快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
开发一个电商促销活动的实时库存通知系统，使用SSE协议推送库存变化。要求：1. 支持10万+并发连接 2. 实现消息优先级队列 3. 采用gzip压缩减小传输量 4. 集成Redis缓存热点数据 5. 包含压力测试脚本。使用Go语言实现，给出详细的性能优化方案。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个电商大促项目时，遇到了实时库存推送的挑战。当秒杀活动开始时，传统的轮询方式完全扛不住流量，于是我们决定用SSE（Server-Sent Events）协议来优化系统。这里分享下实战中的关键优化点，特别适合需要处理高并发的场景。
为什么选择SSE协议相比WebSocket，SSE有几个天然优势：它是基于HTTP协议的，不需要额外握手；支持自动重连；最重要的是服务端可以单向推送数据，正好符合库存通知这种场景。我们测试发现，在同等配置下SSE能比轮询减少70%的服务器负载。
连接池管理方案面对10万+并发连接，直接为每个用户创建独立连接会耗尽资源。我们的解决方案是：
- 使用Go的
sync.Pool复用连接对象 - 设置15秒的心跳包防止连接超时
当连接数达到阈值时，启动二级缓存机制，非活跃用户转为短轮询
智能数据压缩策略库存数据本身不大，但海量连接下传输量依然惊人。我们做了这些优化：
- 对JSON数据启用gzip压缩，体积减少80%
- 动态调整压缩阈值：当系统负载>70%时强制开启压缩
使用
flate替代默认压缩库，CPU消耗降低15%消息优先级队列设计不同商品的库存更新优先级不同。我们实现了三级队列：
- 紧急队列：秒杀商品变更，立即推送
- 普通队列：常规商品变更，50ms批量发送
后台队列：价格等非关键数据，200ms聚合发送 通过这种分级处理，核心商品的推送延迟控制在100ms内。
Redis缓存集成技巧
- 热点商品库存预加载到Redis，查询耗时从20ms降到1ms
- 采用
PUB/SUB机制同步集群节点数据 设计两级过期策略：秒杀商品5秒缓存，普通商品30秒
压力测试关键指标我们用Locust模拟了20万并发场景，主要优化成果：
- 平均延迟：89ms（P99<200ms）
- 内存占用：从32G降到18G
- 网络带宽：压缩后仅需原始流量的1/5 测试时发现Go的GC是瓶颈，通过调整
GOGC参数提升了15%吞吐量。
整个项目在InsCode(快马)平台上跑通非常顺畅，特别是： - 不需要自己搭建Go环境，开箱即用 - 一键部署后直接生成可测试的URL - 内置的性能监控能直观看到优化效果 - 团队协作时可以实时共享调试结果
对于需要快速验证高并发方案的场景，这种免运维的体验确实省心。建议遇到类似需求的同学可以先用这个平台跑通原型，再迁移到生产环境。
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开发一个电商促销活动的实时库存通知系统，使用SSE协议推送库存变化。要求：1. 支持10万+并发连接 2. 实现消息优先级队列 3. 采用gzip压缩减小传输量 4. 集成Redis缓存热点数据 5. 包含压力测试脚本。使用Go语言实现，给出详细的性能优化方案。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
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