论文总字数：46115字

摘 要

随着电子商务的发展，电子商务系统中抢购活动的商品具有价格优惠、购买方便的特点，吸引了大量的消费者前来进行商品的浏览和下单，有些火爆的商品会在抢购活动发布后的几秒钟内就全部售完。因此，设计一款能够支持高并发性能的商品抢购系统具有较好的现实意义。

本文以支持高并发性能的商品抢购系统作为研究对象，分析、设计并实现了基于高并发的购物节狂欢抢购系统，主要的工作内容如下：第一、对抢购系统的功能需求和非功能需求进行全面的分析，第二、设计并实现用户端的抢购系统，第三、设计并实现管理端的购物管理系统。

本系统用户端的后端运用SpringBoot架构，管理端采用SSM架构，数据库采用MySQL。为解决用户端高并发可能导致的服务器死机、响应时间长等问题，本系统主要采用负载均衡、系统资源水平扩展、本地和Redis多级缓存、队列泄洪和消息中间件RocketMQ等技术来实现抢购系统用户端的高并发特性。对整个系统进行了功能测试和非功能测试，测试结果表明系统能够较好的满足功能性需求和非功能性需求。

关键词：SpringBoot；SSM；高并发；负载均衡；Redis

Design and implementation of shopping festival carnival rush-buying system based on high-concurrency processing

Abstract

With the development of e-commerce, the merchandise in the e-commerce system has the characteristics of preferential price and convenient purchase, attracting a large number of consumers to browse and place orders. Some popular products will be sold out within a few seconds after the shopping activities release. Therefore, designing a commodity rushing system that can support high concurrency performance has good practical significance.

This article takes the commodity rush buying system that supports high concurrency performance as the research object, analyzes, designs and implements the shopping festival carnival rush buying system based on high concurrency. The main work content is as follows: First, carry out the functional requirements and non-functional requirements of the rush buying system Comprehensive analysis, second, design and implement the user-side acommodity rushing system, and third, design and implement the management-side shopping management system.

The back-end of the user side of this system uses SpringBoot architecture.The management side adopts the SSM architecture. The database adopts MySQL. In order to solve the problems of server crash and long response time that may be caused by high concurrency on the user side, the system mainly adopts technologies such as load balancing, system resource level expansion, local and redis multi-level caching, queue flood release, messaging middleware RocketMQ and other technologies to achieve high concurrency property on the user side of the commodity rushing system.functional and non-functional tests are performed on the entire system. The test results show that the system can better meet functional and non-functional requirements.

Keywords: SpringBoot; SSM;high concurrency;load balancing;Redis

图目录

图3-1 抢购系统-用户端用例图 6

图3-2 抢购系统-管理端用例图 8

图4-1 抢购系统用户端架构图 10

图4-2 用户端功能模块图 11

图4-3 服务器部署图 12

图4-4 查询热点数据时序图 13

图4-5 修改库存时序图 14

图4-6 抢购系统用户端数据库E-R图 16

图4-7 用户模块类图 19

图4-8 用户登录流程图 21

图4-9 商品模块类图 22

图4-10 获取商品详细信息流程图 24

图4-11 下单模块类图 25

图4-12 下单模块流程图 27

图4-13 购物车模块类图 28

图5-1 管理端系统功能模块图 30

图5-2 管理端系统架构图 31

图5-3 管理员模块类图 32

图5-4 商品管理模块类图 33

图5-5 抢购商品管理模块类图 37

图5-6 库存管理模块类图 38

图5-7 订单管理模块类图 40

图6-1 商品列表页面截图 42

图6-2 商品详细信息页面截图 43

图6-3 商品下单结果截图 44

图6-4 商品订单生成截图 44

图6-5 商品添加购物车结果截图 45

图6-6购物车添加商品截图 45

图6-7 购物车删除商品结果截图 46

图6-8 购物车商品删除后结果截图 46

图6-9 购物车商品下单结果截图 46

图6-10 加入Redis前聚合报告图 50

图6-11 加入Redis后聚合报告图 50

图6-12 加入Redis前数据库测试服务器各进程占用资源情况 50

图6-13 加入Redis后数据库测试服务器各进程占用资源情况 51

图6-14 加入本地缓存前聚合报告图 51

图6-15 加入本地缓存后聚合报告图 52

图6-16 加入本地缓存后数据库测试服务器各进程占用资源情况 52

图6-17 加入Redis和消息中间件前聚合报告图 53

图6-18 加入Redis和消息中间件后聚合报告图 53

图6-19 加入Redis和消息中间件前测试服务器各进程占用资源情况 54

图6-20 加入Redis和消息中间件后测试服务器各进程占用资源情况 54

表目录

表4-1 表目录 16

表4-2 抢购商品信息表 17

表4-3 商品基本信息表 17

表4-4 商品库存表 17

表4-5 订单信息表 17

表4-6 用户基本信息表 18

表4-7 用户密码表 18

表4-8 各表由配置文件生成的内容 18

表5-1 管理员表 31

表6-1 验证用户注册成功测试用例 41

表6-2 验证用户登录成功测试用例 41

表6-3 验证用户浏览商品列表测试用例 42

表6-4 验证用户查询商品详细信息测试用例 42

表6-5 验证用户下单测试用例 43

表6-6 验证用户添加商品至购物车测试用例 45

表6-7验证用户购物车删除商品测试用例 45

表6-8 验证用户购物车下单商品测试用例 46

表6-9 验证管理员登录测试用例 47

表6-10 验证管理员密码修改测试用例 47

表6-11 验证管理员查看商品列表测试用例 47

表6-12 验证管理商品信息测试用例 47

表6-13 验证管理抢购商品信息测试用例 48

表6-14 验证管理订单信息测试用例 48

表6-15 验证管理商品库存信息测试用例 49

表6-16 Jmeter聚合报告参数说明表 49

表6-17 加入Redis缓存前后聚合报告结果对比表 50

表6-18 加入本地缓存前后聚合报告结果对比表 52

表6-19 加入Redis和消息中间件前后聚合报告结果对比表 53

目 录

第一章 绪 论 1

1.1 论文工作背景与意义 1

1.2 相关研究现状 1

1.3 本文研究内容 1

1.4 论文组织结构 2

第二章 相关技术基础 3

2.1 SpringBoot框架 3

2.2 SSM框架 3

2.3 Nginx技术 3

2.4 Redis缓存 3

2.5 Openresty框架 4

2.6 RocketMQ分布式消息系统 4

2.7 谷歌RateLimiter限流 4

2.8 本章小结 5

第三章 基于高并发处理的购物节狂欢抢购系统需求分析 6

3.1 用户端功能需求分析 6

3.2 用户端非功能需求分析 7

3.3 管理端功能需求分析 7

3.4 管理端非功能需求分析 8

3.5 本章小结 9

第四章 基于高并发处理的购物节狂欢抢购系统用户端设计与实现 10

4.1 系统总体设计 10

4.1.1 系统资源水平扩展设计 12

4.1.2 系统多级缓存设计 12

4.1.3 用户下单设计 14

4.2 缓存分配设计 15

4.2.1 本地热点缓存 15

4.2.2 Redis缓存 15

4.3 数据库设计和数据库操作封装设计 16

4.3.1 数据库设计 16

4.3.2 数据库封装设计 18

4.4 用户模块详细设计与实现 19

4.4.1 用户模块详细设计 19

4.4.2 用户模块实现 19

4.5 商品模块详细设计与实现 22

4.5.1 商品模块详细设计 22

4.5.2 商品模块实现 22

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