中期答辩

runningTurtle
38 阅读5分钟

基础业务与项目进度

12306 铁路购票服务是与大家生活和出行相关的关键系统，包括会员、购票、订单、支付和网关等服务。 image.png

目前实现了已经实现了前端界面、网关服务模块、会员服务模块、车票查询以及部分车票购买 与 订单管理 等功能。

项目架构

image.png

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实现思路

网关服务

在用户登录时执行 身份认证 和 黑白名单检查。

1. 认证用户身份

  • 用户通过 用户名/邮箱/手机号 + 密码 登录。
  • 服务器调用 认证服务 进行 校验（JWT Token）。
  • 如果登录成功，则返回 Token 并设置到 Cookie 或前端存储。

2. 进行黑白名单检测

  • 黑名单：

    • 存储方式：Redis、MySQL。

    • 判断逻辑：

      • IP 黑名单：检测请求 IP 是否在黑名单中，如发现则直接拒绝请求（如 403）。
      • 用户黑名单：检测 userId 或 username 是否在黑名单中，阻止登录或访问关键接口。

  • 白名单：

    • 对于某些 受限接口（如管理员后台、API 访问），只有 白名单用户 才能使用。

具体实现

（1）网关拦截器 在 API 网关层添加一个拦截器：

  • 校验 Token：检查 Authorization 头，是否是有效 Token。
  • 黑名单检查：在 Redis/数据库中查找该用户是否在黑名单。
  • 白名单检查：如果该接口需要白名单，检查用户是否符合要求。
const checkBlacklist = async (userId, ip) => {
  const isBlacklisted = await redis.sismember("blacklist:users", userId);
  const isIPBlacklisted = await redis.sismember("blacklist:ips", ip);

  if (isBlacklisted || isIPBlacklisted) {
    throw new Error("您的账号/IP 被禁止访问");
  }
};

const loginHandler = async (req, res) => {
  const { username, password } = req.body;

  // 验证用户身份
  const user = await authenticateUser(username, password);
  if (!user) return res.status(401).json({ message: "用户名或密码错误" });

  // 黑名单检测
  await checkBlacklist(user.id, req.ip);

  // 生成 Token 并返回
  const token = generateJWT(user);
  res.json({ token, user });
};

（2）前端登录逻辑增强

实现了 fetchLogin 方法。

fetchLogin({
  ...formState
}).then((res) => {
  if (res.success) {
    Cookies.set('token', res.data?.accessToken);
    router.push('/ticketSearch');
  } else if (res.code === 403) {
    message.error("您的账号已被封禁，请联系管理员");
  } else {
    message.error(res.message);
  }
});

车票查询功能

12306 车票搜索用的是 Redis。

12306的搜索条件

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搜索条件如下：

  • 单程或者往返

  • 出发地

  • 目的地

  • 出发日或者返程日

  • 普通或者学生

  • 车次类型

  • 出发车站

  • 到达车站

  • 车次席别

  • 发车时间

  • 显示积分兑换车次

  • 显示全部可预订车次

为什么使用 Redis 缓存存储列车数据

  1. 实时性： Redis 以内存为基础，具有极低的读取延迟，可以快速响应实时查询请求，这对于需要即时更新的列车数据非常重要。单程或往返、出发日期等条件可以通过快速的 Redis 查询来满足。
  2. 缓存： Redis 是一个出色的缓存数据库，可以用于缓存热门的列车路线和查询结果，从而减轻后端数据库的负载。对于需要被查询的路线，可以将其结果缓存在 Redis 中，以提高响应速度。
  3. 简单性： Redis 的数据模型相对简单，适合存储简单的键值对或一些常规数据结构。这使得 Redis 适合存储一些搜索条件，如出发地、目的地、车次类型等，以便快速筛选结果。
  4. 部署成本： Redis 是一款轻量级的数据库，易于部署和维护。它的内存占用相对较低，可以在相对较小的硬件配置上运行，从而减少了部署成本。
  5. 只需后端查询一次： 在实际操作中，页面上的搜索条件大多是前端筛选，而只有在点击查询按钮时才会发起后端请求。因此，Redis 可以用于快速存储和检索列车数据。

车票购票

初步完成车票购票以及订单管理功能, 目前出现部分错误。

  • 购买车票

目前还没实现 订单提交部分。

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  • 车票付款

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订单管理

  • 订单管理

image.png

乘车人信息

  • 乘车人

image.png

并发场景

用户请求高峰

场景：

  • 12306 可能在短时间内涌入大量用户同时抢购车票。
  • 特别是春运、五一、国庆等节假日放票时，瞬间并发请求可达数百万 QPS（查询次数/秒）。
  • 用户在搜索余票、提交订单、在线支付等环节，都会产生高并发请求。

技术挑战：

  • 流量削峰：通过如虚拟队列防止瞬间请求压垮服务器 -> 消息队列MQ
  • 高效缓存：热点数据（如车次信息、余票查询）-> 使用 Redis 等缓存技术减少数据库压力。
  • CDN 分流：静态资源（如网页、图片等）-> 通过 CDN 缓存减少服务器压力。

订单提交与支付

场景：

  • 订单提交时，需要多个操作：锁定座位、扣除余票、生成订单、引导支付。
  • 高并发下，可能会出现超卖、订单丢失等问题。

技术挑战：

  • 分布式锁：确保同一张票不会被多个用户同时购买 -> 使用 Redis 分布式锁
  • 幂等性控制：防止用户因网络原因重复提交订单。
  • 消息队列：下单请求进入消息队列，后台异步处理并生成订单，避免数据库写入过载。 -> MQ

秒杀抢票

场景：

  • 放票瞬间，大量用户并发请求导致服务器负载飙升。
  • 恶意黄牛可能会利用脚本自动抢票，加剧竞争压力。

技术挑战：

  • 验证码 & 人机验证：防止黄牛脚本自动抢票，提高抢票公平性。-> 图形/点选/滑动/行为验证码

  • 限流策略：限制单个 IP 或单个用户的请求频率，防止恶意刷票。-> Nginx限流 or Redis计数器

  • 排队系统：用户进入排队队列，按顺序放行购买请求，避免系统崩溃。-> MQ 处理异步购票请求

并发量测试

使用 Jmeter 对系统并发能力进行测试

image.png

测试结果如下 :

线程数有线程池
20001ms内
40001s内
60002s内
80003s ~ 6s
100003s ~ 7s
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