快速体验
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开发一个电商高并发模拟系统，模拟双11大促场景。要求：1. 实现商品详情页API 2. 支持10万QPS压力测试 3. 包含多级缓存方案(Redis+本地缓存) 4. 数据库分库分表设计 5. 限流熔断机制。使用Java Spring Boot实现，提供性能对比数据，展示不同优化手段对QPS的提升效果。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个电商大促的模拟系统，正好把整个优化过程记录下来。从最初只能扛住1万QPS，到最终实现10万QPS的目标，中间踩了不少坑，也积累了一些实战经验。
系统架构设计最开始用的是单体架构，所有请求都直接打到数据库。当并发量上来后，数据库连接池很快就被占满。后来改成了微服务架构，将商品服务独立出来，通过API网关进行路由。这样不仅提高了系统的可扩展性，还能针对不同服务进行独立扩容。
数据库优化商品表最初是单表存储，当数据量达到百万级时，查询性能明显下降。我们做了垂直分库（商品基础信息和库存信息分离）和水平分表（按商品ID哈希分片）。同时引入了读写分离，写操作走主库，读操作走从库。这个改动让数据库QPS提升了3倍左右。
多级缓存方案
- 第一层是本地缓存（Caffeine），缓存热点商品数据，命中率能达到60%
- 第二层是Redis集群，缓存全量商品数据，设置合理的过期时间
第三层才是数据库查询，通过布隆过滤器先判断数据是否存在 这样设计后，90%的请求在前两层就被拦截了，数据库压力骤减。
限流熔断机制使用Sentinel实现了三种保护策略：
- 接口级别QPS限流
- 慢调用比例熔断
系统负载保护 当流量突增时，这些机制能保证系统不会雪崩，而是优雅降级。
性能测试对比通过JMeter压测，记录每个优化阶段的QPS变化：
- 原始版本：12,000 QPS
- 加Redis缓存后：35,000 QPS
- 分库分表后：68,000 QPS
- 本地缓存+限流后：102,000 QPS 最终系统能稳定处理10万QPS，平均响应时间控制在200ms以内。
整个开发过程在InsCode(快马)平台上完成的，它的在线IDE和一键部署功能特别适合这种需要快速迭代验证的场景。不用操心环境配置，写完代码直接就能测试性能，部署过程也很流畅。对于需要处理高并发的开发者来说，这种即开即用的体验真的很省时间。
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开发一个电商高并发模拟系统，模拟双11大促场景。要求：1. 实现商品详情页API 2. 支持10万QPS压力测试 3. 包含多级缓存方案(Redis+本地缓存) 4. 数据库分库分表设计 5. 限流熔断机制。使用Java Spring Boot实现，提供性能对比数据，展示不同优化手段对QPS的提升效果。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
