活动接口设计中的性能优化实战手记

频道：游戏攻略日期：2025-04-23 19:50:10 浏览：2

上周三晚上十点，我正蹲在小区楼下喂流浪猫，突然收到运维同事的夺命连环call："双十一活动接口又挂了！用户投诉红包领不了！"手忙脚乱跑回家处理故障时，突然想起三年前自己刚接手活动系统那会儿，每逢大促必宕机的魔咒。这些年踩过的坑、掉的头发，都变成了今天要和你分享的这些实战经验。

一、缓存设计的艺术

去年给某电商做秒杀系统时，我们发现活动详情接口的QPS峰值能达到12万次/秒。这时候要是不用缓存，数据库分分钟就要表演原地爆炸。

1.1 内存缓存的正确打开方式

刚开始我们简单粗暴地给所有接口都加上了5分钟缓存，结果第二天运营就拿着用户投诉找上门："价格都调整半小时了，前台怎么还不更新？"后来我们学聪明了，把缓存策略改成：

基础信息缓存30分钟
库存数据实时穿透
用户参与记录缓存5秒

1.2 分布式缓存的陷阱

去年春节红包活动，某大厂就因为Redis集群脑裂导致活动页白屏两小时。我们现在会这样设计：

主集群用Redis Cluster分片
本地内存做二级缓存
设置合理的超时时间和降级策略

策略类型	命中率	实现成本	适用场景
内存缓存	85%	低	单机高频访问
Redis集群	95%	中	分布式系统
多级缓存	99%	高	超高并发场景

二、异步处理的七十二变

活动接口设计中的性能优化技巧

还记得第一次做抽奖活动时，同步写入中奖记录直接把MySQL打挂的惨剧吗？现在我们处理这类场景就像炒菜放盐一样自然：

2.1 消息队列的正确姿势

用Kafka处理领奖请求时，发现有些用户收不到短信通知。后来排查发现是消费端没做好幂等处理，重复消息导致短信通道被拉黑。现在的标准流程：

生产端加唯一业务ID
消费端做Redis去重
死信队列告警机制

2.2 线程池的微调艺术

某次直播互动活动，线程池参数没调优直接上线，结果请求堆积把服务拖垮。现在我们都会带着下面这个配置模板：


@Bean
public ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor;
executor.setCorePoolSize(20);
executor.setMaxPoolSize(100);
executor.setQueueCapacity(500);
executor.setKeepAliveSeconds(60);
executor.setThreadNamePrefix("async-activity-");
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy);
return executor;