回顾篇

电商玩法

传统电商：淘宝，京东
拼团电商：拼多多
信任电商：快手
兴趣电商：抖音，快手
内容电商：小红书
品牌电商：小米，华为，apple

app性质不同，决定电商玩法不同

介绍下仓储

WMS系统属于电商后台系统的服务末端，同时也相对独立，也可服务于有自有仓库管理需要的用户；
电商系统中，通过WMS系统实时同步仓库货物的变化，与ERP系统，采购系统、订单调度系统同步更新库存。

库存认知

了解下技术背景

服务端演进过程
https://segmentfault.com/a/1190000018626163

演进方向
单体->分布式->soa->微服务->上云
https://blog.csdn.net/fujuacm/article/details/123333564

业务特点

数据量大
以订单表为例，量级随时间积累，轻松达到千万级
解决方案：降低单表压力，数据归档、分表

并发高
并发的瓶颈，数据库压力，服务器压力
降低数据库压力：缓存，分库，读写分离，es
服务器压力：模块细分，服务负载均衡(单机->微服务)

关注点

1可用性，稳定性
2数据准确性，一致性
3性能

简单来说我们要做的：
响应要快，服务要稳，数据要准

订单架构

订单架构

技术难点

分库分表

分库分表key策略(电商订单的分库分表是怎么做的)

拆分买家库与卖家库，卖家库数据走数据同步链路
卖家库userId作为key，分库分表规则为user%64；
卖家库shopId作为key，分库分表规则为shopId%64
订单号隐含业务值，如订单号规则为yyyymmdd+6位随机数+userId%64+2位随机数+shopId%64+00+自增id

全局唯一ID，跨库，聚合，join等问题

历史单处理难点
1.架构老旧，接口多，所有数据查询需添加分库字段
2.业务不可暂停（全量+增量）
3.数据量大
4.可监控、可灰度、可回滚（双写，双写一致性check+订正，稳定后切流）
5.迁移工具canal（binlog+rocketmq）

缓存
缓存选择
本地缓存--通知机制怎么玩
多级缓存玩法--进程缓存
分布式缓存，双写一致性：https://mp.weixin.qq.com/s/gvumWIkz8oIo6DklFPxwzQ
数据冷热分离，热备
分布式锁，主从架构带来的安全问题，Redlock思想

方案复杂
与2b业务不同的是，2b业务本身逻辑较为复杂，而2c由于涉及的服务更多，所以会更关注各个服务之间的，调用方式(同步异步)，数据流转，状态机流转，对应的回滚机制，补偿机制等等；
（如下单，会涉及到商品服务，库存服务，营销服务，购物车服务，订单服务，用户中心服务，支付服务等等）

分布式事务
https://www.jianshu.com/p/e0c2f9e58f55

高并发秒杀
https://www.jianshu.com/p/3331f0830ae2

小结

业务最终走向：数据准确性与一致性