乐视秒杀：高效数据架构应对每秒百万交易挑战

在2015年，面对乐视硬件抢购活动带来的巨大交易压力，乐视集团的支付系统面临着严峻挑战。每秒十万笔的订单处理需求使得传统的数据库技术难以胜任，因此，对支付系统的数据架构进行了深度改造。以下是关键知识点的详细解读： 1. **分库分表策略**： - 在互联网环境中，为了支持高并发的只读操作，乐视采用了一致性哈希算法扩展缓存节点，同时横向扩展Web服务器。然而，核心问题是处理大量的写操作，即每秒数十万次的数据库更新（insert和update）。 - 为了解决这个问题，对订单表（order）进行了分库分表设计，以用户ID（uid）作为分键。采用了二叉树分库策略，即数据库容量按照2的幂级数增长，如1台扩展到2台、2台扩展到4台等，以简化数据同步过程。每个分库进一步细分为10个子表（order_0到order_9），将负载分散到不同的数据库实例。 2. **数据库和表的分配算法**： - 订单数据的存储采用根据uid计算的数据库编号和表编号。例如，uid=9527时，数据库编号为(9527/10)%8+1=1，表编号为9527%10=7。这使得查询效率得以提升，因为不同uid对应不同的数据库和表，减少了并发冲突。 3. **分库分表工具**： - 实现分库分表有两种常见工具：客户端分库分表，即在应用程序层面完成数据路由；另一种是使用专门的中间件或服务，负责在请求到达数据库前进行分发。这两种方法各有优劣，选择哪种取决于项目的具体需求和性能要求。 4. **数据库操作优化**： - 通过将order表拆分到多个数据库和表中，提升了并发写入的性能，避免了单个数据库的压力。这种设计允许系统在保持高可用的同时，更好地应对大规模并发操作。 总结，乐视支付系统在面临海量交易压力时，通过分库分表策略、细致的数据库分配算法以及合理的选择分库分表工具，实现了每秒十万笔交易的高效处理，确保了抢购秒杀活动的顺利进行。这一架构升级对于现代电商系统的高并发场景具有重要的参考价值。