摘要：高并发电商架构的核心： 在于通过缓存扛住读压力、异步化解耦写操作、分布式扩展提升系统容量。Java开发者需结合具体业务场景，灵活运用微服务、缓存、消息队列等技术，同时重视代码优化（如减少锁竞争、避免大事务）和 全链路监控，确保系统在高并发下的稳定性和可扩展性。
分层与模块化
分层架构：采用表现层（如Spring MVC）、业务层（服务拆分service）、数据访问层（ORM框架）的分层设计，降低耦合性。微服务拆分：将系统拆分为用户服务、商品服务、订单服务等独立模块，每个服务可独立部署和扩展（如使用Spring Cloud或Dubbo）。无状态化与水平扩展
通过无状态服务设计（如使用JWT Token管理会话），结合Kubernetes 或 Nginx 实现动态扩缩容，应对流量峰值。（Nginx 服务发现与负载均衡 如轮询、加权随机 分发请求）
多级缓存策略
本地缓存：使用Guava Cache或Caffeine缓存热点数据（如商品详情），减少Redis访问。分布式缓存：Redis Cluster缓存用户会话、库存信息等高频数据，通过分片和主从架构提升吞吐量（单节点QPS可达10万+）。缓存穿透/雪崩防护：采用布隆过滤器拦截无效请求，设置随机过期时间避免集中失效。静态资源缓存
将HTML、CSS、图片等静态资源上传至CDN，减少服务器压力，提升用户访问速度。
削峰填谷
使用Kafka或RocketMQ异步处理订单创建、库存扣减等高并发写入操作。例如，用户下单请求先写入消息队列，再由消费者批量处理，避免数据库瞬时压力太大。
最终一致性保障
通过消息队列实现分布式事务（如TCC模式或Saga模式），确保订单、库存、积分等跨服务操作的最终一致性。
分库分表与读写分离
垂直分库：将用户库、商品库、订单库分离，减少单库压力。水平分表：按用户ID或订单ID哈希分片，结合ShardingSphere实现数据路由。读写分离：通过MySQL主从集群，写操作走主库，读操作走从库（如使用MyCat或ShardingSphere）。连接池与SQL优化
使用HikariCP或Druid连接池，控制最大连接数，避免数据库连接耗尽。通过索引优化（B+树索引、覆盖索引）和慢SQL分析工具（如Arthas）提升查询效率乐观锁与分布式锁
乐观锁：在扣减库存时，通过版本号或CAS机制防止超卖（如UPDATE stock SET count=count-1 WHERE id=1001 AND count>0）。分布式锁：使用Redisson实现分布式锁，控制对共享资源（如秒杀库存）的并发访问。限流与熔断
限流：通过Sentinel或Resilience4j设置QPS阈值（如每秒5000次），超出阈值则拒绝请求，防止系统雪崩15。熔断降级：在服务调用失败率过高时，自动熔断并返回兜底数据（如Hystrix或Sentinel）预扣库存与异步下单
秒杀开始前，将库存预热至Redis，用户请求时通过Lua脚本原子扣减库存，生成临时订单后异步落库。
防刷与风控
通过IP限流、验证码、用户行为分析（如使用机器学习模型）识别并拦截恶意请求
下面给出 本地缓存 实战案例 供大家参考：
package..;import com.google.common.cache.Cache;import com.google.common.cache.CacheBuilder;import com.google.common.cache.RemovalListener;import com.google.common.cache.RemovalNotification;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.stereotype.Component;import javax.annotation.PostConstruct;import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** @author * @title: CacheLocalConfig* @description:本地缓存 贼快* @date */@Componentpublic class CacheLocalConfigService {private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CacheLocalConfigService.class);/** 缓存值的最大数 */private int maximumSize = 1000;private Cache cache = null;public CacheLocalConfigService{super;}public int getMaximumSize{return maximumSize;}public void setMaximumSize(int maximumSize){this.maximumSize = maximumSize;}/*** 初始化。*/@PostConstructpublic void init {cache = CacheBuilder.newBuilder//基于容量回收//基于容量的清除：通过 CacheBuilder.maximumSize 方法设置 Cache 的最大容量数，当缓存数量达到或接近该最大值时，将清除最近最少使用的缓存;.maximumSize(this.maximumSize).initialCapacity(100)//并发级别 设置并发级别，并发级别是指可以同时写缓存的线程数.concurrencyLevel(5)//设置多久没被访问(读/写)的过期时间 -- expireAfterAccess指定对象多久没有被访问后过期。.expireAfterAccess(60*10, TimeUnit.SECONDS)//设置过期时间(写入n秒内过期)在一定时间内没有创建/覆盖时，会移除key，下次从loading中取.expireAfterWrite(60*10, TimeUnit.SECONDS)//.removalListener(async)//设置缓存的移除通知.removalListener(new RemovalListener {@Overridepublic void onRemoval(RemovalNotification notification) {logger.error("*********CacheLocalConfigService removalListener****"+notification.getKey + " was removed, cause is " + notification.getCause);}}).recordStats.build;}/**** 获取一个缓存，如果该缓存不存在则返回一个null值* 获取{@linkplain Object}。* @return 返回{@code null}表示没有缓存*/public Object getIfPresent(String key){return this.cache.getIfPresent(key);}/*** 添加至缓存。* @param key* @param o*/public void put(String key,Object o){this.cache.put(key, o);}/*** 清除指定名称缓存。* @param key*/public void invalidate(String key){this.cache.invalidate(key);}public String stats{/* hitRate：缓存命中率；averageLoadPenalty：加载新值的平均时间，单位为纳秒；evictionCount：缓存项被回收的总数，不包括显式清除。*/return this.cache.stats.toString;}public long size{return this.cache.size;}}跟我一起使用：
@Servicepublic class CacheLocalCommonService {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CacheLocalCommonService.class);@Autowiredprivate TmanVisitAndPlanService visitAndPlanService;@Autowiredprivate CacheLocalConfigService cacheLocalConfigService;@Autowiredprivate ImanAreaService imanAreaService;public static final String key_local_cache_manForSelect = "local_cache_manForSelect_visit";public static final String key_AllProvince = "local_cache_AllProvince";public List> findmanForSelect{Object data = cacheLocalConfigService.getIfPresent(key_local_cache_manForSelect);if(data == null){List> dataSelectDb = visitAndPlanService.findmanForSelect;cacheLocalConfigService.put(key_local_cache_manForSelect,dataSelectDb);logger.error("****findmanForSelect put缓存,key={}",key_local_cache_manForSelect);return dataSelectDb;}logger.error("****使用缓存,key={}",key_local_cache_manForSelect);return (List>) data;}/*** 清除缓存*/public void cleanKeymanForSelect{try {logger.error("**** cleanKeymanForSelect invalidate缓存,key={}",key_local_cache_manForSelect);cacheLocalConfigService.invalidate(key_local_cache_manForSelect);} catch (Exception e) {logger.error("**** invalidate缓存,key={} 异常",key_local_cache_manForSelect);}}public List findAllProvinces{String key = key_AllProvince;Object data = cacheLocalConfigService.getIfPresent(key);if(data == null){List provinces = imanAreaService.findAllProvinces;cacheLocalConfigService.put(key,provinces);logger.error("****findAllProvinces put缓存,key={}",key);return provinces;}logger.error("****使用缓存,key={}",key);logger.error("****cacheLocalConfigService 缓存 统计,cacheStats={}", cacheLocalConfigService.stats);logger.error("****cacheLocalConfigService 缓存 统计,size={}", cacheLocalConfigService.size);return (List) data;}}来源：左手小拇指
