seckill产品系统

一个可真实编译运行的电商秒杀后端作品集项目，围绕「高并发、防超卖、异步削峰、接口安全」完整实现，适合作为简历 / 接单作品展示。

Redis Lua 原子预减库存：库存扣减 + 一人一单判断在一段 Lua 脚本中原子完成，避免并发竞态。
RabbitMQ 异步下单削峰：秒杀请求先在 Redis 预减库存，再投递 MQ 立即返回「排队中」，数据库按消费能力平滑落库。
Lua + DB 双重防超卖：Redis 预减之外，落库时用 update ... set stock=stock-1 where stock>0 条件更新兜底；订单表 (user_id, goods_id) 唯一索引保证一人一单。
本地内存售罄标记：ConcurrentHashMap 标记已售罄商品，售罄后直接快速失败，减少无效 Redis 访问。
隐藏秒杀接口地址：秒杀开始后服务端才下发基于 用户+商品+服务端盐 的 MD5 动态 path，接口路径不可提前猜测。
接口防刷：自定义 @AccessLimit 注解 + 拦截器，基于 Redis 计数，按「用户/IP + URL」做时间窗口限流（默认 5 秒 5 次）。
图形验证码：Hutool 生成干扰线验证码，答案存 Redis 一次性校验，阻挡机器人脚本。
死信队列超时关单：下单后发送 30s TTL 延迟消息，未支付订单自动取消并回补 Redis + DB 库存。
登录态鉴权：手机号 + 加盐 MD5 密码登录，token 存 Redis、写入 Cookie，拦截器统一校验。
统一工程规范：Result 统一返回、错误码枚举、@RestControllerAdvice 全局异常处理、SpringDoc 接口文档。

本项目由我独立完成，从需求分析、库表设计、核心编码到 Docker 部署全程一人负责，重点攻克了秒杀场景下的超卖、高并发压垮数据库和接口被刷三大难题。
难点一：高并发下如何彻底防超卖。 我没有用「先查库存再扣减」的非原子写法（并发下必然超卖），而是设计了 Redis Lua 脚本，把判断库存、判断一人一单、扣减库存合并为一次原子操作；数据库层再用 stock_count=stock_count-1 where stock_count>0 条件更新加 (user_id,goods_id) 唯一索引做双重兜底，形成「Redis 预减 + DB 兜底」的完整防线，从机制上杜绝超卖。
难点二：流量瞬时打满如何保护数据库。 引入 RabbitMQ 异步削峰，抢购请求 Lua 预减成功后只发消息、立即返回排队中，把突发流量摊平后由消费者按数据库能承受的速率匀速落库；同时用本地 ConcurrentHashMap 售罄标记，让售罄商品在内存直接失败，最大限度减少 Redis 访问。为应对重复投递，消费端做了幂等处理。
难点三：未支付订单如何自动关单且不丢库存。 我用 TTL + 死信队列实现 30s 延迟关单，订单超时后自动取消、清除已购标记，并把库存精确回补到 Redis 与数据库，保证数据最终一致。
难点四：防刷与鉴权。 自研 @AccessLimit 注解 + 拦截器，基于 Redis 做 用户/IP+URL 时间窗口限流；秒杀接口用动态 MD5 路径隐藏，配合图形验证码和加盐 MD5 登录、Token+Cookie 鉴权，挡住脚本和恶意重放。
整个项目采用三层架构、Result 统一返回与全局异常处理，提供 docker-compose 一键起中间件，已在 JDK8 + Maven 下真实编译打包通过。