承载百万级数据，以支撑每日超10万的订单量。为保证分布式环境下的库存准确性，系统使用Redisson实现分布式锁，防止超卖。订单ID预先生成并包含用户信息。同时，为满足商家对订单的查询与统计需求，订单数据通过Canal组件同步至Elasticsearch，提升检索效率。支付流程通过调用外部支付接口实现，并利用异步回调及RabbitMQ延迟队列，对未支付订单进行超时检查，若超时则自动删除订单并回滚库存，确保了最终一致性。
秒杀系统作为商城的高并发扩展，在架构设计上严格遵循漏斗模型，层层过滤流量，保护后端核心服务。首先，系统通过Freemarker对商品详情页进行静态化，降低数据库压力。其次，下单URL采用MD5加密与验证码机制，有效防止刷单。库存扣减完全基于Redis的哨兵集群（一主三从）进行高性能扣减，扣减成功后，订单数据异步推送至RabbitMQ，由独立的订单消费模块进行数据库最终库存扣减，保证秒杀商品“宁可少卖，绝不超卖”的业务底线。此外，业务上限制单个用户仅能购买一件商品，避免恶意囤货。库存变化无需实时展示给前端，通过定时任务将剩余库存重新同步至Redis进行下一轮销售。
IM聊天系统则展现了其在长连接与高吞吐消息处理方面的能力。系统采用Netty实现TCP长连接，通过Redis存储App用户的连接会话信息，实现多节点间的通道寻址，并结合IdleStateHandler进行高效心跳保活。消息发送优先保证在线用户的即时触达，离线用户则仅存储未读消息状态。用户上线后，从服务端拉取消息并更新状态，其中最新的200条未读消息使用Redis的List结构暂存。系统采用Kafka作为消息缓冲层，通过用户ID哈希将海量消息分区存储，解决数据倾斜问题。最终，离线消息服务消费Kafka数据，并通过用户ID分表策略，将消息持久化至MongoDB，实现了超大用户规模下的消息存储与快速检索。
秒杀系统作为商城的高并发扩展，在架构设计上严格遵循漏斗模型，层层过滤流量，保护后端核心服务。首先，系统通过Freemarker对商品详情页进行静态化，降低数据库压力。其次，下单URL采用MD5加密与验证码机制，有效防止刷单。库存扣减完全基于Redis的哨兵集群（一主三从）进行高性能扣减，扣减成功后，订单数据异步推送至RabbitMQ，由独立的订单消费模块进行数据库最终库存扣减，保证秒杀商品“宁可少卖，绝不超卖”的业务底线。此外，业务上限制单个用户仅能购买一件商品，避免恶意囤货。库存变化无需实时展示给前端，通过定时任务将剩余库存重新同步至Redis进行下一轮销售。
IM聊天系统则展现了其在长连接与高吞吐消息处理方面的能力。系统采用Netty实现TCP长连接，通过Redis存储App用户的连接会话信息，实现多节点间的通道寻址，并结合IdleStateHandler进行高效心跳保活。消息发送优先保证在线用户的即时触达，离线用户则仅存储未读消息状态。用户上线后，从服务端拉取消息并更新状态，其中最新的200条未读消息使用Redis的List结构暂存。系统采用Kafka作为消息缓冲层，通过用户ID哈希将海量消息分区存储，解决数据倾斜问题。最终，离线消息服务消费Kafka数据，并通过用户ID分表策略，将消息持久化至MongoDB，实现了超大用户规模下的消息存储与快速检索。
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【专业编程工作日志】
日期：二零二六年九月二十九日
项目：用户中心／登录风控与限流改造
工时：八小时
今日目标：降低恶意撞库与短信轰炸对登录服务的影响，同时保证正常用户可用性。
上午九点半至十一点：分析监控告警与日志检索平台，发现同一互联网协议地址在短时间内高频请求短信验证码接口，绕过前端图形验证后直接调用后端接口；现有单机计数器在集群下不准确，存在超发。十一点至十二点半：设计并实现“滑动窗口限流＋分布式原子计数＋关系型数据库唯一索引”三层防护；按手机号、互联网协议地址、设备标识三个维度限流，验证码发送前先占位，成功后才写入发送记录，失败回滚占位。下午两点至五点：补充单元测试与集成测试，覆盖正常请求、并发撞库、缓存失效、数据库冲突、消息队列重试五类场景；使用压测工具模拟每秒三千次请求，恶意请求拦截率百分之九十九点九，正常用户成功率百分之九十九点八，接口九十九分位延迟从三百八十毫秒降至一百五十毫秒。下午五点到六点：增加监控指标“验证码拦截总数”“限流命中总数”“验证码发送失败总数”，更新接口文档与值班手册，提交说明为“为登录接口增加风控幂等与限流”。遗留问题：历史超发记录需要离线核对；设备标识伪造较多，下一步接入设备指纹服务。明日计划：灰度百分之十流量观察两小时，确认无误后全量；补充消息队列补偿链路，完成代码评审后合并至发布分支。
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