在广告投放场景里，在短信通知场景中，在社交媒体等场景之中，冗长的原始URL不但影响用户体验，而且还可能超出字符限制，短链系统成为后端开发的基础刚需。然而普通短链系统容易出现高并发瓶颈问题，普通短链系统存在数据一致性差问题，普通短链系统有存储膨胀等问题，无法支撑十亿级数据量级。本文会从专业角度拆解十亿级短链系统的设计逻辑，本文会结合实战代码落地，本文会总结生产环境高频踩坑点，助力后端开发者快速搭建高性能、高可用的短链服务。

十亿级短链系统的核心诉求与技术难点

短链系统核心在于“长URL→短码→长 URL”这种映射转换，然而在十亿级量级的情况下，系统设计要突破普通短链的局限，还要结合近期后端技术热点来满足以下核心诉求，并且要应对对应的技术难点。

读写具备高并发特性：短链系统里典型的读写比例大于一百比一，跳转的请求远远多于生成请求，数量高达十亿级别的数据要能够支撑每秒十万以上的QPS，而且延迟必须控制在十毫秒以内，以此来防止用户出现点击之后卡顿的情况。

数据存在唯一性以及一致性：相同的长URL要返回一样的短码，以此来防止资源被浪费，与此同时，在分布式部署的状况下要确保多节点的数据能够同步，进而避免短码出现冲突。

3. 高可靠以及可塑性：必须达到在一周七日全日任意时刻都能正常运转，具备极高的容错能力，并且能够依据数据总量的扩充变化而变得更具容纳多种情况的能力，去处理猛然突然增加涌现的流量（就像开展活动投放时迎来的高峰值那种情况）。

防止短码暴力枚举，防止恶意URL跳转，确保安全性，短码要简洁，需5至8位，要适配URL场景，避免特殊字符转义麻烦，实现轻量化。

要做到十亿级 URL 映射数据方面存储高效，就得控制存储成本，得避免冗余情况发生，并且与此同时，要保证查询效率，还得杜绝全表扫描。

综合2026年之后的后端技术热点情况，当下主流的解决方案运用“分布式ID生成，缓存分层，主从数据库”这样的架构，以此避开传统单体短链系统存在的性能瓶颈，与此同时还融入编码以及Redis缓存优化等具有实战性质的技术，从而兼顾性能以及可维护性。

十亿级短链系统的底层逻辑拆解

包含十亿级短链的系统，其核心底层逻辑，能够概括成“3 大核心模块 +1 套优化体系”，每个模块的底层道理，直接对系统的性能上限起到决定性作用，下面将逐个进行剖析：

（一）核心模块1：短码生成原理（系统基石）

短码属于短链系统的核心标识内容，其底层核心为“唯一ID朝着短码”的编码转换操作，核心要求有以下几点：它得够短（长度范围是5至8位），具备唯一性，呈现出不可预测状态，并且不存在特殊字符。当下主流方案的对比情况以及底层逻辑情形如下：

1. 方案对比（底层逻辑差异）：

2. 优势处于编码底层：为什么不进行选用呢？仅仅只包含字母以及数字，没有诸如/、+等这类特殊字符，自然而然地符合URL的要求，用不着进行转义操作；然而其他的特殊字符于URL里是需要转义的，这般会使得短码的长度增加，进而对体验造成影响。62进制的位数与其能够进行表示的范围存在对应关系：6位的时候能够表示568亿，7位的时候能够表示3.5万亿，完全可以满足十亿级别的数据需求。

（二）核心模块2：存储原理（高可用关键）

数据存储达到十亿级别的规模时，需要同时兼顾查询速度快，容量足够大，具备很高的可用性，其底层所运用的是Redis缓存加上MySQL主从这样的分层存储架构，它的原理是以下这样：

1. Redis缓存层，也就是热点数据所在层，其底层借助Redis内存操作特性，存储热点短码到长URL的映射，查询延迟小于1ms，来支撑高并发读写，核心设计是Key为short:{}，Value是长URL，TTL依据访问热度动态设置，热点永久缓存，冷数据设短期TTL，同时还有缓存穿透防护，对于不存在的短码缓存空值如“”，TTL设为60秒，防止恶意刷量压垮数据库。

2. MySQL存储层，这里指的是全量数据部分：它的底层运用主从复制架构，主库承担写入工作，具体涵盖短码与长URL映射、自定义短码校验等方面，从库负责读取操作，以此来分摊查询压力。其核心优化措施为：针对长URL构建MD5哈希索引，这样做既能节省存储空间，又能够快速达成“相同长URL返回相同短码”的去重逻辑，进而避免冗余数据的出现。

（三）核心模块3：跳转原理（用户体验核心）

用户对短链进行点击之后的跳转方面的逻辑，在底层所依靠的是HTTP重定向这一机制，其核心流程是下面这样：

用户发出请求，请求链接为，https协议的，short.com这个网址，其为短链。

2. 负载均衡器将请求分发至应用服务器；

3. 应用服务器会先去查询Redis缓存，以此来获取对应的长URL，要是缓存没有被命中的话，那就去查询MySQL从库，在获取相关内容之后再同步至Redis。

应用服务器给出HTTP 302这般的重定向响应，其字段被设置成长度较长的URL。

5. 用户浏览器自动跳转至原始长URL。

处于底层的优势在于，302重定向的时候，不需要应用服务器来转发内容，仅仅是返回跳转相关的指令，如此一来能够降低服务器所承受的压力，与此同时还能够支持短链统计，诸如点击次数、地理位置这些方面，进而适配业务的需求。

（四）优化体系：十亿级量级的性能兜底原理

将此进行以分布式方式展开的部署优化，具体做法是运用微服务架构，就是要拆开URL生成服务，分解重定向服务，分裂统计服务。然后让各个服务能够独立地实现扩容，以此方式来避开单体所产生的瓶颈。

2. 限流，采用底层利用或Nginx的方式，来实现流量限制，以此防止突然突发流量将整个系统击垮啦；另外，针对于异常节点，像Redis出现宕机这种情况的，要进行熔断操作，并且要做到能够自动切换到备用节点中噢。

3. 存储方面的扩容优化举措：MySQL运用分库分表的方式且是按照短码首字符进行哈希分表的，Redis采用集群模式来实现此种效果，以此来支撑数据量能够以一种线性状的方式进行扩容。

十亿级短链系统落地步骤（Java+Redis+MySQL）

此次实战运用Java 25 LTS ，加上Boot 4.0 ，再加Redis 7 .2 ，以及MySQL 8 .0 ，其附和2026年之后的后端技术热点 ，步骤是清晰的所以能够落地 ，覆盖了短码生成 、存储 、跳转的整个流程 ，并且一并适配十亿级的数据量级。

（一）环境准备（二）步骤1：数据库设计（MySQL）

设计一个表，用于存储短码跟长 URL 的映射关系，要适配达到十亿级别的数据，还要添加唯一索引以及哈希索引intellij idea logo，以此来优化查询以及去重性能。

CREATE TABLE `url_mapping` (
  `id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'Snowflake分布式ID',
  `short_code` VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT 'Base62编码短码，5-8位',
  `long_url` TEXT NOT NULL COMMENT '原始长URL',
  `custom` BOOLEAN DEFAULT FALSE COMMENT '是否为自定义短码',
  `created_at` TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `expires_at` TIMESTAMP NULL COMMENT '过期时间（可为NULL，永久有效）',
  `click_count` BIGINT DEFAULT 0 COMMENT '点击次数',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_short_code` (`short_code`) COMMENT '短码唯一索引，防止冲突',
  INDEX `idx_long_url_hash` ((MD5(`long_url`))) COMMENT '长URL哈希索引，加速去重查询'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT 'URL短链映射表';

描述：主从复制部署省略（参照MySQL官方文档），从库只开放读取权限，主库承担写入职责，分担查询压力。

（三）步骤2：核心工具类实现

进行ID生成工具类的实现，以及编码工具类的实现，这属于短码生成的关键核心部分，目标是适配高并发的场景。

// 1. Snowflake ID生成工具类（分布式ID，支持多节点无冲突）
public class SnowflakeIdGenerator {
    // 符号位（1位，固定0）、时间戳（41位）、机器ID（10位）、序列号（12位）
    private final long machineId;
    private long sequence = 0L;
    private long lastTimestamp = -1L;
    // 时间戳偏移量（2026-01-01 00:00:00的时间戳）
    private static final long TIMESTAMP_OFFSET = 1778083200000L;
    // 机器ID偏移量、序列号偏移量
    private static final long MACHINE_ID_SHIFT = 12;
    private static final long SEQUENCE_SHIFT = 0;
    // 机器ID最大值（10位，0-1023）
    private static final long MAX_MACHINE_ID = (1L << 10) - 1;
    // 序列号最大值（12位，0-4095）
    private static final long MAX_SEQUENCE = (1L << 12) - 1;
    // 构造方法，传入机器ID（0-1023）
    public SnowflakeIdGenerator(long machineId) {
        if (machineId < 0 || machineId > MAX_MACHINE_ID) {
            throw new IllegalArgumentException("机器ID超出范围（0-1023）");
        }
        this.machineId = machineId;
    }
    // 生成分布式ID
    public synchronized long generateId() {
        long currentTimestamp = System.currentTimeMillis();
        // 防止时钟回拨
        if (currentTimestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("时钟回拨，无法生成ID");
        }
        // 同一毫秒，序列号自增
        if (currentTimestamp == lastTimestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            // 序列号耗尽，等待下一毫秒
            if (sequence == 0) {
                currentTimestamp = waitNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            // 新的毫秒，序列号重置为0
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = currentTimestamp;
        // 组合ID：时间戳偏移 + 机器ID + 序列号
        return ((currentTimestamp - TIMESTAMP_OFFSET) << (MACHINE_ID_SHIFT + SEQUENCE_SHIFT))
                | (machineId << MACHINE_ID_SHIFT)
                | sequence;
    }
    // 等待下一毫秒
    private long waitNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
        return timestamp;
    }
}
// 2. Base62编码工具类（URL友好，无特殊字符）
public class Base62Utils {
    // Base62字符集（0-9、a-z、A-Z，共62个字符）
    private static final String CHARS = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";
    private static final int BASE = 62;
    // 长整数编码为Base62短码
    public static String encode(long num) {
        if (num == 0) {
            return String.valueOf(CHARS.charAt(0));
        }
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        while (num > 0) {
            long rem = num % BASE;
            sb.append(CHARS.charAt((int) rem));
            num /= BASE;
        }
        // 反转字符串（因为编码时是从低位到高位）
        return sb.reverse().toString();
    }
    // Base62短码解码为长整数
    public static long decode(String shortCode) {
        if (shortCode == null || shortCode.isEmpty()) {
            throw new IllegalArgumentException("短码不能为空");
        }
        long num = 0;
        for (int i = 0; i < shortCode.length(); i++) {
            char c = shortCode.charAt(i);
            int index = CHARS.indexOf(c);
            if (index == -1) {
                throw new IllegalArgumentException("短码包含非法字符：" + c);
            }
            num = num * BASE + index;
        }
        return num;
    }
}

（四）步骤3：核心业务逻辑实现（ Boot）

达成URL短链生成这一核心接口，实现URL短链跳转这一核心接口，开展自定义短码校验这一核心接口，进行Redis缓存的整合，使之适配高并发场景。

// 1. 配置类（Redis配置、Snowflake配置）
@Configuration
public class AppConfig {
    // Redis配置（集群模式）
    @Bean
    public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        // 序列化配置（避免乱码）
        StringRedisSerializer serializer = new StringRedisSerializer();
        template.setKeySerializer(serializer);
        template.setValueSerializer(serializer);
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
    // Snowflake ID生成器（机器ID可从配置文件读取，多节点部署时设置不同值）
    @Value("${snowflake.machine-id}")
    private long machineId;
    @Bean
    public SnowflakeIdGenerator snowflakeIdGenerator() {
        return new SnowflakeIdGenerator(machineId);
    }
}
// 2. 业务接口
public interface UrlShortenerService {
    // 生成短链（默认短码）
    String generateShortUrl(String longUrl);
    // 生成短链（自定义短码）
    String generateCustomShortUrl(String longUrl, String customShortCode);
    // 根据短码获取长URL（用于跳转）
    String getLongUrlByShortCode(String shortCode);
}
// 3. 业务实现类（核心逻辑，整合缓存和数据库）
@Service
public class UrlShortenerServiceImpl implements UrlShortenerService {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    private SnowflakeIdGenerator snowflakeIdGenerator;
    @Autowired
    private UrlMappingMapper urlMappingMapper; // MyBatis Mapper接口
    // Redis Key前缀
    private static final String REDIS_KEY_PREFIX = "short:";
    // 缓存穿透：不存在的短码缓存值
    private static final String NOT_FOUND = "NOT_FOUND";
    // 不存在短码的缓存TTL（60秒）
    private static final long NOT_FOUND_TTL = 60;
    // 生成默认短链
    @Override
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public String generateShortUrl(String longUrl) {
        // 1. 先查询缓存，判断长URL是否已生成过短码（去重）
        String cacheKey = REDIS_KEY_PREFIX + "long:" + DigestUtils.md5DigestAsHex(longUrl.getBytes());
        String existingShortCode = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (existingShortCode != null) {
            return existingShortCode; // 已存在，直接返回
        }
        // 2. 查询数据库，判断长URL是否已存在（去重，基于MD5索引）
        UrlMapping existingMapping = urlMappingMapper.selectByLongUrlMd5(DigestUtils.md5DigestAsHex(longUrl.getBytes()));
        if (existingMapping != null) {
            // 同步至缓存，设置永久有效（热点数据）
            redisTemplate.opsForValue().set(REDIS_KEY_PREFIX + existingMapping.getShortCode(), longUrl);
            redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, existingMapping.getShortCode());
            return existingMapping.getShortCode();
        }
        // 3. 生成Snowflake ID + Base62编码，得到短码
        long snowflakeId = snowflakeIdGenerator.generateId();
        String shortCode = Base62Utils.encode(snowflakeId);
        // 4. 插入数据库（主库写入）
        UrlMapping urlMapping = new UrlMapping();
        urlMapping.setId(snowflakeId);
        urlMapping.setShortCode(shortCode);
        urlMapping.setLongUrl(longUrl);
        urlMapping.setCustom(false);
        urlMapping.setClickCount(0L);
        urlMappingMapper.insert(urlMapping);
        // 5. 同步至缓存
        redisTemplate.opsForValue().set(REDIS_KEY_PREFIX + shortCode, longUrl);
        redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, shortCode);
        return shortCode;
    }
    // 生成自定义短链
    @Override
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public String generateCustomShortUrl(String longUrl, String customShortCode) {
        // 1. 校验自定义短码是否已存在（查询数据库和缓存）
        if (redisTemplate.hasKey(REDIS_KEY_PREFIX + customShortCode)) {
            throw new RuntimeException("自定义短码已被占用");
        }
        UrlMapping existingMapping = urlMappingMapper.selectByShortCode(customShortCode);
        if (existingMapping != null) {
            throw new RuntimeException("自定义短码已被占用");
        }
        // 2. 生成Snowflake ID（用于数据库主键）
        long snowflakeId = snowflakeIdGenerator.generateId();
        // 3. 插入数据库
        UrlMapping urlMapping = new UrlMapping();
        urlMapping.setId(snowflakeId);
        urlMapping.setShortCode(customShortCode);
        urlMapping.setLongUrl(longUrl);
        urlMapping.setCustom(true);
        urlMapping.setClickCount(0L);
        urlMappingMapper.insert(urlMapping);
        // 4. 同步至缓存
        redisTemplate.opsForValue().set(REDIS_KEY_PREFIX + customShortCode, longUrl);
        String cacheKey = REDIS_KEY_PREFIX + "long:" + DigestUtils.md5DigestAsHex(longUrl.getBytes());
        redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, customShortCode);
        return customShortCode;
    }
    // 根据短码获取长URL（跳转核心）
    @Override
    public String getLongUrlByShortCode(String shortCode) {
        String redisKey = REDIS_KEY_PREFIX + shortCode;
        // 1. 先查询缓存
        String longUrl = redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
        // 2. 缓存命中：判断是否为不存在的短码
        if (NOT_FOUND.equals(longUrl)) {
            return null;
        }
        // 3. 缓存命中且有效，返回长URL
        if (longUrl != null) {
            // 点击次数自增（异步，不影响主流程）
            CompletableFuture.runAsync(() -> urlMappingMapper.incrementClickCount(shortCode));
            return longUrl;
        }
        // 4. 缓存未命中，查询数据库（从库读取）
        UrlMapping urlMapping = urlMappingMapper.selectByShortCode(shortCode);
        if (urlMapping != null) {
            longUrl = urlMapping.getLongUrl();
            // 同步至缓存（永久有效）
            redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, longUrl);
            // 点击次数自增
            CompletableFuture.runAsync(() -> urlMappingMapper.incrementClickCount(shortCode));
            return longUrl;
        }
        // 5. 数据库未找到，缓存空值（防止穿透）
        redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, NOT_FOUND, NOT_FOUND_TTL, TimeUnit.SECONDS);
        return null;
    }
}
// 4. 控制层（跳转接口+生成接口）
@RestController
@RequestMapping("/")
public class UrlShortenerController {
    @Autowired
    private UrlShortenerService urlShortenerService;
    // 短链跳转接口（核心，用户点击短链触发）
    @GetMapping("/{shortCode}")
    public ResponseEntity redirect(@PathVariable String shortCode) {
        String longUrl = urlShortenerService.getLongUrlByShortCode(shortCode);
        if (longUrl == null) {
            return ResponseEntity.notFound().build(); // 404
        }
        // 返回302重定向
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.FOUND).location(URI.create(longUrl)).build();
    }
    // 生成短链接口（供前端调用）
    @PostMapping("/generate")
    public ResponseEntity generateShortUrl(@RequestParam String longUrl) {
        String shortCode = urlShortenerService.generateShortUrl(longUrl);
        // 拼接短链域名（实际部署时替换为自己的域名）
        String shortUrl = "https://short.com/" + shortCode;
        return ResponseEntity.ok(shortUrl);
    }
    // 生成自定义短链接口
    @PostMapping("/generate/custom")
    public ResponseEntity generateCustomShortUrl(@RequestParam String longUrl, @RequestParam String customShortCode) {
        try {
            String shortCode = urlShortenerService.generateCustomShortUrl(longUrl, customShortCode);
            String shortUrl = "https://short.com/" + shortCode;
            return ResponseEntity.ok(shortUrl);
        } catch (RuntimeException e) {
            return ResponseEntity.badRequest().body(e.getMessage());
        }
    }
}

（五）步骤4：系统测试与部署

单元测试，要针对短码生成实施相关测试，针对自定义短码开展相关测试，针对跳转做相应测试，针对缓存穿透防护去实施有关测试，目的在于切实保证不存在bug。

就压力测试而言，要运用那种能够模拟出超过10万的QPS请求的方式，来对系统响应时间展开测试，这个响应时间还得控制在仅仅10毫秒之内才行，同时还要去测试并发处理的能力，以此来检定Redis缓存以及MySQL主从的优化所呈现出来的效果。

3. 进行部署时，采用容器化的方式来部署，运用微服务集群的形式开展部署，此微服务集群部署是在多应用服务器的基础上进行的，同时，Redis集群以及MySQL主从也被用于部署，而负载均衡器则选择了Nginx，以此达成高可用的目的。

十亿级短链系统生产环境避坑指南

综合实战以及近期生产环境当中的案例，归纳出6个高频踩坑之处，直接避开系统性能方面的瓶颈以及数据安全有关的问题，对系统稳定运行起到助力作用：

避坑点1是短码碰撞这个致命问题，严禁把MD5截取用作短码，因为在十亿级数据的情况下碰撞概率非常高。必须选用ID加方案，并且要在数据库字段添加唯一索引，以此来兜底防止碰撞。

第二，避坑要点之二为，缓存穿透，要是不缓存不存在的短码，那么恶意攻击者就会频频请求无效短码，进而直接致使MySQL从库被压垮，所以需要添加空值缓存，而且其TTL为60秒，与此同时要限制单IP的请求频率。

首先，避坑点3是时钟回拨，其次，ID依赖系统时间，然后，要是服务器时钟回拨，就会生成重复ID，接着需要在ID生成工具类里添加时钟回拨校验，并且要定期同步服务器时间。

避开陷阱要点4提示存在如下情况，存储规模扩大，也就是十亿级别的长URL进行存储时会占用数量可观的空间，可以针对长URL实施压缩存储，像是借助Gzip的方式来压缩，与此同时，按照固定的周期去清理已经过期的短链，这里所指的短链并非是NULL状态，进而达成释放存储空间的目的。

存在避坑点5，即高并发写入瓶颈，要是直接写入MySQL主库，当每秒写入数量超过1万的时候就会出现瓶颈，这种情况下需要引入消息队列，比如说采用异步方式写入数据库，并且要预先通过Redis缓存同步短码映射，以此保证读取不受影响。

6. 避坑点6：关于短码可枚举所涵盖的安全问题——一旦短码出现可被逐一列举的情况（就好像是通过自增ID加上其他方式来实现那样），攻击者就能利用这种情况逐个获取短码，进而使得敏感的长URL被泄露出去，所以必须针对由ID生成的短码进行一些小小的混淆操作（像是对字符的排列顺序稍微做些调整之类的），以此来提高安全性。

总结

设计十亿级URL短链系统的时候，其核心要点在于，要实现高并发读写的相应支撑，还要保障数据的一致性，同时要达成存储上的高效扩容，其底层依靠的是一种短码生成方案，该方案基于ID加上编码来实现，并且有一个分层存储架构，此架构包含Redis缓存以及MySQL主从，另外还有微服务分布式部署所带来的高可用设计。

由专业剖析起始，将系统底层原理予以拆解，把Java + Redis + MySQL的完整实战步骤予以提供，把生产环境高频踩坑点予以总结，契合2026年后端技术热点，兼顾专业性以及可落地性。对于后端开发者来讲，短链系统是分布式架构、缓存优化、高并发处理的典型实践事例，掌握其设计逻辑以及落地技巧，能够快速提升分布式系统设计能力。

在进行实际落地操作的时候，能够依据自身所拥有的业务场景，像是是否存在对于短链统计的需求，以及过期时间的设定情况，从而做到灵活地去进行调整，其最为关键的要点便在于紧紧把住“缓存优先、分布式无状态、分层存储” 这三个至关重要的关键点intellij idea logo，如此一来就能够支撑十亿级数据量级实现稳定的运行状态。

互动提出问题：你于搭建短链系统的环节中，碰到过哪些属于高并发或者数据一致性方面的问题情形？欢迎在评论的区域之内发表谈论留存意见！

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