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訂單中心，是互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中，一個(gè)典型的“多key”業(yè)務(wù)，即：用戶(hù)ID，商家ID，訂單ID等多個(gè)key上都有業(yè)務(wù)查詢(xún)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(jì)，有哪些因素需要考慮，是本文將要系統(tǒng)性討論的問(wèn)題。

什么是“多key”類(lèi)業(yè)務(wù)？

所謂的“多key”，是指一條元數(shù)據(jù)中，有多個(gè)屬性上存在前臺(tái)在線查詢(xún)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(gè)非常常見(jiàn)的“多key”業(yè)務(wù)，主要提供訂單的查詢(xún)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(mǎi)家uid；

（3）seller_uid為賣(mài)家uid；

（4）time, money, detail, …等為訂單屬性；

數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)上，一般來(lái)說(shuō)在業(yè)務(wù)初期，單庫(kù)，配合查詢(xún)字段上的索引，就能滿(mǎn)足元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢(xún)需求。

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

（2）order-db：對(duì)訂單進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并在訂單，買(mǎi)家，賣(mài)家等字段建立索引；

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

（1）如果用oid來(lái)切分，buyer_uid和seller_uid上的查詢(xún)則需要遍歷多庫(kù)；

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

總之，很難有一個(gè)萬(wàn)全之策，在展開(kāi)技術(shù)方案之前，先一起梳理梳理查詢(xún)需求。

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

訂單中心，典型業(yè)務(wù)查詢(xún)需求有哪些？

第一類(lèi)，前臺(tái)訪問(wèn)，最典型的有三類(lèi)需求：

（1）訂單實(shí)體查詢(xún)：通過(guò)oid查詢(xún)訂單實(shí)體，90%流量屬于這類(lèi)需求；

（2）用戶(hù)訂單列表查詢(xún)：通過(guò)buyer_uid分頁(yè)查詢(xún)用戶(hù)歷史訂單列表，9%流量屬于這類(lèi)需求；

（3）商家訂單列表查詢(xún)：通過(guò)seller_uid分頁(yè)查詢(xún)商家歷史訂單列表，1%流量屬于這類(lèi)需求；

前臺(tái)訪問(wèn)的特點(diǎn)是什么呢？

吞吐量大，服務(wù)要求高可用，用戶(hù)對(duì)訂單的訪問(wèn)一致性要求高，商家對(duì)訂單的訪問(wèn)一致性要求相對(duì)較低，可以接受一定時(shí)間的延時(shí)。

第二類(lèi)，后臺(tái)訪問(wèn)，根據(jù)產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)需求，訪問(wèn)模式各異：

（1）按照時(shí)間，價(jià)格，商品，詳情來(lái)進(jìn)行查詢(xún)；

后臺(tái)訪問(wèn)的特點(diǎn)是什么呢？

運(yùn)營(yíng)側(cè)的查詢(xún)基本上是批量分頁(yè)的查詢(xún)，由于是內(nèi)部系統(tǒng)，訪問(wèn)量很低，對(duì)可用性的要求不高，對(duì)一致性的要求也沒(méi)這么嚴(yán)格，允許秒級(jí)甚至十秒級(jí)別的查詢(xún)延時(shí)。

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

要點(diǎn)一：前臺(tái)與后臺(tái)分離的架構(gòu)設(shè)計(jì)。

如果前臺(tái)業(yè)務(wù)和后臺(tái)業(yè)務(wù)共用一批服務(wù)和一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，有可能導(dǎo)致，由于后臺(tái)的“少數(shù)幾個(gè)請(qǐng)求”的“批量查詢(xún)”的“低效”訪問(wèn)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)的cpu偶爾瞬時(shí)100%，影響前臺(tái)正常用戶(hù)的訪問(wèn)（例如，訂單查詢(xún)超時(shí)）。

前臺(tái)與后臺(tái)訪問(wèn)的查詢(xún)需求不同，對(duì)系統(tǒng)的要求也不一樣，故應(yīng)該兩者解耦，實(shí)施“前臺(tái)與后臺(tái)分離”的架構(gòu)設(shè)計(jì)。

前臺(tái)業(yè)務(wù)架構(gòu)不變，站點(diǎn)訪問(wèn)，服務(wù)分層，數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分。

后臺(tái)業(yè)務(wù)需求則抽取獨(dú)立的web/service/db來(lái)支持，解除系統(tǒng)之間的耦合，對(duì)于“業(yè)務(wù)復(fù)雜”“并發(fā)量低”“無(wú)需高可用”“能接受一定延時(shí)”的后臺(tái)業(yè)務(wù)：

（1）可以去掉service層，在運(yùn)營(yíng)后臺(tái)web層通過(guò)dao直接訪問(wèn)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(guò)MQ或者線下異步同步數(shù)據(jù)，犧牲一些數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性；

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

關(guān)于前臺(tái)與后臺(tái)分離的架構(gòu)設(shè)計(jì)，在《用戶(hù)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(kāi)。

解決完了后臺(tái)業(yè)務(wù)的訪問(wèn)需求，那前臺(tái)的oid，buyer_uid，seller_uid如何來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分呢？

要點(diǎn)二：多個(gè)維度的查詢(xún)較為復(fù)雜，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計(jì)，應(yīng)該逐個(gè)擊破。

假設(shè)沒(méi)有seller_uid，應(yīng)該如何擊破oid和buyer_uid的查詢(xún)需求？

訂單中心，假設(shè)只有oid和buyer_uid上的查詢(xún)需求，就蛻化為一個(gè)“1對(duì)多”的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)于“1對(duì)多”的業(yè)務(wù)，水平切分應(yīng)該使用“基因法”。

要點(diǎn)三：基因法，是解決“1對(duì)多”業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分的常見(jiàn)方案。

什么是分庫(kù)基因？

通過(guò)buyer_uid分庫(kù)，假設(shè)分為16個(gè)庫(kù)，采用buyer_uid%16的方式來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)路由，所謂的模16，其本質(zhì)是buyer_uid的最后4個(gè)bit決定這行數(shù)據(jù)落在哪個(gè)庫(kù)上，這4個(gè)bit，就是分庫(kù)基因。

什么是基因法分庫(kù)？

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

如上圖所示，buyer_uid=666的用戶(hù)下了一個(gè)訂單：

（1）使用buyer_uid%16分庫(kù)，決定這行數(shù)據(jù)要插入到哪個(gè)庫(kù)中；

（2）分庫(kù)基因是buyer_uid的最后4個(gè)bit，即1010；

（3）在生成訂單標(biāo)識(shí)oid時(shí)，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(kù)基因加入到oid的最后4個(gè)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）；

通過(guò)這種方法保證，同一個(gè)用戶(hù)下的所有訂單oid，都落在同一個(gè)庫(kù)上，oid的最后4個(gè)bit都相同，于是：

（1）通過(guò)buyer_uid%16能夠定位到庫(kù)；

（2）通過(guò)oid%16也能定位到庫(kù)；

關(guān)于“一對(duì)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(kāi)。

假設(shè)沒(méi)有oid，應(yīng)該如何擊破buyer_uid和seller_uid的查詢(xún)需求？

訂單中心，假設(shè)只有buyer_uid和seller_uid上的查詢(xún)需求，就蛻化為一個(gè)“多對(duì)多”的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)于“多對(duì)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(shí)，通過(guò)buyer_uid分庫(kù)，oid中融入分庫(kù)基因，寫(xiě)入DB-buyer庫(kù)；

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

（3）buyer庫(kù)通過(guò)buyer_uid分庫(kù)，seller庫(kù)通過(guò)seller_uid分庫(kù)，前者滿(mǎn)足oid和buyer_uid的查詢(xún)需求，后者滿(mǎn)足seller_uid的查詢(xún)需求；

數(shù)據(jù)冗余的方法有很多種：

（1）服務(wù)同步雙寫(xiě)；

（2）服務(wù)異步雙寫(xiě)；

（3）線下異步雙寫(xiě)（上圖所示，是線下異步雙寫(xiě)）；

要點(diǎn)四：數(shù)據(jù)冗余，是解決“多對(duì)多”業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分的常見(jiàn)方案。

不管哪種方案，因?yàn)閮刹讲僮鞑荒鼙ＷC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(shí)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。

要點(diǎn)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(shí)踐。

保證冗余數(shù)據(jù)最終一致的常見(jiàn)方案有三種：

（1）冗余數(shù)據(jù)全量定時(shí)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(shí)時(shí)檢測(cè)；

關(guān)于“多對(duì)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(kāi)。

那如果oid/buyer_uid/seller_uid同時(shí)存在呢？

綜合上面的解決方案即可：

（1）如果沒(méi)有seller_uid，“多key”業(yè)務(wù)會(huì)蛻化為“1對(duì)多”業(yè)務(wù)，此時(shí)應(yīng)該使用“基因法”分庫(kù)：使用buyer_uid分庫(kù)，在oid中加入分庫(kù)基因；

（2）如果沒(méi)有oid，“多key”業(yè)務(wù)會(huì)蛻化為“多對(duì)多”業(yè)務(wù)，此時(shí)應(yīng)該使用“數(shù)據(jù)冗余法”分庫(kù)：使用buyer_uid和seller_uid來(lái)分別分庫(kù)，冗余數(shù)據(jù)，滿(mǎn)足不同屬性上的查詢(xún)需求；

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

要點(diǎn)總結(jié)

一：前后臺(tái)差異化需求，可使用前臺(tái)與后臺(tái)分離的架構(gòu)設(shè)計(jì)；

二：對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計(jì)，應(yīng)該逐個(gè)擊破；

三：基因法，是解決“1對(duì)多”業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分的常見(jiàn)方案；

四：數(shù)據(jù)冗余，是解決“多對(duì)多”業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分的常見(jiàn)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(shí)踐。

相關(guān)文章：

《用戶(hù)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(jì)都是耍流氓，共勉。