<think>嗯，用户想了解如何用Spring Boot实现类似12306的功能。首先，我得想想12306主要有哪些功能模块。用户管理、车次查询、余票管理、订单处理、支付集成、高并发处理，还有分布式锁和缓存之类的技术点。这些模块都需要在Spring Boot项目中配置和集成。 首先，用户管理可能需要Spring Security或者Shiro。引用里提到Shiro可以处理身份验证和授权，所以可能需要集成Shiro。然后车次和余票管理涉及到数据库设计，可能需要分库分表，或者使用缓存如Redis来应对高并发查询。订单处理的话，状态机模式可能有用，确保订单状态正确流转。分布式锁可以用Redisson，防止超卖。支付集成可能需要对接支付宝或微信的SDK，同时处理回调。 高并发方面，Spring Boot可以用异步处理，比如@Async注解，或者消息队列如RabbitMQ来削峰。限流可以用Sentinel或者Hystrix。数据库优化可能需要读写分离，或者使用Elasticsearch加速查询。另外，前端可能要用负载均衡，比如Nginx，或者前后端分离，用Vue或React。 还需要考虑服务的监控，比如Spring Boot Actuator，以及持续集成和部署。测试方面，压力测试工具如JMeter也很重要。可能还需要分布式会话管理，用Spring Session和Redis存储会话，保持一致性。 不过用户的问题是关于最佳实践，所以需要把各个模块的技术选型和实现步骤整理清楚。比如引用中提到Shiro的集成，可能需要参考引用[2]。依赖冲突的话，引用[4]提到用Maven Helper解决。Feign客户端的使用可以参考引用[3]。这些引用可能需要适当地融入到回答里，作为支持的依据。 需要注意的点是，确保每个步骤都合理，并且技术选型符合Spring Boot的生态。比如数据库用MyBatis-Plus或JPA，缓存用Redis，消息队列用RabbitMQ或Kafka。同时，高并发场景下的应对措施，如分布式锁、限流、缓存预热都是关键点。最后，测试和监控也不能忽视，确保系统稳定。</think>### Spring Boot实现类似12306功能的最佳实践 要实现类似12306的高并发、高可用票务系统，需结合Spring Boot生态技术栈与分布式系统设计。以下是核心模块的配置与实践方法： --- #### 一、核心模块设计与技术选型 1. **用户认证与权限控制** - 使用**Spring Security + JWT**或**Apache Shiro**实现分布式会话管理[^2]。 - 集成短信/邮箱验证码服务（如阿里云SDK）。 ```java // Shiro配置示例 @Bean public ShiroFilterFactoryBean shiroFilter(SecurityManager securityManager) { ShiroFilterFactoryBean filter = new ShiroFilterFactoryBean(); filter.setSecurityManager(securityManager); filter.setLoginUrl("/login"); return filter; } ``` 2. **车次与余票管理** - **数据库设计**：采用分库分表（如ShardingSphere）存储车次信息。 - **余票缓存**：使用Redis集群存储实时余量，通过`Redisson`实现分布式锁防止超卖。 ```java // 分布式锁控制余票扣减 RLock lock = redissonClient.getLock("ticket_lock:" + ticketId); try { lock.lock(); // 查询余票 -> 扣减 -> 更新数据库和缓存 } finally { lock.unlock(); } ``` 3. **订单处理** - **状态机模式**：使用`Spring StateMachine`管理订单状态流转（如待支付→已支付→已完成）。 - **异步处理**：通过`@Async`或消息队列（如RabbitMQ）解耦订单创建与通知。 --- #### 二、高并发优化方案 1. **流量削峰** - 前端：**令牌桶限流**（如Google Guava的`RateLimiter`）。 - 后端：**排队系统**（Redis的`List`结构存储请求队列）。 ```java // Sentinel限流配置 @SentinelResource(value = "queryTickets", blockHandler = "handleBlock") public List<Ticket> queryTickets(String from, String to) { // 查询逻辑 } ``` 2. **缓存策略** - **多级缓存**：本地缓存（Caffeine） + Redis集群。 - **缓存预热**：定时任务提前加载热点车次数据。 3. **数据库优化** - **读写分离**：通过`Spring Data JPA`配置主从数据源。 - **批量操作**：使用MyBatis-Plus的`insertBatch`提升写入效率。 --- #### 三、部署与监控 1. **容器化部署** - 通过`Docker + Kubernetes`实现弹性扩缩容。 - 服务注册发现：集成`Spring Cloud Alibaba Nacos`。 2. **全链路监控** - 使用`Spring Boot Actuator`暴露健康检查接口。 - 日志收集：ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）栈。 --- #### 四、关键问题解决方案 1. **重复下单问题** - 数据库唯一索引：`UNIQUE(user_id, train_id, seat_type)`。 - 客户端防重：提交时生成唯一`UUID`作为请求标识。 2. **缓存与数据库一致性** - 采用**延迟双删策略**： ```java redisTemplate.delete(key); // 第一次删除 updateDB(data); // 更新数据库 Thread.sleep(500); redisTemplate.delete(key); // 第二次删除 ``` ---
