摘要：你在开发中有没有遇到过抢票逻辑实现的难题？每到热门演唱会、春运车票开抢的时刻，互联网上总是会出现系统崩溃、超卖等问题。对于咱们互联网大厂后端开发人员来说，如何在高并发场景下，实现一套可靠且高效的抢票逻辑，成了必须攻克的技术难关。而 Spring Boot3，作
你在开发中有没有遇到过抢票逻辑实现的难题？每到热门演唱会、春运车票开抢的时刻，互联网上总是会出现系统崩溃、超卖等问题。对于咱们互联网大厂后端开发人员来说，如何在高并发场景下，实现一套可靠且高效的抢票逻辑，成了必须攻克的技术难关。而 Spring Boot3，作为当下热门的 Java 开发框架，为我们解决这一难题提供了有力的武器，接下来就通过一个具体案例，为大家详细拆解如何在 Spring Boot3 中实现一个稳定的并发抢票逻辑。
假设我们正在为一场超人气歌手的演唱会开发线上抢票系统，这场演唱会门票数量有限，仅 5000 张，但预计参与抢票的用户将超过 50 万，在抢票开始的瞬间，系统承受的并发请求预计会达到每秒 10 万次以上。在如此高并发的场景下，如果采用传统的抢票逻辑，很容易出现超卖、库存不一致、系统响应缓慢甚至崩溃等问题。而 Spring Boot3 凭借其轻量化、快速开发、强大的生态支持等优势，成为了开发这套高并发抢票系统的首选框架，它提供的一系列工具和组件，能够帮助我们构建高可用、高性能的抢票应用程序。
分布式锁方案
以这场演唱会抢票为例，在 Spring Boot3 项目中，我们首先在 pom.xml 文件中引入 Redis 相关依赖：
org.springframework.bootspring-boot-starter-data-redis接着，在 application.yml 文件中，配置好 Redis 服务器的地址、端口等连接信息：
spring:redis:host: localhostport: 6379password:在获取锁的过程中，我们把每张门票的 ID 作为锁的 key，利用 Redis 的 SET 命令结合 NX 和 EX 参数来尝试获取锁，通过 RedisTemplate 来实现这一操作。示例代码如下：
@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;public Boolean tryGetlock(String ticketId) {String value = UUID.randomUUID.toString;Boolean result = redisTemplate.opsForValue.setIfAbsent("lock:" + ticketId, value, 10, TimeUnit.SECONDS);return result != null && result;}成功获取到锁后，我们就可以执行抢票的核心业务逻辑，比如查询库存、扣除库存等。完成业务逻辑后，通过 DEL 命令释放锁，为了确保判断锁的持有者和释放锁的操作是原子性的，我们使用 Lua 脚本：
public void releaseLock(String ticketId, String value) {String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript(script, Long.class), Arrays.asList("lock:" + ticketId), value);}在实际抢票流程中，当用户发起抢票请求，先调用 tryGetLock 方法获取锁，如果获取成功则执行抢票逻辑，抢票完成后调用 releaseLock 方法释放锁；如果获取锁失败，则提示用户当前抢票人数过多，请稍后重试。
同样是这场演唱会抢票，在抢票活动开始前，我们将票的库存数量设置为 Redis 的一个数值型 Key，假设库存 Key 为 “concert_ticket_stock”，并将初始库存值设为 5000。编写抢票扣减库存代码时，使用 Redis 的 decr 命令进行库存扣减，通过 RedisTemplate 执行 decr 操作：
public boolean deductStock {Long decrement = redisTemplate.opsForValue.decrement("concert_ticket_stock");return decrement >= 0;}根据返回值判断是否抢票成功，如果返回值小于 0，则表示库存不足，抢票失败；如果返回值大于等于 0，则抢票成功。不过，由于多线程并发执行 decr 可能出现库存扣成负数的现象，所以我们可以在扣减前先通过 GET 命令查询库存，判断是否还有剩余。同时，如果出现误扣，可以通过 incr 命令进行库存回滚。完整代码如下：
public boolean checkAndDeductStock {String stockStr = redisTemplate.opsForValue.get("concert_ticket_stock");if (stockStr == null || Integer.parseInt(stockStr)为了进一步保障系统的稳定性，我们使用 Sentinel 进行限流熔断。首先在 pom.xml 文件中引入 sentinel 相关依赖：
com.alibaba.cloudspring-cloud-starter-alibaba-sentinel然后在 application.yml 文件中进行 Sentinel 的基本配置：
spring:cloud:sentinel:transport:dashboard: localhost:8080通过 Sentinel 控制台，我们可以方便地监控流量情况，并配置限流规则。比如设置 QPS（每秒查询率）限流，将抢票接口的 QPS 限制为每秒 1 万次，避免瞬间流量过大压垮系统。还可以结合 Nacos 实现限流规则的持久化，这样即使系统重启，限流规则也依然生效，让我们能够根据实际情况灵活调整系统的处理能力，避免因流量过大而导致系统崩溃。
通过以上在 Spring Boot3 中基于具体演唱会抢票案例实现的并发抢票逻辑多种方案，我们能够在高并发场景下，有效解决抢票过程中可能出现的各类问题，保障系统的稳定运行和用户的良好体验。但技术的探索永无止境，每一个方案都还有优化和改进的空间。
各位互联网大厂后端开发的伙伴们，不知道你们在实际项目中是否还有更高效的并发抢票实现方式呢？欢迎在评论区分享你的经验和见解，让我们一起交流学习，共同提升技术能力！也别忘了点赞、收藏这篇文章，以备不时之需。
来源：从程序员到架构师一点号
