唯品会架构是如何实现重构的

本文来自于csdn，文章详细介绍唯品会订单库重构——采用分库分表策略对原订单库表进行拆分的总结。随着唯品会业务的快速发展，订单量的不断增长，原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了，特别是在大促高峰期，原订单库已经成为抢购瓶颈，已经严重制约公司的发展。 唯品会旧订单库包含几十张订单相关表，旧订单库是典型的一主多从架构；主库容量已接近服务器物理空间上限，同时也已经达到 MySQL的处理上限，很快将无法再处理新增订单。 【唯品会架构重构的关键知识点】 1. **背景与挑战**： - 随着唯品会业务的迅速扩张，订单量激增，原有的单体数据库架构难以应对高并发和大数据量的需求。 - 在大促期间，订单库成为性能瓶颈，限制了公司的成长潜力。 - 旧订单库采用一主多从架构，主库接近存储空间和处理能力的上限。 2. **问题分析**： - **超大容量问题**：表数据量过大，达到几十亿条，单库空间接近饱和。 - **性能问题**：单服务器处理能力有限，TPS（每秒事务处理量）有上限，影响大促期间的订单处理速度。 - **扩展性问题**：主库无法灵活升级扩展，存在单点故障风险。 3. **解决思路**： - **容量问题解决方案**：增加硬盘容量或采用SSD硬盘，但无法解决单表数据量问题。数据归档虽能缓解空间，但频繁操作且不解决性能问题。 - **性能问题解决方案**：提升服务器配置，但无法解决单点故障和连接数、IO限制。 4. **数据库拆分策略**： - **垂直拆分**：根据数据表的相关性拆分为不同数据库，如用户数据和订单数据分离，降低耦合度。 - **水平拆分**：按特定规则将数据分散到多个表，降低单表数据量，提升读写性能，但需处理跨表事务。 - **垂直水平拆分**：结合垂直和水平拆分，兼顾数据类型区分和单表性能优化。 5. **唯品会的具体实施**： - **垂直拆分**：将订单售后、订单销售和其他数据分开，适应不同业务场景的性能需求。 - **水平拆分**：对订单销售数据进一步拆分，通过用户编号哈希取模实现分库，保证每个表在1000~5000万数据量范围内，同时进行分库以提高TPS，支持水平扩展。 6. **扩展性设计**： - 通过增加服务器集群，每组服务器容纳多个库，当单服务器达到瓶颈时可轻松扩展，确保未来3~5年的业务增长需求。 7. **用户编号HASH切分的好处**： - 分散订单创建的处理，减少单点压力，提高并行处理能力。 - 支持灵活的扩展策略，适应订单量的增长。 唯品会的架构重构是针对容量、性能和扩展性的系统性优化，通过垂直和水平拆分策略实现了数据库的解耦和负载均衡，增强了系统的稳定性和扩展性，为公司未来的快速发展提供了坚实的技术基础。