云时代架构之订单系统架构这样演进

饿了么:业务井喷时,订单系统架构这样演进

  要实现高并发订单系统架构设计,要解决以下几个方面的问题,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、扩容问题和业务拆分。

分库分表:随着订单量的增长,数据库的发展主要经历以下几个步骤: 1-1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: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订单号全局唯一; 其次查询复杂度的增加; 买家查询订单时,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。

  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。

  数据库连接问题分库分表后,要连接数据库变的复杂起来,分为两种方案: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。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

  买家查询订单订单成交后,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。

  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。

  扩容问题由于此方案已经不是单纯的通过订单号查找订单,还需要通过userid查找订单,其次是订单具有时间特性,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。

  业务拆分下订单过程,业务极其复杂,不只是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,本步骤只做订单生成的操作,通过消息队列实现数据的最终一致性。

  在我看来,类似订单的这类系统,主要考虑清楚业务流程和数据库表的设计即可,这样既能保证整个流程不会出错,还能提高系统的响应速度。

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