高并发场景下的数据库分库分表策略

"该文档详细介绍了在高并发环境下如何设计数据库系统，特别是针对乐视集团支付系统面临的大规模请求压力，需要处理每秒10万订单的能力。文中提到了分库分表策略，以及如何利用用户ID（uid）进行分库和分表。采用二叉树分库策略，即每次扩容都是2的倍数，简化了数据同步的过程。同时，为了提高并发处理能力，每个分库内将订单表进一步拆分为10个子表。此外，文档还讨论了客户端分库分表工具的选择，推荐使用自研的开源数据访问框架‘芒果’。另外，对于订单ID的生成，采用了类似Twitter的Snowflake算法，结合时间戳、机器号和自增序号来保证全局唯一性，并将分库分表信息嵌入订单ID，以便快速查询。" 在高并发数据库设计中，首先面临的问题是如何处理大规模的更新操作，如插入和更新订单。传统的缓存系统可能不足以应对这样的挑战，因此需要对订单表进行分库和分表。通过用户ID（uid）进行分库分表，可以将数据均匀分布，降低单个数据库的压力。文章介绍了一种名为“二叉树分库”的策略，它允许按2的倍数进行数据库扩容，简化了数据迁移和同步。 在分库策略基础上，每个分库内部进一步拆分为10个子表，提高并发处理效率。通过uid计算数据库编号和表编号的算法，可以快速定位到订单数据所在的数据库和表。例如，uid为9527的订单信息存储在DB1库的order_7表中。 为了实现分库分表，有两个主要的工具选项：客户端分库分表和使用分库分表中间件。客户端分库分表直接连接数据库，性能更高，而中间件方式提供统一管理，利于DBA操作。文档中提到，乐视选择了自研的开源数据访问框架“芒果”，它原生支持分库分表功能，配置简便。 在订单ID设计方面，由于数据库生成自增ID无法满足高并发需求，采用了基于Snowflake算法的全局唯一ID生成策略，结合时间戳、机器编号和自增序号确保唯一性。同时，为了在查询时能根据订单ID快速定位到对应的分库分表，会在订单ID中嵌入分库分表信息，使得查询更高效。 这份文档详细阐述了在高并发场景下，如何通过分库分表和优化订单ID设计来提升数据库处理能力和查询效率，为大规模互联网服务提供了有价值的实践经验和设计思路。