【立项原因】本地生活与电商平台的秒杀、优惠券抢购是典型的"洪水流量"场景：开抢瞬间成千上万请求同时打到数据库，传统架构下轻则超卖、一人一单失效，重则缓存被打穿、整站雪崩。
【行业场景与业务背景】本项目完整实现了本地生活服务平台的核心交易链路：商户、优惠券、秒杀下单、一人一单。针对开抢瞬间的并发洪峰，把"校验库存 → 校验一人一单 → 扣减库存"三步压缩进一次 Redis Lua 原子调用，从机制上杜绝超卖；再用消息队列把下单请求异步落库，数据库从"被洪峰直击"变成"按自己的节奏匀速消费"；同时系统性治理缓存穿透、击穿、雪崩三类经典线上事故。
1、Lua 原子化秒杀：库存校验、一人一单判断、库存扣减压缩为一次 Redis Lua 原子操作，从机制上消灭超卖与并发脏写；
2、消息队列削峰填谷：基于 Redis Stream 消费组异步落库，请求秒级返回、数据库匀速消费，支持消费确认与重投、不丢单；
3、缓存穿透治理：空值缓存 + 参数校验，恶意查询永远打不到数据库；
4、缓存击穿治理：逻辑过期 + 互斥锁重建，热点 key 失效瞬间只有一个线程回源；
5、缓存雪崩治理：过期时间加随机抖动，避免大批量 key 同时失效引发连锁事故；
6、低代码平台dify实现自然语言查询附件商店，抢购秒杀卷
技术栈：Java + Spring Boot + MySQL + Redis（Lua 脚本 / Stream 消息队列 / 缓存体系）。
秒杀下单核心：将「校验库存 → 校验一人一单 → 扣减库存」写入一个 Lua 脚本在 Redis 内原子执行，利用 Redis 单线程 + Lua 原子性，三步要么全成功要么全失败，从机制上杜绝超卖与并发脏写，无需分布式锁；资格判断通过后仅向 Redis Stream 写入一条订单消息即返回，用户秒级拿到响应。
异步削峰：消费者组匀速消费 Stream 订单消息写入 MySQL，数据库压力与瞬时流量解耦；基于 pending-list 的 ACK 确认与失败重投保证消息不丢，订单表唯一索引兜底一人一单。
缓存治理：穿透——空值缓存 + 非法参数前置校验，恶意查询打不到 DB；击穿——热点 key 逻辑过期 + 互斥锁异步重建，失效瞬间单线程回源；雪崩——过期时间叠加随机抖动，避免大面积同时失效。
工程设计：统一响应封装、全局异常处理、接口幂等；整套方案可直接迁移到秒杀、抢票、限量发售等任何高并发交易场景。
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