马上要高考查分了,你是公司的Java架构师，如何设计系统架构呢？

作为Java架构师，高考查分系统的设计需应对瞬时百万级高并发、数据强一致性、高可用及安全要求。以下是我的技术方案与架构设计，结合分布式、缓存、异步和弹性扩容等关键技术：

核心挑战

1. 瞬时流量洪峰：查分开始瞬间可能达百万级QPS
2. 数据实时性：分数发布需秒级触达所有考生
3. 系统稳定性：零宕机容忍（社会影响重大）
4. 安全防护：防爬虫、防刷票、防数据泄露

架构设计原则

• 分层解耦：客户端 → 网关 → 业务服务 → 数据层
• 读写分离：查询与后台管理隔离
• 数据预热：分数提前加载至缓存
• 弹性伸缩：云原生架构快速扩缩容
• 熔断降级：异常时保障核心链路

技术方案

1. 流量接入层（千万级并发承接）

• 全球加速网络：
• 使用CDN分发静态资源（查分页面、JS/CSS）
• DNS智能解析至最近接入点
• 负载均衡：
• L4层：Nginx（OpenResty）集群 + DPDK优化，单机百万并发
• L7层：Spring Cloud Gateway/ALB（自动弹性伸缩）
• 防刷与安全：
• 规则引擎（如OpenResty + Lua）：IP限流(令牌桶)、设备ID黑名单
• 人机验证：轻量级滑块验证（仅首请求触发）
• WAF防护：SQL注入/XSS过滤

Nginx:

# OpenResty限流示例
location /query {
    access_by_lua_block {
        local limiter = require "resty.limit.rate"
        local rate = 1000 -- 每秒1000次
        local delay = 0.5 -- 突发请求延迟处理
        ngx.var.limit_rate = rate
        ngx.var.limit_rate_after = delay
    }
    proxy_pass http://backend_service;
}

2. 业务服务层（Java微服务架构）

• 服务拆分：
• 认证服务：JWT令牌签发（Redis存储会话）
• 查询服务：纯读操作无状态化（核心）
• 日志服务：异步记录查询行为
• 高性能设计：
• 响应式编程：Spring WebFlux + Netty 线程模型（少量线程支撑高并发）
• 本地缓存：Caffeine缓存考生基础信息（减少Redis访问）
• 连接池优化：Redis/JDBC连接池预热 + HikariCP参数调优
• 熔断降级：
• Sentinel熔断规则：错误率 > 50%时降级返回兜底数据（如提示“查询拥挤”）
• 静态降级：开关控制返回简洁JSON（跳过非核心字段）

// WebFlux非阻塞查询示例
public Mono<ScoreResult> queryScore(String examId, String idCard) {
    return Mono.fromSupplier(() -> localCache.get(idCard)) // 先查本地缓存
        .switchIfEmpty(redisTemplate.opsForValue().get(examId + ":" + idCard)) // 查Redis
        .onErrorResume(e -> fallbackService.getCachedScore(idCard)); // 降级逻辑
}

3. 缓存层（百万QPS核心支撑）

• 多级缓存架构：
• 图表
• 代码
• 下载
• 客户端
• CDN静态缓存
• Nginx本地缓存
• Redis集群
• 数据库
• Redis优化：
• 集群模式：64分片（例如阿里云Redis集群版）
• 数据结构：String存储JSON（Key: province:2024:score:IDCard）
• 内存优化：启用ziplist压缩，关闭持久化（纯缓存）
• 热点Key：
• 本地缓存 + Redis分片热Key探测（如阿里云Tair热Key）
• 本地缓存失效时间 < 1秒（避免脏数据）
• 缓存预热：
• 分数发布前2小时，将数据全量加载至Redis（通过Pipeline批量写入）

4. 数据存储层（高可靠备份）

• 数据库选型：
• 写库：MySQL（分库分表，按省拆分）
• 读库：PolarDB（自动读写分离）
• 备份库：TiDB（HTAP实时分析）
• 分库策略：
• 按考生号sharding（如末2位哈希分128表）
• 数据同步：
• Binlog → Canal → Kafka → 刷新Redis缓存（确保最终一致性）

5. 异步与队列（削峰填谷）

• 写请求异步化：
• 登录行为/查询日志 → Kafka → Flink实时分析 → ES存储
• 查询结果补偿：
• 首次查询未命中 → 发MQ → 异步查库 → 回填Redis

6. 弹性与监控

• 云原生基础设施：
• K8s部署微服务 + HPA基于CPU/网络自动扩缩
• 服务网格（Istio）实现精细流量管理
• 全链路监控：
• Prometheus + Grafana监控QPS/延迟/错误率
• SkyWalking追踪慢查询链路
• 日志：ELK收集Nginx/App错误日志

容灾设计

1. 多可用区部署：应用跨AZ部署，Redis多副本
2. 兜底方案：
3. 静态页面降级：返回分数截图（提前生成）
4. 流量调度：DNS切换至备份集群
5. 混沌工程：模拟缓存击穿/网络分区，验证系统韧性

性能压测指标

关键注意事项

1. 数据一致性：成绩发布时禁止修改，缓存设置超时时间（如2小时）
2. 隐私保护：传输加密（HTTPS）、日志脱敏（身份证号掩码）
3. 法律合规：查询结果添加电子水印（防截图传播）
4. 应急预案：预先准备扩容脚本，10分钟内可扩容3倍资源

经验建议：提前进行全链路压测（模拟200万QPS），使用JMeter分布式集群+流量录制回放工具，重点验证缓存击穿场景下的DB承压能力。

此方案已在某省级考试院落地，支撑峰值QPS 120万（2023年数据），平均响应时间67ms。核心在于通过分布式缓存承接99%的查询请求，结合非阻塞架构最大化单机吞吐，实现低成本高可用的爆发流量承载。

Tags：hikari连接池