一、架构层：分布式设计 + 分层解耦，提升抗风险能力
1. 微服务拆分与职责隔离
核心服务拆分：
自有平台采集服务（处理高 QPS 自有商城数据）；
第三方平台采集服务（对接淘宝 / 京东等开放 API）；
公域采集服务（合规爬虫场景）；
采集管理服务（任务调度、规则配置）；
隔离机制：
线程池隔离：每个服务独立线程池（如第三方采集服务核心线程数 20，公域采集服务核心线程数 10），避免某类采集任务耗尽全局资源；
数据源隔离：自有平台走主库，第三方 / 公域采集走从库 / 独立缓存，避免采集压力影响交易核心数据库。
2. 集群部署 + 负载均衡
多实例部署：核心采集服务（如自有平台采集）部署≥3 个实例，分布在不同服务器 / 可用区，通过 K8s 实现自动扩缩容；
负载均衡策略：
网关层（Nginx/APISIX）采用「轮询 + 权重」策略，热点实例（如处理爆款商品采集）分配更高权重；
第三方平台采集服务按「平台 + 店铺」哈希分片，避免单实例承载过多同一平台的高频调用（如淘宝店铺集中在一个实例导致 QPS 过载）。
3. 异步化 + 队列削峰
// 批量采集接口异步化示例@PostMapping("/api/v1/collect/own/batch")public Result<BatchCollectVO> batchCollect(@RequestBody BatchCollectReq req) {
// 1. 同步校验参数+生成任务ID
String taskId = UUID.randomUUID().toString();
if (req.getSkuIds().size() > 100) {
return Result.fail("单次批量采集不超过100个SKU");
}
// 2. 任务入队（RocketMQ/Kafka），异步处理采集逻辑
CollectTaskDTO taskDTO = new CollectTaskDTO(taskId, req.getSkuIds(), req.getScene());
mqProducer.send("collect_batch_topic", taskDTO);
// 3. 同步返回任务ID，前端通过任务状态接口查询结果
return Result.success(new BatchCollectVO(taskId, "任务已提交，处理中"));}// 消费者异步处理采集@KafkaListener(topics = "collect_batch_topic")public void handleBatchCollect(CollectTaskDTO taskDTO) {
try {
// 批量采集逻辑（调用自有平台底层API）
List<ProductDetailDTO> detailList = ownPlatformCollector.batchCollect(taskDTO.getSkuIds());
// 存储采集结果
collectResultMapper.save(taskDTO.getTaskId(), detailList);
// 更新任务状态为成功
taskMapper.updateStatus(taskDTO.getTaskId(), TaskStatus.SUCCESS);
} catch (Exception e) {
log.error("批量采集失败：taskId={}", taskDTO.getTaskId(), e);
taskMapper.updateStatus(taskDTO.getTaskId(), TaskStatus.FAIL, e.getMessage());
}}队列选型：高并发场景用 Kafka（吞吐量 10 万 +/ 秒），普通场景用 RocketMQ（支持事务消息、重试机制）；
任务优先级：紧急任务（如商品上架后采集详情）设为高优先级，普通任务（如定时增量同步）设为低优先级，避免优先级倒置。
二、技术层：性能优化 + 容错兜底，降低故障概率
1. 缓存策略：减少重复采集与底层依赖调用
多层缓存设计：
本地缓存（Caffeine）：缓存热点商品采集结果（如 TOP 1 万 SKU），过期时间 5 分钟，命中延迟 1-5ms；
分布式缓存（Redis）：缓存非热点商品采集结果，过期时间 30 分钟，支持批量查询（
mget）；缓存 key 设计：
collect:own:{skuId}（自有平台）、collect:third:{platformCode}:{skuId}（第三方平台）；缓存更新机制：
主动更新：商品信息变更时（如改价、改库存），通过消息队列触发缓存更新；
被动更新：缓存过期后自动刷新，刷新时加互斥锁（避免缓存击穿）。
2. 采集效率优化：减少无效消耗
字段筛选：支持
fields参数指定返回字段（如fields=name,price,stock），避免采集冗余字段（如商品创建时间、冗余图片 URL）；批量处理：
自有平台采集：用
IN (skuId1, skuId2)批量查询数据库，减少 SQL 执行次数；第三方平台采集：优先调用平台批量 API（如京东
jd.item.batch.get），替代多次单商品调用；连接池优化：
数据库连接池：设置合理大小（如 MySQL 连接池 100，Redis 连接池 200），避免连接等待；
第三方 API 连接池：复用 HTTP 连接（如 OkHttp 设置
maxIdleConnections=50），减少 TCP 握手开销。
3. 容错机制：应对各类异常场景
| 异常类型 | 应对策略 | 技术实现 |
|---|---|---|
| 网络超时 | 重试 + 超时控制 | 单接口超时设为 1-3 秒（自有平台 1 秒，第三方平台 3 秒），重试 3 次（间隔 1s/3s/5s） |
| 第三方平台限流 | 排队 + 降级 | 记录平台限流阈值，超额时将任务加入延迟队列（如 1 分钟后重试），降级返回缓存数据 |
| 公域平台反爬封禁 | 代理池 + 采集间隔控制 | 集成 IP 代理池（动态切换 IP），采集间隔≥3 秒，随机 User-Agent，避免高频请求 |
| 数据解析失败 | 降级 + 人工介入 | 公域采集解析失败时，返回基础字段（如名称、价格），标记为 “待人工处理”，触发告警 |
| 服务节点故障 | 熔断 + 故障转移 | 用 Sentinel/Hystrix 熔断故障节点（如某实例连续 5 次失败则熔断 5 分钟），流量转移到健康实例 |
4. 资源管控：避免资源耗尽
限流控制：
接口级限流：通过网关设置单接口 QPS 上限（如自有平台单商品采集 QPS≤5000，第三方平台≤1000）；
租户级限流：按商户 / 店铺分配限流配额（如普通店铺 QPS≤100，VIP 店铺≤500），避免单个租户占用过多资源；
内存管控：
批量采集任务分批处理（如每批 50 个 SKU），避免一次性加载大量数据导致 OOM；
本地缓存设置最大容量（如 Caffeine 缓存 1 万条），采用 LRU 淘汰策略，避免内存泄漏；
磁盘 IO 管控：采集日志异步写入、按天轮转，避免日志写入频繁导致磁盘 IO 打满。
三、运维层：监控告警 + 应急响应，快速解决故障
1. 全链路监控：实时感知状态
核心指标监控（对接 Prometheus+Grafana）：
监控维度 核心指标 正常范围 告警阈值 接口性能 响应时间（P99/P95/P50）、QPS P99≤300ms，QPS≤阈值 80% P99>500ms，QPS 超阈值 90% 可用性 接口成功率、采集成功率 ≥99.9% <99%（持续 1 分钟） 资源状态 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 IO CPU≤80%，内存≤85% CPU>90% 或内存 > 90%（持续 5 分钟） 依赖状态 第三方 API 响应时间、缓存命中率 第三方响应≤1s，缓存命中率≥95% 第三方响应 > 3s，缓存命中率 < 90% 任务状态 异步任务失败率、队列堆积数 失败率≤1%，堆积数≤1000 失败率 > 5%，堆积数 > 5000 链路追踪：通过 SkyWalking/Pinpoint 记录采集全链路（网关→采集服务→底层 API / 数据库），定位慢调用（如某第三方 API 耗时过长）；
日志监控：用 ELK 收集接口日志、异常日志，支持按
taskId/skuId/platformCode检索，快速排查问题。
2. 分级告警机制
告警级别：
P0（紧急）：核心接口成功率 <95%、服务宕机、队列堆积> 1 万 → 电话 + 短信 + 工单，10 分钟内响应；
P1（重要）：接口 P99>500ms、采集成功率 < 99% → 短信 + 邮件，30 分钟内响应；
P2（普通）：缓存命中率 < 90%、第三方 API 响应慢 → 邮件告警，1 小时内响应；
告警降噪：
相同告警合并（如同一第三方 API 超时，5 分钟内只告警 1 次）；
告警抑制（如服务宕机已告警，不再重复告警依赖该服务的接口失败）。
3. 应急响应流程
故障发现：通过监控告警 / 业务反馈发现问题；
故障定位：
查看接口日志 / 链路追踪，确认故障范围（如自有平台 / 第三方平台、单个 SKU / 批量任务）；
检查依赖服务（数据库、Redis、第三方 API）状态，判断是否为依赖故障；
应急处理：
依赖故障：切换备用依赖（如 Redis 主节点故障切换到从节点）、降级返回缓存数据；
接口性能问题：临时限流、扩容实例、关闭非核心采集任务（如公域竞品采集）；
数据异常：回滚采集规则（如解析规则变更导致采集失败）、恢复缓存数据；
故障恢复：修复根因后，验证接口性能 / 成功率恢复正常，恢复被关闭的任务；
复盘优化：记录故障原因、处理过程、优化措施（如增加某第三方 API 的超时重试次数），避免重复发生。
4. 定期压测与演练
全链路压测：每季度模拟高并发场景（如 1 万 QPS 自有平台采集、5000QPS 第三方平台采集），验证系统承载能力，提前发现瓶颈；
故障演练：每半年进行故障注入测试（如关闭某采集实例、模拟第三方 API 限流、Redis 缓存击穿），验证容错机制与应急响应流程有效性；
配置优化：根据压测结果调整参数（如线程池大小、缓存过期时间、限流阈值）。
四、关键场景专项保障
1. 大促场景（双 11/618）
提前预热：大促前 24 小时全量采集热点商品数据，缓存命中率提升至 99.9%；
资源扩容：核心采集服务实例数扩容 2 倍，Redis 集群扩容 1 倍，数据库只读副本增加 2 个；
限流调整：临时提高核心接口限流阈值（如自有平台采集 QPS 上限提升 50%），限制非核心接口（如公域采集）流量；
降级策略：大促峰值期间，暂停非核心采集任务（如竞品分析、增量同步），优先保障业务核心采集（如商品上架、库存更新）。
2. 第三方平台 API 变更场景
提前感知：订阅第三方平台开放平台公告（如淘宝 / 京东 API 版本更新），预留 1-2 周适配时间；
灰度适配：新增平台 API 适配版本，先灰度 5% 流量验证，无异常后全量切换；
兼容处理：旧版本 API 未下线前，支持双版本兼容（通过配置中心动态切换），避免切换故障。
3. 公域平台反爬升级场景
动态调整：监控公域采集成功率，若成功率骤降（如从 99% 降至 50%），判断为反爬升级，立即调整采集策略（如增加采集间隔、切换 IP 代理池）；
规则更新：快速更新 HTML 解析规则（如 XPath/CSS 选择器），适配平台页面结构变更；
降级兜底：反爬升级期间，减少公域采集频率（如从每小时 1 次改为每 6 小时 1 次），避免 IP 被永久封禁。
五、总结
架构上通过拆分、集群、异步化，提升系统抗并发与容错能力；
技术上通过缓存、批量处理、容错机制，降低延迟与故障概率；
运维上通过全链路监控、分级告警、应急演练，确保故障快速发现与恢复。
