📚 学习实战 | 亿级流量高并发点赞系统（Spring Boot3 + Java21 进阶项目落地）

最近跟着亿级流量高并发点赞教程系统学习了分布式架构设计，总觉得光看理论不动手实战等于白学，索性就以抢票这个经典的高并发业务场景为目标，把教程里讲到的高可用设计、全链路限流熔断、异步解耦、可观测监控这些核心知识点，完整落地成了一套可直接运行、可压测调优、符合生产规范的微服务抢票系统。

从0到1拆分微服务、写核心抢票逻辑、做全链路稳定性防护、压测调优，前前后后打磨了一个多月，把Java 21虚拟线程、Redis Lua原子操作、Kafka消息可靠性保障、Sentinel熔断降级这些秋招面试高频考点都踩了一遍坑，现在把完整项目开源出来，给同样在学后端进阶、准备秋招的同学做个实战参考，也欢迎大家一起交流优化~

💡 项目核心技术栈

完全贴合当下企业主流技术栈，紧跟Java技术前沿：

✨ 核心落地亮点（教程知识点实战+场景化优化）

1. 高并发抢票核心流程：Lua + Kafka + DB 最终一致性

针对抢票最核心的超卖问题，用Redis Lua脚本实现了原子性的库存扣减+限购校验，单脚本内完成所有前置校验和库存操作，避免并发问题；再通过Kafka异步解耦，把订单创建和DB库存扣减异步化，大幅提升抢票接口的吞吐量，同时保证数据最终一致性。

2. 全链路熔断降级与限流防护

跟着教程里的高可用设计思路，实现了4层防护，彻底避免单点故障拖垮整个系统：

• API层：基于Sentinel实现用户维度的接口限流，自定义注解开箱即用
• 服务间调用：OpenFeign全量配置降级工厂，服务异常自动降级返回
• 缓存层：Redis所有操作都做了熔断保护，避免缓存故障雪崩
• 消息层：Kafka发送失败实现两层降级（Redis Stream持久化 + 本地内存队列兜底），搭配XXL-Job定时重试，保证消息不丢失

3. 性能优化细节落地

• 多级缓存设计：Caffeine本地缓存 + Redis分布式缓存，网关实现Sticky Session一致性哈希路由，大幅提升本地缓存命中率
• 全面拥抱Java 21虚拟线程，开启Spring Boot虚拟线程支持，大幅提升系统在高并发下的吞吐量
• 缓存失效通过Redis Pub/Sub广播通知，解决多实例本地缓存数据一致性问题

4. 完整的工程化与生产级配套

• 提供一键启动/停止脚本，Docker compose一键拉起所有基础设施，开箱即用
• 完整的Kubernetes生产环境部署配置，包含命名空间、中间件、微服务、HPA自动扩缩容全套配置
• 配套k6性能压测脚本，覆盖登录、查询、抢票全场景，可直接执行压测验证性能
• 集成Prometheus + Grafana全栈监控，配套预定义的监控面板，实时观测系统运行状态

⭐️ 完整源码地址

项目所有代码、配置、脚本都已完整开源，包含详细的文档说明，欢迎 Star 交流，一起优化完善： https://github.com/zunff/ticket-booking-backend 顺手把前端vibe coding了出来 https://github.com/zunff/ticket-booking-frontend