微服务、高并发和分布式事务是支付系统的核心挑战，但真正的难点在于如何在实战中平衡性能与可靠性。
你有没有想过，为什么很多支付系统会选择微服务架构？不是因为它们不想用单体应用，而是因为支付场景的复杂性和高并发需求让单体架构难以支撑。尤其在互联网金融领域，一次支付可能涉及几十个服务，每个服务的响应时间都必须控制在毫秒级，否则用户就会流失。
在《万信金融》这个Java项目中，开发团队采用了DDD（领域驱动设计）来拆解业务逻辑。他们并没有盲目地将系统切割成服务，而是围绕核心业务域进行设计。比如，支付流程被分解为订单、资金、风控、账户等多个子域，每个子域都有独立的微服务。这种做法让代码更清晰，也更容易应对业务变化。
但DDD只是架构设计的第一步。真正让系统稳定运行的，是分布式事务和高并发处理。在支付场景中，一个订单的支付可能需要同时更新数据库和调用第三方接口，这很容易导致数据不一致。《万信金融》团队选择使用Seata来处理分布式事务，通过TCC（Try-Confirm-Cancel）模式实现了跨服务的事务一致性。
不过，分布式事务并不是万能的。它会带来额外的性能开销，尤其是在高并发场景下。这时候，幂等性和异步处理就显得尤为重要。比如，用户重复提交相同订单时，系统必须能识别并拒绝重复处理，而不会造成重复扣款。
在高并发方面，《万信金融》选择使用Spring Cloud Alibaba的Sentinel来做流量控制，同时结合Redis和RabbitMQ实现缓存和消息队列的异步化。这不仅降低了数据库的压力，还让系统在流量高峰时依然保持稳定。
但技术选型只是第一步，真正的考验在于线上故障排查和性能优化。一个常见的问题是GC停顿，尤其是在支付系统中，GC停顿可能导致用户支付失败或超时。团队通过JVM调优，将堆内存合理分配，选择G1收集器来减少停顿时间，最终让支付成功率提升了几个百分点。
还有一个很关键的技术点是Virtual Threads（Loom），它让Java在高并发场景下表现得更像Go或Erlang，而不再是传统的线程模型。虽然Loom还在实验阶段，但很多支付系统已经开始探索其在异步处理和事件驱动架构中的潜力。
GraalVM也是值得重点关注的工具。它不仅能提高Java应用的启动速度，还能通过AOT（Ahead-of-Time）编译减少运行时的性能损耗。在某些场景下，GraalVM甚至能比JVM原生实现快上一倍，这对于支付系统来说是一个巨大的优势。
如果你是正在准备支付系统架构的开发者，不妨思考一个问题：在追求高并发和低延迟的同时，我们是否忽略了系统的可维护性和扩展性？
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