需求是要支持春节百万并发高并发抢购红包商品。

架构师经过多方技术调研，整理开发以下几个核心步骤：
1.使用redis缓存icon支持高并发
2.商品数据量先存入缓存icon中
3.抢购商品锁定，并从缓存中读取数量减1
4.释放商品锁

代码

import org.redisson.Redisson;

import org.redisson.api.RLock;

import org.redisson.api.RAtomicLong;

import org.redisson.config.Config;

 

public class RedPacketPurchaseService {

 

    private static final Redisson redisson = initRedisson();

    private static final String PRODUCT_ID = "product_id";

    private static final String STOCK_KEY = "stock:" + PRODUCT_ID;

    private static final String LOCK_KEY = "lock:" + PRODUCT_ID;

 

    private static Redisson initRedisson() {

        Config config = new Config();

        config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");

        return Redisson.create(config);

    }

 

    public boolean purchase() {

        RLock lock = redisson.getLock(LOCK_KEY);

        try {

            // 使用公平锁并设置超时时间防止死锁

            if (lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) {

                try {

                    RAtomicLong stock = redisson.getAtomicLong(STOCK_KEY);

 

                    if (stock.decrementAndGet() > 0) {

                        System.out.println("用户成功抢购一个红包商品，剩余库存: " + stock.get());

                        // 这里省略了持久化到数据库的操作，实际应用中需要异步保存购买记录

                        return true;

                    } else {

                        // 库存不足，正常情况下不需要还原库存，这里仅作为演示

                        stock.incrementAndGet();

                    }

                } finally {

                    lock.unlock();

                }

            } else {

                System.out.println("当前抢购人数过多，请稍后再试");

            }

        } catch (InterruptedException e) {

            Thread.currentThread().interrupt();

            System.out.println("线程中断，抢购失败");

        }

 

        return false;

    }

 

    // 在服务启动时或者定时任务中预加载商品库存至Redis Atomic Long

    public void preloadStock(int initialStock) {

        RAtomicLong stock = redisson.getAtomicLong(STOCK_KEY);

        stock.set(initialStock);

    }

}

 

               

**注意事项**：

- 上述代码使用了Redisson提供的`RLock`实现分布式锁，并结合`RAtomicLong`进行原子性的库存扣减，能在一定程度上保证在高并发下的数据一致性。

- 实际生产环境中还需要考虑更多的因素，如网络延迟、服务器性能、数据库写入瓶颈等，并可能需要引入更复杂的策略，例如队列、延时消息队列（如RabbitMQ或RocketMQ）、降级处理等手段来确保系统的稳定性和可用性。

- 另外，为了应对百万级甚至更高的并发，通常还会对系统进行水平扩展，增加服务器数量并通过负载均衡器分配请求，同时也要注意数据库层面的优化和分库分表等操作。