金融信贷场景对系统的高并发、高可用、数据一致性要求极高，本课程以真实金融信贷业务为核心，通过 “项目驱动 + 技术拆解” 的模式，将 Java 并发编程、微服务架构与金融业务深度结合，让学习者在实战中掌握解决复杂业务问题的技术能力。

一、课程核心目标

通过金融信贷领域的微服务项目实战（如贷款申请、风控审批、还款管理等核心模块），帮助学习者：

1. 攻克 Java 高并发编程难点，解决金融场景下的线程安全、性能瓶颈问题；

2. 掌握微服务架构在金融领域的落地方案，应对分布式事务、服务容错等核心挑战；

3. 理解金融业务逻辑与技术方案的结合点，具备从 “技术实现” 到 “业务落地” 的全链路能力。

二、课程核心技术模块（含实战场景）

1. Java 并发编程：金融级线程安全与性能优化

聚焦金融场景中 “高并发下的数据一致性” 问题，通过实战掌握并发编程核心技术：

• 并发基础与 JMM 深度解析：结合 “信贷订单并发创建” 场景，理解 volatile、synchronized 的底层原理，解决原子性、可见性、有序性问题（如避免订单重复创建、金额计算错误）；

• JUC 并发工具实战：基于 “风控规则并行校验” 场景，使用 ThreadPoolExecutor 自定义线程池（核心参数调优），结合 CountDownLatch 实现多规则并行校验，提升审批效率；

• 并发容器与锁优化：针对 “还款记录高频查询” 场景，使用 ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList 解决并发读写问题，通过 “锁粒度减小”“无锁编程” 优化热点接口性能。

2. 微服务架构：金融级分布式解决方案

以金融信贷微服务集群为原型，覆盖微服务全链路技术栈：

• 微服务框架落地：基于 Spring Boot+Spring Cloud Alibaba 搭建 “用户服务、信贷服务、风控服务、还款服务”，掌握 Nacos 服务注册发现、OpenFeign 服务调用、Sentinel 服务熔断降级（应对 “贷款申请峰值” 场景的服务保护）；

• 分布式事务解决：针对 “信贷放款 - 账户扣款” 跨服务场景，实战 2PC、TCC、Seata AT 模式，保证金融数据最终一致性（避免 “放款成功但扣款失败” 的资金风险）；

• API 设计与安全：遵循金融 API 规范设计 RESTful 接口，集成 Swagger 做接口文档管理，通过 JWT 实现接口鉴权（防止非法调用信贷核心接口）。

3. 数据存储：金融级高可用与高性能方案

针对金融数据 “高可靠、高查询效率” 需求，实战多数据库技术：

• MySQL 优化与分库分表：基于 “用户信贷历史数据” 场景，设计合理索引（如联合索引优化还款计划查询），使用 Sharding-JDBC 实现分库分表（解决单表数据量过大导致的查询缓慢问题）；

• Redis 金融级应用：在 “用户征信缓存”“分布式锁控制放款” 场景中，实现 Redis 缓存穿透 / 击穿 / 雪崩防护，基于 Redis 实现分布式锁（防止多服务并发放款）；

• MongoDB 非结构化数据存储：针对 “信贷申请材料（如身份证、收入证明）” 场景，使用 MongoDB 存储非结构化数据，结合 GridFS 实现大文件高效读写。

4. 金融级监控与性能调优

保障信贷系统 7×24 小时稳定运行，掌握监控与调优核心能力：

• 系统监控与诊断：使用 Prometheus+Grafana 监控微服务指标（如接口响应时间、线程池活跃数），结合 JVisualVM、Arthas 分析 “放款接口卡顿” 问题（定位线程阻塞、GC 频繁等瓶颈）；

• 性能压测与优化：基于 JMeter 模拟 “信贷申请峰值（1000QPS）” 场景，通过压测发现系统瓶颈，针对性优化（如优化 SQL、增加缓存、调整线程池参数）；

• 消息队列削峰填谷：在 “还款提醒通知” 场景中，使用 Kafka 实现异步消息发送，解决 “还款日集中提醒” 导致的接口峰值压力（提升系统吞吐量）。

5. 金融业务核心模块实战

将技术与业务深度绑定，落地真实信贷业务流程：

• 贷款申请流程：从 “用户提交申请→风控规则校验→额度计算→生成贷款合同” 全链路开发，集成并发编程、微服务调用、缓存技术；

• 自动还款模块：实现 “还款日自动扣款→还款记录生成→逾期计算” 功能，解决分布式事务、并发扣款问题；

• 风控审批模块：结合多线程并行校验（如征信、负债、黑名单），实现高效风控审批，输出审批结果。