訂單中心，是互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中，一個典型的“多key”業(yè)務(wù)，即：用戶ID，商家ID，訂單ID等多個key上都有業(yè)務(wù)查詢需求。

隨著數(shù)據(jù)量的逐步增大，并發(fā)量的逐步增大，訂單中心這種“多key”業(yè)務(wù)，架構(gòu)應(yīng)該如何設(shè)計，有哪些因素需要考慮，是本文將要系統(tǒng)性討論的問題。

什么是“多key”類業(yè)務(wù)？

所謂的“多key”，是指一條元數(shù)據(jù)中，有多個屬性上存在前臺在線查詢需求。

訂單中心是什么業(yè)務(wù)，有什么典型業(yè)務(wù)需求？

訂單中心是一個非常常見的“多key”業(yè)務(wù)，主要提供訂單的查詢與修改的服務(wù)，其核心元數(shù)據(jù)為：

Order(oid, buyer_uid, seller_uid, time, money, detail…);

其中：

（1）oid為訂單ID，主鍵；

（2）buyer_uid為買家uid；

（3）seller_uid為賣家uid；

（4）time, money, detail, …等為訂單屬性；

數(shù)據(jù)庫設(shè)計上，一般來說在業(yè)務(wù)初期，單庫，配合查詢字段上的索引，就能滿足元數(shù)據(jù)存儲與查詢需求。

（1）order-center：訂單中心服務(wù)，對調(diào)用者提供友好的RPC接口；

（2）order-db：對訂單進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲，并在訂單，買家，賣家等字段建立索引；

隨著訂單量的越來越大，數(shù)據(jù)庫需要進(jìn)行水平切分，由于存在多個key上的查詢需求，用哪個字段進(jìn)行切分呢？

（1）如果用oid來切分，buyer_uid和seller_uid上的查詢則需要遍歷多庫；

（2）如果用buyer_uid或seller_uid來切分，其他屬性上的查詢則需要遍歷多庫；

總之，很難有一個萬全之策，在展開技術(shù)方案之前，先一起梳理梳理查詢需求。

任何脫離業(yè)務(wù)需求的架構(gòu)設(shè)計，都是耍流氓。

訂單中心，典型業(yè)務(wù)查詢需求有哪些？

第一類，前臺訪問，最典型的有三類需求：

（1）訂單實體查詢：通過oid查詢訂單實體，90%流量屬于這類需求；

（2）用戶訂單列表查詢：通過buyer_uid分頁查詢用戶歷史訂單列表，9%流量屬于這類需求；

（3）商家訂單列表查詢：通過seller_uid分頁查詢商家歷史訂單列表，1%流量屬于這類需求；

前臺訪問的特點是什么呢？

吞吐量大，服務(wù)要求高可用，用戶對訂單的訪問一致性要求高，商家對訂單的訪問一致性要求相對較低，可以接受一定時間的延時。

第二類，后臺訪問，根據(jù)產(chǎn)品、運營需求，訪問模式各異：

（1）按照時間，價格，商品，詳情來進(jìn)行查詢；

后臺訪問的特點是什么呢？

運營側(cè)的查詢基本上是批量分頁的查詢，由于是內(nèi)部系統(tǒng)，訪問量很低，對可用性的要求不高，對一致性的要求也沒這么嚴(yán)格，允許秒級甚至十秒級別的查詢延時。

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這兩類不同的業(yè)務(wù)需求，應(yīng)該使用什么樣的架構(gòu)方案來解決呢？

要點一：前臺與后臺分離的架構(gòu)設(shè)計。

如果前臺業(yè)務(wù)和后臺業(yè)務(wù)共用一批服務(wù)和一個數(shù)據(jù)庫，有可能導(dǎo)致，由于后臺的“少數(shù)幾個請求”的“批量查詢”的“低效”訪問，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫的cpu偶爾瞬時100%，影響前臺正常用戶的訪問（例如，訂單查詢超時）。

前臺與后臺訪問的查詢需求不同，對系統(tǒng)的要求也不一樣，故應(yīng)該兩者解耦，實施“前臺與后臺分離”的架構(gòu)設(shè)計。

前臺業(yè)務(wù)架構(gòu)不變，站點訪問，服務(wù)分層，數(shù)據(jù)庫水平切分。

后臺業(yè)務(wù)需求則抽取獨立的web/service/db來支持，解除系統(tǒng)之間的耦合，對于“業(yè)務(wù)復(fù)雜”“并發(fā)量低”“無需高可用”“能接受一定延時”的后臺業(yè)務(wù)：

（1）可以去掉service層，在運營后臺web層通過dao直接訪問數(shù)據(jù)層；

（2）可以不需要反向代理，不需要集群冗余；

（3）可以通過MQ或者線下異步同步數(shù)據(jù)，犧牲一些數(shù)據(jù)的實時性；

（4）可以使用更契合大量數(shù)據(jù)允許接受更高延時的“索引外置”或者“HIVE”的設(shè)計方案；

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關(guān)于前臺與后臺分離的架構(gòu)設(shè)計，在《用戶中心，1億數(shù)據(jù)架構(gòu)，這次服了》一文中有更為細(xì)致的分析，便不再展開。

解決完了后臺業(yè)務(wù)的訪問需求，那前臺的oid，buyer_uid，seller_uid如何來進(jìn)行數(shù)據(jù)庫水平切分呢？

要點二：多個維度的查詢較為復(fù)雜，對于復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計，應(yīng)該逐個擊破。

假設(shè)沒有seller_uid，應(yīng)該如何擊破oid和buyer_uid的查詢需求？

訂單中心，假設(shè)只有oid和buyer_uid上的查詢需求，就蛻化為一個“1對多”的業(yè)務(wù)場景，對于“1對多”的業(yè)務(wù)，水平切分應(yīng)該使用“基因法”。

要點三：基因法，是解決“1對多”業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)庫水平切分的常見方案。

什么是分庫基因？

通過buyer_uid分庫，假設(shè)分為16個庫，采用buyer_uid%16的方式來進(jìn)行數(shù)據(jù)庫路由，所謂的模16，其本質(zhì)是buyer_uid的最后4個bit決定這行數(shù)據(jù)落在哪個庫上，這4個bit，就是分庫基因。

什么是基因法分庫？

在訂單數(shù)據(jù)oid生成時，oid末端加入分庫基因，讓同一個buyer_uid下的所有訂單都含有相同基因，落在同一個分庫上。

如上圖所示，buyer_uid=666的用戶下了一個訂單：

（1）使用buyer_uid%16分庫，決定這行數(shù)據(jù)要插入到哪個庫中；

（2）分庫基因是buyer_uid的最后4個bit，即1010；

（3）在生成訂單標(biāo)識oid時，先使用一種分布式ID生成算法生成前60bit（上圖中綠色部分）；

（4）將分庫基因加入到oid的最后4個bit（上圖中粉色部分），拼裝成最終64bit的訂單oid（上圖中藍(lán)色部分）；

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通過這種方法保證，同一個用戶下的所有訂單oid，都落在同一個庫上，oid的最后4個bit都相同，于是：

（1）通過buyer_uid%16能夠定位到庫；

（2）通過oid%16也能定位到庫；

關(guān)于“一對多”業(yè)務(wù)，以及“基因法”，在《帖子中心，1億數(shù)據(jù)架構(gòu)，這次服了》一文中有更為細(xì)致的分析，便不再展開。

假設(shè)沒有oid，應(yīng)該如何擊破buyer_uid和seller_uid的查詢需求？

訂單中心，假設(shè)只有buyer_uid和seller_uid上的查詢需求，就蛻化為一個“多對多”的業(yè)務(wù)場景，對于“多對多”的業(yè)務(wù)，水平切分應(yīng)該使用“數(shù)據(jù)冗余法”。

如上圖所示：

（1）當(dāng)有訂單生成時，通過buyer_uid分庫，oid中融入分庫基因，寫入DB-buyer庫；

（2）通過線下異步的方式，通過binlog+canal，將數(shù)據(jù)冗余到DB-seller庫中；

（3）buyer庫通過buyer_uid分庫，seller庫通過seller_uid分庫，前者滿足oid和buyer_uid的查詢需求，后者滿足seller_uid的查詢需求；

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數(shù)據(jù)冗余的方法有很多種：

（1）服務(wù)同步雙寫；

（2）服務(wù)異步雙寫；

（3）線下異步雙寫（上圖所示，是線下異步雙寫）；

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要點四：數(shù)據(jù)冗余，是解決“多對多”業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)庫水平切分的常見方案。

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不管哪種方案，因為兩步操作不能保證原子性，總有出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的可能，高吞吐分布式事務(wù)是業(yè)內(nèi)尚未解決的難題，此時的架構(gòu)方向，是最終一致性，并不是完全保證數(shù)據(jù)的一致，而是盡早的發(fā)現(xiàn)不一致，并修復(fù)不一致。

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要點五：最終一致性，是高吞吐互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)一致性的常用實踐。

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保證冗余數(shù)據(jù)最終一致的常見方案有三種：

（1）冗余數(shù)據(jù)全量定時掃描；

（2）冗余數(shù)據(jù)增量日志掃描；

（3）冗余數(shù)據(jù)線上消息實時檢測；

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關(guān)于“多對多”業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)冗余多種方案，數(shù)據(jù)冗余保證最終一致性多種方案，在《好友中心，1億數(shù)據(jù)架構(gòu)，這次服了》一文中有更為細(xì)致的分析，便不再展開。

那如果oid/buyer_uid/seller_uid同時存在呢？

綜合上面的解決方案即可：

（1）如果沒有seller_uid，“多key”業(yè)務(wù)會蛻化為“1對多”業(yè)務(wù)，此時應(yīng)該使用“基因法”分庫：使用buyer_uid分庫，在oid中加入分庫基因；

（2）如果沒有oid，“多key”業(yè)務(wù)會蛻化為“多對多”業(yè)務(wù)，此時應(yīng)該使用“數(shù)據(jù)冗余法”分庫：使用buyer_uid和seller_uid來分別分庫，冗余數(shù)據(jù)，滿足不同屬性上的查詢需求；

（3）如果oid/buyer_uid/seller_uid同時存在，可以使用上述兩種方案的綜合方案，來解決“多key”業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫水平切分難題；

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要點總結(jié)

一：前后臺差異化需求，可使用前臺與后臺分離的架構(gòu)設(shè)計；

二：對于復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計，應(yīng)該逐個擊破；

三：基因法，是解決“1對多”業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)庫水平切分的常見方案；

四：數(shù)據(jù)冗余，是解決“多對多”業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)庫水平切分的常見方案；

五：最終一致性，是高吞吐互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)一致性的常用實踐。

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《用戶中心，1億數(shù)據(jù)架構(gòu)，這次服了》

《帖子中心，1億數(shù)據(jù)架構(gòu)，這次服了》

《好友中心，1億數(shù)據(jù)架構(gòu)，這次服了》

任何脫離業(yè)務(wù)的架構(gòu)設(shè)計都是耍流氓，共勉。

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文章來源：https://mp.weixin.qq.com/s/AVGc7JskhKxG0iPQBX5J1w

總結(jié)

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