高并发场景下如何设计Spring MVC接口保证数据强一致性？

题目

高并发场景下如何设计Spring MVC接口保证数据强一致性？

信息

• 类型：问答
• 难度：⭐⭐⭐

考点

分布式事务处理,高并发优化策略,缓存与数据库一致性,Spring MVC深度优化,限流熔断机制

快速回答

实现要点：

• 采用TCC分布式事务或Saga模式替代传统@Transactional
• 使用Redis+Lua脚本实现原子化缓存操作
• 通过分库分表+读写分离优化数据库访问
• 应用限流熔断（Sentinel/Resilience4j）保护系统
• 使用异步处理（@Async+消息队列）解耦核心逻辑

核心挑战与解决思路

在10万QPS场景下，传统Spring MVC架构面临：1）数据库连接池耗尽 2）事务冲突 3）缓存不一致 4）服务雪崩。需采用分布式架构+最终一致性方案。

关键实现方案

1. 分布式事务处理（代码示例）

// TCC模式实现示例
@Service
public class PaymentService {
    @Transactional
    public void tryPhase(@RequestParam Long orderId, 
                         @RequestParam BigDecimal amount) {
        // 1. 冻结资金（Try）
        accountClient.freeze(orderId, amount);
        // 2. 创建本地事务记录
        txLogRepo.save(new TransactionLog(orderId, "PAYMENT")); 
    }

    @Transactional
    public void confirmPhase(Long orderId) {
        // 1. 实际扣款（Confirm）
        accountClient.deduct(orderId);
        // 2. 更新事务状态
        txLogRepo.updateStatus(orderId, "CONFIRMED");
    }

    // 补偿逻辑（Cancel）类似
}

对比方案：

2. 缓存一致性设计

// Redis+Lua保证原子性
String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] " +
                   "then redis.call('del', KEYS[1]) " +
                   "return 1 else return 0 end";
redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class), 
                      Collections.singletonList("stock_lock"), orderId);

缓存策略对比：

• Cache-Aside： 先更DB再删缓存，需延迟双删
• Write-Behind： 写缓存异步批量刷DB
• Read-Through： 缓存失效时由缓存服务加载

3. 高并发优化措施

• 数据库层：
  • 分库分表（ShardingSphere）
  • 读写分离 + 连接池优化（HikariCP配置maxPoolSize=500）
• 服务层：
  • 线程池隔离：不同业务使用独立线程池
  • 异步化：@Async处理非核心逻辑
• Web层：
  • Tomcat参数调优：maxThreads=1000, acceptCount=2000
  • 禁用ViewResolver（返回JSON场景）

常见错误与规避

• 错误1： 在Controller内直接加@Transactional
  规避： 事务应在Service层，且超时时间<3s
• 错误2： 循环依赖导致事务失效
  规避： 使用@Lazy或Setter注入
• 错误3： 缓存未设置过期时间导致内存泄漏
  规避： 设置TTL并启用淘汰策略

扩展知识

• 流量控制： Sentinel集群限流（而非单机限流）
• 监控体系： Micrometer+Prometheus监控JVM/DB连接池
• 热点数据处理： 本地缓存+Redis分片
• 零信任设计： 对所有入参进行Sharding Key验证