核心是让秒杀请求“快进快出”，Web层仅校验登录态和活动时间后毫秒级发消息至RabbitMQ，其余查库存、扣库存、建订单全部异步化；库存预减走Redis，消费端只做确认落地与建单，不参与决策，配合限流、幂等、死信兜底与最终一致性保障。
核心是让秒杀请求“快进快出”，把真正耗时的业务逻辑（查库存、扣库存、建订单）从主流程剥离，交给 RabbitMQ 缓冲后异步处理。不是靠 MQ 扛住所有流量，而是靠它做可控的“中转站”——消息不丢、不积压、不拖垮下游，同时结果可追溯。
生产端：毫秒级发消息，不做任何阻塞
用户点“抢购”那一刻，Web 层只做两件事：校验登录态和活动时间，然后立刻发消息到 RabbitMQ。其余所有操作全部后置。
- 用 RabbitTemplate.convertAndSend() 发送，不等响应；设置 deliveryMode = PERSISTENT，保证 Broker 重启后消息不丢
- 禁止在发送前查数据库、调远程服务或做复杂计算，否则线程卡住，反而成瓶颈
- 前端统一返回“请求已接收，请稍候查看结果”，不承诺成功，避免误导
队列端：设容量上限 + 持久化 + 死信兜底
队列不是越大越好，要匹配系统实际吞吐和运维容忍度。比如每秒最多处理 2000 单，10 万并发请求进来，队列长度设为 10 万，超了就拒绝，比堆满内存 OOM 更可控。
- 声明队列时指定 x-max-length=100000 和 x-overflow=reject-publish，新消息直接被拒
- 开启 durable=true，配合生产者 confirm 模式，确保消息落盘且投递成功才返回
- 配置死信交换机（DLX），消费失败重试 3 次后转入死信队列，供人工或定时任务核查异常单
消费端：限速消费 + 幂等校验 + 状态闭环
消费者数量不是越多越好，要跟 MySQL 和 Redis 的写入能力匹配。比如 MySQL 单实例极限约 2000 TPS，开 4～6 个消费者线程更稳，每个线程每秒拉取 300～500 条即可。
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- 用 @RabbitListener(concurrency="4-6") 控制并发数，搭配 prefetch=10 防止预取过多压垮消费者
- 每条消息处理前，先查 Redis 缓存（key 用订单号或用户+商品组合），判断是否已处理，避免重复下单
- 处理完成后更新订单状态，并发一条“结果通知”消息到另一个 exchange，由推送服务异步触达用户
配套保障：MQ 不是万能解药，必须前后协同
RabbitMQ 是缓冲中枢，但不能单独扛压。它前面要有拦截，后面要有校验，才能形成完整闭环。
- 接入层用 Nginx limit_req 或 Spring Cloud Gateway 做第一道限流，过滤明显刷量
- 库存扣减走 Redis 预减（decrby），RabbitMQ 消费时只做“确认落地”和“建单”，不参与库存决策
- 定时任务定期比对 Redis 库存与 MySQL 订单，发现不一致自动修复，保障最终一致性
