众所周知，互联网分布式系统架构设计必须考虑高并发，高并发也是开发者常常会面临的一个技术难题。怎样控制库存避免超卖?如何实现线程间数据处理的同步?本文将以红包雨系统业务为例，为大家详细阐述业务痛点和系统设计的方法，帮助大家梳理解决问题的思路，构建系统思维的能力。

1、业务要求及痛点分析

红包雨项目属于抽奖类系统的一种，它要求在某段时间内随机派发奖品，用户抢红包参与活动。这个业务由管理后台、用户前台和开发平台构成。其中管理后台需要实现用户管理、奖品管理、活动管理、中奖统计等功能;用户前台用于注册登录、参与抽奖、个人中心查看中奖信息等。开发平台包含微服务架构体系、注册与服务发现Nacos、部署平台、接口管理Swagger等。

由于抽奖系统常常涉及到大批用户的点击涌入，怎样设计系统以达到高并发情况下的及时响应是本项目的重中之重。同时抽奖的奖品数量需要精确控制，不允许出现设置了5个奖品，最终6人中奖这种类似的问题。同时，在活动时间段内，管理员设置好的奖品如何投放?

红包何时出现?奖品什么时候可以被抽中?这些都涉及到投放策略的优化。

2、库存控制及核心流程

令牌桶算法可以把请求平均分散在时间段内，是使用较为广泛的限流算法。我们可以把令牌桶算法应用到红包雨业务案例中。这时候，令牌相当于奖品票据;令牌桶相当于奖品库存;正常业务相当于中奖;限流相当于未中奖。同时要注意，有多少个奖品，就生成多少个令牌(时间戳)，未中奖返还令牌。假设活动时间间隔太短，奖品太多，极有可能产生的时间戳发生重复。为了解决这个问题，我们需要额外附加一个随机因子，将( 时间戳*1000+3位随机数)作为令牌，抽奖时将抽中的令牌除以1000来还原真实的时间戳。

最后，将拿出令牌、判断时间、放回令牌的操作下沉到Redis服务器端，利用Lua脚本避免出现插队导致的令牌顺序被打乱。通过这些操作和解决方案，相信可以避免打乱奖品令牌造成扎堆出现的问题。

3、发散思维

使用Lua脚本，将抽奖的逻辑从Java端移入Redis服务器端，作为一个整体函数暴露给Java调用，一方面实现中奖逻辑的原子性，另一方面减少了Java服务器与Redis服务器之间的通信次数，性能会得到提升。要实现活动随时暂停，可以新增一个接口，该接口修改Redis缓存中的活动状态。抽奖接口逻辑中增加暂停状态判断。如果是暂停，返回给前台以提示。要实现多种投放策路，可以修改令牌生成部分代码。按递增、递减、正态分布等多种函数生成时间戳。

高并发下的架构解决方案就讲解到这里了，关于红包雨案列的详细情况，尽在IT培训网IT在线培训平台，欢迎大家来试听体验更多项目案例的讲解!