电商平台数据库设计与优化:高并发场景下的挑战与解决方案,打造流畅购物体验

发布时间: 2024-07-30 23:18:43 阅读量: 72 订阅数: 36
![电商平台数据库设计与优化:高并发场景下的挑战与解决方案,打造流畅购物体验](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a16f7e8bc61e6fc482a7070628933bb9.png) # 1. 电商平台数据库设计基础 电商平台的数据库设计是整个电商系统架构中至关重要的一环,直接影响着系统的性能、稳定性和可扩展性。本章将介绍电商平台数据库设计的核心概念和原则,为后续的高并发优化和实践应用奠定基础。 ### 1.1 数据库模型选择 电商平台通常采用关系型数据库模型,如 MySQL、PostgreSQL 等。关系型数据库具有良好的数据结构化和事务处理能力,可以有效地管理电商平台中大量的订单、商品和用户数据。 ### 1.2 表设计原则 在设计电商平台数据库表时,需要遵循以下原则: - **规范化:**将数据分解成多个表,以避免数据冗余和不一致。 - **主键设计:**为每个表定义唯一的主键,确保数据的唯一性和完整性。 - **外键约束:**使用外键约束来建立表之间的关系,保证数据的一致性和完整性。 - **索引优化:**为经常查询的列创建索引,以提高查询效率。 # 2. 高并发场景下的数据库优化策略 在高并发场景下,数据库面临着巨大的压力,需要采取有效的优化策略来保障数据库的稳定性和性能。本章节将介绍几种常用的数据库优化策略,包括索引优化、分区和分片、缓存技术。 ### 2.1 索引优化 索引是数据库中一种重要的数据结构,它可以加快数据的查询速度。通过在表中的特定列上创建索引,数据库可以快速定位到满足查询条件的数据,从而减少查询时间。 #### 2.1.1 索引的类型和选择 数据库中常用的索引类型包括: - **B-Tree 索引:**一种平衡树结构的索引,具有快速查找和范围查询的优点。 - **哈希索引:**一种基于哈希表的索引,具有快速等值查询的优点。 - **全文索引:**一种专门用于文本数据的索引,可以支持全文搜索。 索引的选择取决于查询模式和数据分布。对于经常进行范围查询或等值查询的列,可以使用 B-Tree 索引或哈希索引。对于需要进行全文搜索的列,可以使用全文索引。 #### 2.1.2 索引的创建和维护 创建索引的语法如下: ```sql CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name); ``` 索引创建后,需要定期维护以确保其有效性。当表中的数据发生变化时,索引也需要相应地更新。可以通过以下命令手动重建索引: ```sql REBUILD INDEX index_name ON table_name; ``` ### 2.2 分区和分片 分区和分片是将大型表划分为更小的部分的技术。通过将数据分散到多个分区或分片中,可以减少单个数据库服务器的负载,从而提高查询性能。 #### 2.2.1 分区和分片的概念 **分区:**将表按某个列的值进行划分,每个分区包含该列值范围内的所有数据。 **分片:**将表按行号或哈希值进行划分,每个分片包含表中的一部分数据。 分区和分片的主要区别在于分区是基于数据的逻辑关系,而分片是基于数据的物理分布。 #### 2.2.2 分区和分片的技术实现 分区和分片可以在数据库层面或应用层面实现。 **数据库层面分区:**由数据库系统自动管理,不需要应用程序干预。 **应用层面分片:**由应用程序负责将数据路由到不同的分区或分片。 ### 2.3 缓存技术 缓存是一种将经常访问的数据存储在内存中以提高查询速度的技术。通过将数据缓存起来,可以避免每次查询都从数据库中读取,从而大大减少查询时间。 #### 2.3.1 缓存的类型和原理 常用的缓存类型包括: - **内存缓存:**将数据存储在服务器内存中,具有极高的访问速度。 - **文件缓存:**将数据存储在本地文件中,访问速度比内存缓存慢,但成本更低。 - **分布式缓存:**将数据分布存储在多个服务器上,具有高可用性和可扩展性。 缓存的原理是将数据从数据库中读取到缓存中,当需要查询数据时,先从缓存中查找,如果找到则直接返回,否则再从数据库中读取并更新缓存。 #### 2.3.2 缓存的应用和管理 缓存可以应用于各种场景,例如: - **查询结果缓存:**将经常查询的结果缓存起来,避免重复查询。 - **对象缓存:**将经常访问的对象缓存起来,避免多次从数据库中加载。 - **会话缓存
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⾼并发数据库设计 随着乐视硬件抢购的不断升级,乐视集团⽀付⾯临的请求压⼒百倍乃⾄千倍的暴增。作为商品购买的最后⼀环,保证⽤户快速稳定的完成⽀ 付尤为重要。所以在15年11⽉,我们对整个⽀付系统进⾏了全⾯的升级,使之具备了每秒稳定处理10万订单的能⼒。为乐视⽣态各种形式 的抢购秒杀活动提供了强有⼒的⽀撑。 ⼀、库分表 ⼀、库分表 在,memcached等缓存系统盛⾏的互联⽹时代,构建⼀个⽀撑每秒⼗万只读的系统并不复杂,⽆⾮是通过⼀致性哈希扩展缓存节点,⽔平 扩展web服务器等。⽀付系统要处理每秒⼗万笔订单,需要的是每秒数⼗万的更新操作(insert加update),这在任何⼀个独⽴数据库上都 是不可能完成的任务,所以我们⾸先要做的是对订单表(简称order)进⾏分库与分表。 在进⾏数据库操作时,⼀般都会有⽤户ID(简称uid)字段,所以我们选择以uid进⾏分库分表。 分库策略我们选择了"⼆叉树分库",所谓"⼆叉树分库"指的是:我们在进⾏数据库扩容时,都是以2的倍数进⾏扩容。⽐如:1台扩容 到2台,2台扩容到4台,4台扩容到8台,以此类推。这种分库⽅式的好处是,我们在进⾏扩容时,只需DBA进⾏表级的数据同步,⽽不需 要⾃⼰写脚本进⾏⾏级数据同步。 光是有分库是不够的,经过持续压⼒我们发现,在同⼀数据库中,对多个表进⾏并发更新的效率要远远⼤于对⼀个表进⾏并发更新,所以我 们在每个分库中都将order表拆分成10份:order_0,order_1,….,order_9。 最后我们把order表放在了8个分库中(编号1到8,分别对应DB1到DB8),每个分库中10个分表(编号0到9,分别对应order_0到 order_9),部署结构如下图所⽰: 根据uid计算数据库编号: 数据库编号 = (uid / 10) % 8 + 1 根据uid计算表编号: 表编号 = uid % 10 当uid=9527时,根据上⾯的,其实是把uid分成了两部分952和7,其中952模8加1等于1为数据库编号,⽽7则为表编号。所以 uid=9527的订单信息需要去DB1库中的order_7表查找。具体算法流程也可参见下图: 有了分库分表的结构与算法最后就是寻找分库分表的实现⼯具,⽬前市⾯上约有两种类型的分库分表⼯具: 1. 客户端分库分表,在客户端完成分库分表操作,直连数据库 2. 使⽤分库分表中间件,客户端连分库分表中间件,由中间件完成分库分表操作 这两种类型的⼯具市⾯上都有,这⾥不⼀⼀列举,总的来看这两类⼯具各有利弊。客户端分库分表由于直连数据库,所以性能⽐使⽤分库分 表中间件⾼15%到20%。⽽使⽤分库分表中间件由于进⾏了统⼀的中间件管理,将分库分表操作和客户端隔离,模块划分更加清晰,便于 DBA进⾏统⼀管理。 我们选择的是在客户端分库分表,因为我们⾃⼰开发并开源了⼀套数据层访问框架,它的代号叫"芒果",芒果框架原⽣⽀持分库分表功 能,并且配置起来⾮常简单。 芒果主页:mango.jfaster.org 芒果源码:github.com/jfaster/mango ⼆、订单 ⼆、订单ID( (uid维度) 维度) 订单系统的ID必须具有全局唯⼀的特征,最简单的⽅式是利⽤数据库的序列,每操作⼀次就能获得⼀个全局唯⼀的⾃增ID,如果要⽀持每秒 处理10万订单,那每秒将⾄少需要⽣成10万个订单ID,通过数据库⽣成⾃增ID显然⽆法完成上述要求。所以我们只能通过内存计算获得全 局唯⼀的订单ID。 领域最著名的唯⼀ID应该算是UUID了,不过UUID太长⽽且包含字母,不适合作为订单ID。通过反复⽐较与筛选,我们借鉴了Twitter的 Snowflake算法,实现了全局唯⼀ID。下⾯是订单ID的简化结构图: 上图分为3个部分: 1. 时间戳 这⾥时间戳的粒度是毫秒级,⽣成订单ID时,使⽤System.currentTimeMillis()作为时间戳。 1. 机器号 每个订单服务器都将被分配⼀个唯⼀的编号,⽣成订单ID时,直接使⽤该唯⼀编号作为机器号即可。 1. ⾃增序号 当在同⼀服务器的同⼀毫秒中有多个⽣成订单ID的请求时,会在当前毫秒下⾃增此序号,下⼀个毫秒此序号继续从0开始。⽐如在同⼀服务 器同⼀毫秒有3个⽣成订单ID的请求,这3个订单ID的⾃增序号部分将分别是0,1,2。 上⾯3个部分组合,我们就能快速⽣成全局唯⼀的订单ID。不过光全局唯⼀还不够,很多时候我们会只根据订单ID直接查询订单信息,这时 由于没有uid,我们不知道去哪个分库的分表中查询,遍历所有的库的所有表?这显然不⾏。所以我们需要将分库分表的信息添加到订单ID 上,下⾯是带分库分表信息的订单ID简化结构图: 我们在⽣成的全局订单ID头部添加了分库与分表的信息,这样只根据订单ID,我们也能快速的查询到

LI_李波

资深数据库专家
北理工计算机硕士,曾在一家全球领先的互联网巨头公司担任数据库工程师,负责设计、优化和维护公司核心数据库系统,在大规模数据处理和数据库系统架构设计方面颇有造诣。
专栏简介
本专栏以“SQL数据库课程设计”为主题,全面涵盖了SQL数据库的基础知识和应用实践。从数据结构、查询语言和关系模型的入门,到数据类型、关系数据库范式、ER建模和索引设计的深入解析,专栏循序渐进地带领读者掌握SQL数据库的核心概念。此外,还探讨了表分区、分片技术、查询优化技巧、事务处理、备份和恢复策略等高级主题。专栏还涉及NoSQL数据库、大数据处理技术、云数据库服务以及在电商、金融和医疗保健等领域的数据库应用。通过深入浅出的讲解和丰富的案例分析,本专栏旨在帮助读者建立扎实的SQL数据库基础,并应对实际应用中的挑战。

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