高并发下的架构有哪些解决方案？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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一、业务要求及痛点分析
红包雨项目属于抽奖类系统的一种，它要求在某段时间内随机派发奖品，用户抢红包参与活动。这个业务由管理后台、用户前台和开发平台构成。其中管理后台需要实现用户管理、奖品管理、活动管理、中奖统计等功能;用户前台用于注册登录、参与抽奖、个人中心查看中奖信息等。开发平台包含微服务架构体系、注册与服务发现Nacos、部署平台、接口管理Swagger等。
由于抽奖系统常常涉及到大批用户的点击涌入，怎样设计系统以达到高并发情况下的及时响应是本项目的重中之重。同时抽奖的奖品数量需要精确控制，不允许出现设置了5个奖品，最终6人中奖这种类似的问题。同时，在活动时间段内，管理员设置好的奖品如何投放？
红包何时出现？奖品什么时候可以被抽中？这些都涉及到投放策略的优化。
二、库存控制及核心流程
令牌桶算法可以把请求平均分散在时间段内，是使用较为广泛的限流算法。我们可以把令牌桶算法应用到红包雨业务案例中。这时候，令牌相当于奖品票据;令牌桶相当于奖品库存;正常业务相当于中奖;限流相当于未中奖。同时要注意，有多少个奖品，就生成多少个令牌(时间戳)，未中奖返还令牌。假设活动时间间隔太短，奖品太多，极有可能产生的时间戳发生重复。为了解决这个问题，我们需要额外附加一个随机因子，将(时间戳*1000+3位随机数)作为令牌，抽奖时将抽中的令牌除以1000来还原真实的时间戳。
最后，将拿出令牌、判断时间、放回令牌的操作下沉到redis服务器端，利用Lua脚本避免出现插队导致的令牌顺序被打乱。通过这些操作和解决方案，相信可以避免打乱奖品令牌造成扎堆出现的问题。
三、发散思维
使用Lua脚本，将抽奖的逻辑从Java端移入Redis服务器端，作为一个整体函数暴露给Java调用，一方面实现中奖逻辑的原子性，另一方面减少了Java服务器与Redis服务器之间的通信次数，性能会得到提升。要实现活动随时暂停，可以新增一个接口，该接口修改Redis缓存中的活动状态。抽奖接口逻辑中增加暂停状态判断。如果是暂停，返回给前台以提示。要实现多种投放策路，可以修改令牌生成部分代码。按递增、递减、正态分布等多种函数生成时间戳。
看完上述内容，你们掌握高并发下的架构有哪些解决方案的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
