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一、分布式认证体系设计与实践​
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技术场景：支撑日活近百万的电玩城小程序后端，需实现跨微服务无状态认证，保障高并发下的安全访问与水平扩展。​
技术方案：基于 Spring Security + JWT 构建分布式认证系统，替代传统 Session 模式。​
核心实现：​
设计 JWT 令牌结构，包含用户角色、权限信息及自定义业务字段（如门店 ID），通过 HTTP Header 传输，有效期 24 小时，配合 Refresh Token 实现无感续期，降低用户频繁登录成本；​
集成 Spring Security 过滤器链，实现令牌解析、签名校验及权限拦截，通过@PreAuthorize注解细粒度控制接口访问（如仅允许 "ADMIN" 角色操作人员管理系统）；​
针对多端适配，设计小程序端独立认证流程：通过微信临时凭证换取 JWT，结合 Redis 黑名单机制（存储主动退出的无效令牌），提升移动端认证安全性；​
优化令牌管理：密钥通过 Apollo 配置中心动态更新，避免硬编码风险，支持集群环境下的认证服务无状态化。​
技术价值：​
支撑峰值 5000+ QPS 的认证请求，系统认证延迟稳定在 50ms 以内，有效降低微服务间会话同步开销；​
无状态设计使后端节点可弹性扩展，配合 Nginx 负载均衡，认证模块可用性达 99.99%。​
二、Redis 缓存架构优化与性能调优​
技术场景：高频查询场景（如抽奖奖品、会员权益）导致数据库压力剧增，需通过缓存降低 DB 访问频次。​
技术方案：构建多级缓存体系，结合 Redis 数据结构与布隆过滤器，实现热点数据高效读写。​
核心实现：​
高频数据缓存：针对日查询超 500 万次的抽奖奖品列表，采用 Redis Hash 存储单奖品详情（字段压缩存储，节省 30% 内存），List 存储热门奖品排序，结合 Lua 脚本实现原子性查询更新，减少网络 IO；​
缓存穿透防护：引入 Guava 布隆过滤器（误判率 0.01%），在查询奖品 ID 前校验存在性，无效请求拦截率达 99.8%，避免 DB 承受无效穿透攻击；​
缓存雪崩应对：通过 Spring Task 定时任务（每日凌晨 3 点）执行缓存预热，利用 Redisson 分布式锁确保单节点执行，批量加载 10 万 + 热点数据至 Redis，同时为不同数据设置随机过期时间（30min~2h），打散失效峰值；​
监控与调优：通过 Prometheus+Grafana 实时监控缓存命中率（从 65% 提升至 89%）、内存使用率（控制在 70% 以内），针对冷数据定期淘汰，释放内存空间 20% 以上。​
技术价值：​
数据库 QPS 从 2000 + 降至 200 以下，CPU 负载从 80% 降至 30%，核心接口响应时间从 800ms 优化至 150ms；​
布隆过滤器使 DB 无效查询减少 40 万次 / 天，显著提升数据库稳定性。​
三、分布式任务与锁机制实践​
技术场景：定时任务（如活动库存刷新、财务日结）在多节点部署时出现并发执行冲突，需确保任务单节点唯一性。​
技术方案：基于 Redisson 实现分布式锁，精准控制定时任务执行。​
核心实现：​
定义标准化锁 Key 格式（如task:refresh:activity_stock），结合 Redisson 的 RLock 实现可重入分布式锁，锁过期时间设置为任务预估耗时的 1.3 倍（防止任务未完成锁提前释放）；​
采用 Lua 脚本实现原子化锁释放逻辑，避免因节点时钟不一致导致的误删锁问题；​
任务执行前增加锁等待超时机制（默认 10s），避免因锁竞争导致线程无限阻塞；​
典型案例：活动库存定时刷新任务通过锁机制避免多节点同时操作库存，数据更新错误率从 5% 降至 0.1% 以下，保障库存数据一致性。​
技术价值：​
实现定时任务的分布式协同，消除节点间任务执行冲突，关键任务成功率从 85% 提升至 99.9%；​
锁机制与任务调度解耦设计，支持后续新任务快速复用，研发效率提升 40%。​
四、事件驱动架构解耦复杂业务逻辑​
技术场景：营销活动新增 / 编辑时需联动会员、积分、消息推送等多个系统，传统同步调用导致模块耦合度高、响应慢。​
技术方案：基于 Spring Event 构建异步事件驱动架构，实现业务逻辑解耦。​
核心实现：​
定义领域事件ActivityUpdateEvent，封装活动 ID、状态变更时间、关联规则等上下文信息，通过ApplicationEventPublisher实现事件发布；​
设计多维度事件监听器（如MemberSystemListener、PointRuleListener、MessagePushListener），通过@Async注解实现异步处理，配合自定义线程池（核心线程数 10，队列容量 200）隔离不同业务处理资源；​
引入事件重试机制：对消息推送等非核心流程，通过 Spring Retry 配置 3 次重试（间隔 10s），保障最终一致性；​
优化成果：活动状态变更流程耗时从同步调用的 800ms 降至 150ms，系统吞吐量提升 5 倍，模块间依赖减少 40%，新增营销功能开发周期缩短 30%。​
技术价值：​
解耦后营销系统可独立迭代，事件监听器支持动态扩展（如后续新增 APP 推送渠道时无需修改核心逻辑）；​
异步处理机制提升用户体验，活动创建接口响应时间从 500ms 降至 80ms，前端交互流畅度显著提升。​
五、高并发场景下的数据库优化​
技术场景：订单、支付等核心业务表数据量快速增长，单表查询性能下降明显。​
技术方案：分库分表结合读写分离，优化 SQL 执行效率。​
核心实现：​
订单表采用 "时间分片 + 门店 ID 哈希" 分库分表策略（按年分库，单库内按门店 ID 取模分表），单表数据量从千万级控制在 200 万以内，复杂查询响应时间从 3s 优化至 500ms；​
热点数据（如用户最近 10 笔订单）使用 Redis ZSet 存储订单 ID，按时间戳排序，查询时仅需从 Redis 获取 ID 列表，再批量查询数据库，减少 DB 排序压力；​
慢 SQL 治理：通过 MySQL Slow Query Log 定位优化点，索引命中率从 75% 提升至 95%，淘汰冗余索引 20+，释放磁盘空间 50GB+。​
技术价值：​
支撑日均 10 万 + 订单的写入与查询，数据库集群 CPU / 内存利用率稳定在 60% 以下；​
分表后事务控制复杂度降低，结合本地消息表实现支付 - 订单最终一致性，事务失败率控制在 0.01% 以内。​
技术总结与个人能力沉淀​
在该 SaaS 项目中，深度实践了分布式系统核心组件（认证、缓存、锁、事件驱动）的设计与落地，具备以下能力：​
架构设计能力：从 0 到 1 构建高并发微服务模块，平衡性能、可用性与可维护性；​
问题解决能力：针对缓存穿透 / 雪崩、分布式任务冲突等典型问题，提供完整技术方案并落地验证；​
工程化思维：注重监控、重试、降级等容错机制设计，保障系统稳定性；​
技术优化能力：通过数据驱动调优（如缓存命中率、SQL 执行计划分析），持续提升系统性能。​
未来可复用经验：分布式系统设计方法论、中间件选型与调优、复杂业务场景下的解耦与扩展。