基于SpringBoot的高并发选课系统源码+项目说明（毕设）.zip

# 基于SpringBoot的高并发选课系统 ## 项目简介 本项目主要解决在高校选课场景下，保证选课系统在大量读写压力下不宕机，以及选课时尽可能提高选课QPS，给学生一个良好的选课体验，完成上述功能同时保证选课安全 ## 运行效果图      其他效果图请到image文件夹中查看 ## 技术选型 前端：Bootstrap、JQuery、Thymeleaf 后端：SpringBoot、Shiro、JPA、Caffeine 中间件：Redis、RabbitMQ、Druid 数据库：MySQL ## 优化思路 ### 页面查看 解决思路：从Redis缓存中查看数据，减少数据库访问 从数据可见性角度来讲，分为对所有人可见的公有信息，和只有自己可见的私有信息 #### 公有信息 **不变动：** 必修课课程表中的数据是不变动，一般展现的是该专业学生本学期所必选的的课程信息，这类信息不发生变动，缓存到Redis中，缓存时间为一天 **变动：** 1. 必修课课程一般对应好几个授课计划，以高数来讲，这个课可能会对应好几个授课教师以及好几个时段的授课计划，但这类必修课授课计划学校一般会为学生预选，只有少部分学生因不满意授课时段或授课老师会去退课并重新选课，所以这类数据变动频率小，Redis缓存一分钟 2. 选修课授课计划一般是一个课程对应一个授课计划，因为是选修课，所以学校不为学生预选，需要学生自己选，所以这块并发压力大，数据变化频繁，Redis缓存一分钟 **_缺点：_** 学生看到的课程余量存在延迟，可能已经选完了，但列表上还显示有课，因此会在学生第一次进入选课页面提醒学生数据有延迟 **_特有优化：_** 数据库在加载授课计划信息时，只会加载有余量的课程 #### 私有信息 **不变动：** 考试查询和成绩查询，这类数据不会发生变动，学生看个几次就不会再看了，Redis缓存30分钟 **变动：** 选课结果，在选课初期学生可能频繁查看选课结果，Redis缓存30分钟 **_特有优化：_** 选课结果按时间降序排序，优先展示最新选的课程 ### 登陆 1. 学生可能多次登陆系统，第一次登陆时将学生信息加载进Redis，减少后续登陆时对数据库的访问 2. 通过单例模式构建全局唯一类，根据sessionID保存学生学号，供后续使用 ### 选课 **_此功能为整个系统的重点优化之处，_** 主要分为两大步骤，选课安全验证和执行选课操作 #### **选课安全验证** 1. IP限流，每分钟可以访问三次，与学号绑定，通过Redis实现 ```java Integer sno = StudentIDUtils.getStudentIDFromMap(); Integer count = (Integer) redisService.get("ip-", String.valueOf(sno)); if (count == null) { //一分钟内可以访问三次 redisService.set("ip-", String.valueOf(sno), 1, 1, TimeUnit.MINUTES); }else if (count < 3){ redisService.incr("ip-"+sno, 1); }else { throw new GlobalException(CodeMsg.COUNT_OVER); } ``` 2. 判断是否存在该课程，从Redis中查看 3. 判断是否在规定选课时限范围内，从Redis中查看 4. 若满足上述步骤，根据课程号生成其md5值，暴露秒杀地址 5. 执行选课操作时验证秒杀地址是否正确 #### 执行选课操作 1. 通过本地标记判断是否有余量，若有，执行后续 2. 判断是否重选，通过查看Redis是否有对应缓存来实现 3. 判断上课时间是否冲突，构造冲突判断算法，遍历Redis中已选课程进行验证 4. 库存预减，当库存为0时，将该授课计划添加到本地缓存中，本地缓存通过Caffeine构建 ```java Long num = redisService.hdecr("forPlanCount", String.valueOf(pno), 1); // LOGGER.info("redis中读取pno={} 的授课计划余量为{}", pno, num); if(num < 0){ //没余量，写入本地缓存中 caffeineCache.put(pno, true); throw new GlobalException(CodeMsg.PlAN_OVER); } ``` 5. 选课请求压入MQ，异步执行，流量削峰，消费端消费选课信息，将结果写入数据库，结果写入数据库这一步采用事务机制，先插入结果，后减余量，减少事务期间锁持有时间，优化数据库读写性能 6. 返回执行成功标识，但结果需要到选课查询页面确认 #### 预加载 ```java @Service public class ChooseServiceImpl implements ChooseService, InitializingBean { @Override public void afterPropertiesSet() throws Exception { //预加载相关操作 } } ``` 通过上述代码所示，Spring在生成Bean初期，会将选课所需要的相关数据加载到Redis中 #### 超选 ```java //选课 @Modifying @Query("update PlanEntity p set p.num = p.num-1 where p.pno =?1 and p.num > 0") Integer reduceNumByPno(Integer pno); ``` ### 退课 1. 到Redis中查看是否存在该条选课记录 2. 删除该条选课记录，对应授课计划余量加一（事务，减少锁持有时间） 3. 修改Redis中对应数据，余量加一，删除掉该条选课记录 4. 返回退课成功标识 ### 其他优化点 **安全相关：** 存储在数据库中的密码和选课链接都经过了MD5加密，对应MD5值的生成经过了两次加盐 **数据库操作：** 引入Druid数据库连接池，提升对数据库的操作性能 ## 压力测试 测试内容：选课QPS 测试技术：Jmeter 测试环境：MacBook Pro2018，JDK1.8,Jmeter 5.3 测试计划：理想状态下（余量充足，不存在重复选课，上课时间不冲突等），同时执行5000个线程（模仿5000个同学），选同一节课，看选课执行情况 测试方案： 1. 利用mysql存储过程生成5000个学生学号，并将数据导出为cvs格式，供Jmeter使用 ```mysql delimiter // create procedure createSno () begin declare i int; set i = 1; while i <= 5000 do insert into testData values(i); set i = i + 1; end while; end // delimiter ; call createSno(); ``` 2. 使用Jmeter图形化界面生成测试方案，验证测试方案可行性  3. 使用Jmeter命令行压测（图形化界面仅用来做验证，并不适合高负载压测），执行5次，查看结果 ``` jmeter -n -t [xuanke.jmx,测试文件] -l [xuanke.txt,结果输出] -e -o [/test,web输出] ```  ### 压测结果说明 多次压测后得出来的平均选课qps为500出头，读页面的平均选课qps为900多 备注：为了简化测试，测试时修改了部分代码，主要是去除url校验和写死pno