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高并发订单系统架构设计(二)

高并发订单系统架构设计(二)

高并发下单主要包括以下几个方面:分库分表、多应用实例全局唯一订单号、数据库连接、买家查询订单、卖家查询订单、扩容问题、业务拆分。 一、分库分表 随着电商系统订单量的增长,订单管理系统开发数据库的发展主要经历以下几个步骤: 1主-1从架构 ; 双主-多从架构,读写分离 ; 表分区,提高并发 ; 分表,提高并发 ; Master更换SSD ; 分库,分表,提高并发; 分库分表实现过程

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高并发下单主要包括以下几个方面:分库分表、多应用实例全局唯一订单号、数据库连接、买家查询订单、卖家查询订单、扩容问题、业务拆分。

一、分库分表 随着电商系统订单量的增长,订单管理系统开发数据库的发展主要经历以下几个步骤: 

  • 1主-1从架构 ;

  • 双主-多从架构,读写分离 ;

  • 表分区,提高并发 ;

  • 分表,提高并发 ;

  • Master更换SSD ;

  • 分库,分表,提高并发;

分库分表实现过程 电商系统订单分成16个库,每个库64个表进行存储,总共1024个表,mysql单表性能超过千万级别会导致性能严重下降,假设按千万计算,最高可以存储百亿级订单。

随着存储问题的解决,但复杂度会随着增加:

首先是多库怎么保证生成的电商系统订单号全局唯一; 

其次电商订单管理系统查询复杂度的增加; 

买家查询电商订单时,应该去哪个库哪个表里查找,卖家应该去哪查; 

再大的存储量,随着数据量的增长,终究是会遇到瓶颈,该怎么扩容。

二、全局唯一订单号 这里采用Twitter snowflake方案,全剧唯一ID生成由:时间戳+机器ID+自增序列(+userid后两位),订单的生成过程直接在应用实例中生成,直接在内存中计算,且计算过程分散到每台应用实例中,解决性能问题,userid后两位在后面解释。

三、数据库连接问题 分库分表后,要连接数据库变的复杂起来,分为两种电商方案:

1、jdbc直连 此种方式需要在应用代码中,自己计算订单应该进入哪个库,可取订单的后两位,先对库16进行取模,再对表64取模,从而确定。优点是直连数据库性能更好,缺点是代码复杂度增加。

2、通过中间价连接 中间价可以使用阿里的mycat连接,具体使用查看mycat文档。优点:代码实现简单,跟分库前差不多。

3、买家查询订单 电商系统订单成交后,买家需要查询订单的时候,只有userid,并不知道订单存在哪个库哪张表中,从每个库每个表中遍历一遍不现实。所以还要对订单号进行改进,之前是:时间戳+机器ID+自增序列。现在此订单号的后面加上userid的后两位,时间戳+机器ID+自增序列+userid后两位。订单入库取模的后两位即userid后两位,即同一个买家的所有订单都会存入同一个表中,通过此设计买家即可找到订单号应该在哪个表中。

4、卖家查询订单 卖家查询订单不能像买家一样,卖家的订单分散在订单表的各个表中。卖家订单需要在业务拆分过程中,将电商系统订单按卖家维度存入到别的库和表中。此维度不仅卖家可以查询到对应所有订单,并且方便统计、分析。

5、扩容问题 由于此方案已经不是单纯的通过电商系统订单号查找订单,还需要通过userid查找订单,其次是电商系统订单具有时间特性,用户查询的大部分都是最近的订单,3月前的订单很少会查看,所以不适合进行扩容,特别适合迁移历史数据,将3个月前的数据迁移到历史数据库中,从而解决容量增长的问题。

6、业务拆分 下电商系统订单过程,业务极其复杂,不只是电商系统订单号的生成插入等,还要减库存、支付等一系列的操作。所以应该通过消息队列将业务进行拆分,本步骤只做电商系统订单生成的操作,通过消息队列实现数据的最终一致性。

 

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