Agent就业系统架构设计与高并发优化实战

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Agent 就业系统在高峰期经常面临以下问题：

数据库压力大 ：简历查询、职位匹配等核心功能导致数据库 QPS 飙升
响应延迟高 ：用户操作等待时间超过 2 秒，体验急剧下降
服务不稳定 ：单点故障引发连锁反应，系统可用性低至 99%
扩展困难 ：单机部署模式无法快速应对流量波动

单体架构
优点：开发简单、部署方便
缺点：扩展性差、技术栈耦合
微服务架构
优点：独立扩展、技术异构
缺点：运维复杂度高

业务特点：不同模块负载差异大（如简历处理 CPU 密集，搜索 IO 密集）
团队规模：15 人以上研发团队可支撑微服务治理
长期规划：需要支持全球化部署

// Spring Cloud 服务注册示例
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class AgentServiceApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(AgentServiceApplication.class, args);
    }
}

多级缓存策略
L1：本地缓存（Caffeine）
L2：分布式缓存（Redis Cluster）
缓存击穿防护

public Resume getResumeWithCache(String resumeId) {
    // 布隆过滤器前置校验
    if (!bloomFilter.mightContain(resumeId)) {return null;}

    // 缓存重建锁
    String lockKey = "resume_lock_" + resumeId;
    try {if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 30, TimeUnit.SECONDS)) {
            // 查库并回填缓存
            Resume resume = resumeRepository.findById(resumeId);
            redisTemplate.opsForValue().set("resume_"+resumeId, resume, 5, TimeUnit.MINUTES);
            return resume;
        }
        // 等待其他线程加载
        Thread.sleep(100);
        return getResumeWithCache(resumeId);
    } finally {redisTemplate.delete(lockKey);
    }
}

使用 Kafka 处理简历投递事件
分区策略：按职位 ID 哈希分配

// 异步投递处理器
@KafkaListener(topics = "resume_delivery")
public void handleDelivery(ConsumerRecord<String, ResumeDelivery> record) {ResumeDelivery delivery = record.value();
    deliveryService.process(delivery);
}