Java停车平台高并发抢锁技术方案设计

2025/3/13 9:37:21 来源：https://blog.csdn.net/Roinli/article/details/146056272 浏览: 次关键词：Java停车平台高并发抢锁技术方案设计 - 慧停宝开源停车管理平台

一、业务场景特征

瞬时流量峰值
- 早晚高峰时段（07:30-09:00, 17:30-19:00）请求量激增10倍
- 热门商圈停车场每秒并发请求可达5000+ QPS
资源竞争特性
- 单个车位被多人同时抢占（超卖风险）
- 用户操作链长：查询→锁定→支付→释放

二、核心挑战与解决方案

1. 分布式锁优化

问题痛点：

Redis分布式锁在极端高并发下出现锁失效（网络抖动）
传统互斥锁导致大量线程阻塞

技术方案：

// 基于Redisson的复合锁策略
RLock lock = redissonClient.getLock("parking_slot:" + slotId);
try {// 1. 尝试获取锁（300ms超时，自动续期）if (lock.tryLock(300, 30, TimeUnit.MILLISECONDS)) {// 2. 分段锁设计：将车位按区域分组int segment = slotId.hashCode() % 64; // 64个分段RLock segmentLock = redisson.getLock("segment_lock:" + segment);// 3. 使用读写锁优化RReadWriteLock rwLock = redisson.getReadWriteLock("slot_rwlock:" + slotId);rwLock.writeLock().lock();try {// 实际业务处理handleSlotReservation(slotId);} finally {rwLock.writeLock().unlock();segmentLock.unlock();}}
} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();
} finally {lock.unlock();
}

优化点：

分层锁机制：全局锁→分段锁→读写锁三级控制
自动续期：Watchdog机制防止业务未完成锁过期
锁粒度控制：按车位物理位置分组（减少锁竞争）

2. 库存预扣与回滚

架构设计：

关键实现：

Redis库存设计：

// 使用Hash结构存储车位状态
String key = "parking:stock:" + parkingId;
Map<String, String> slotMap = new HashMap<>();
slotMap.put(slotId, "LOCKED"); // 状态：锁定中
redisTemplate.opsForHash().put(key, slotId, "LOCKED");// LUA脚本保证原子操作
String script = "if redis.call('hget', KEYS[1], ARGV[1]) == 'AVAILABLE' then " +"   redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[1], 'LOCKED') " +"   return 1 " +"else " +"   return 0 " +"end";

异步补偿机制：

@RabbitListener(queues = "stockDelayQueue")
public void handleExpiredOrder(StockMessage message) {if (!orderService.checkPaymentStatus(message.getOrderId())) {stockService.rollbackStock(message.getSlotId());// 记录到异常补偿表compensateRepository.logRollback(message); }
}

慧停宝开源停车平台

3. 流量削峰策略

三级削峰体系：

层级	技术手段	效果
前端	随机延时重试（Exponential Backoff）	降低30%重复请求
网关	令牌桶算法（RateLimiter）	限制单节点500 req/s
服务	RocketMQ削峰队列	吞吐量提升至10万级TPS

动态限流配置：

// 基于Sentinel的集群流控
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("parkingSlotLock");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setCount(1000); 
rule.setClusterMode(true); // 开启集群模式
rule.setClusterConfig(new ClusterFlowConfig().setFlowId(123).setThresholdType(ClusterRuleConstant.FLOW_THRESHOLD_AVG_LOCAL));
FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));