Java企业级应用在电商系统中的实战案例

订单服务的高并发处理

某中型电商平台在大促期间，订单创建接口经常出现响应延迟，甚至超时。团队排查后发现，问题出在数据库写入瓶颈和同步调用过多。他们基于 Java 企业级技术栈，使用 Spring Boot 搭建微服务架构，将订单创建流程拆解为异步处理。

通过引入 RabbitMQ 消息队列，订单请求先写入缓存（Redis），再由消息消费者逐步落库。这样既减轻了数据库压力，又提升了接口响应速度。核心代码如下：

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    public String createOrder(OrderRequest request) {
        String orderId = generateOrderId();
        // 异步发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend("order.queue", request);
        return orderId; // 立即返回订单号
    }
}

用户权限的统一管理

随着系统模块增多，不同角色访问权限混乱的问题浮现。开发组采用 Spring Security + JWT 实现集中鉴权。所有微服务接入统一网关（Spring Cloud Gateway），在入口层完成身份校验。

用户登录后获取 Token，后续请求携带该 Token 访问资源。网关解析 JWT 并验证签名，同时提取角色信息转发给下游服务。这种方式避免了每个服务重复实现认证逻辑，也方便后期接入单点登录。

库存扣减的准确性保障

促销活动中，多个用户同时下单抢购同一商品，容易引发超卖。为确保库存数据准确，团队在库存服务中使用 Redis 的 Lua 脚本进行原子操作。

Lua 脚本在 Redis 中执行时具有原子性，能保证“查询-判断-扣减”三个动作不被中断。示例脚本如下：

local stock = redis.call('GET', KEYS[1])
if not stock then
    return -1
end
if tonumber(stock) <= 0 then
    return 0
end
redis.call('DECR', KEYS[1])
return 1

Java 侧通过 Jedis 客户端调用该脚本，确保高并发下库存不会被超额扣除。

日志与监控的落地

系统上线后，排查问题依赖日志。团队整合 Logback + ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）实现日志集中管理。每个请求生成唯一 traceId，并贯穿整个调用链。

当某个订单支付失败时，运维人员只需输入订单号，就能在 Kibana 中查到完整调用路径和各环节日志。配合 Prometheus 和 Grafana，关键接口的响应时间、错误率也实现了可视化监控。