挑战每日千万订单量的系统设计

  如何设计这样的系统架构，今天使用“用餐”的思想来跟大家说说。当大家在商城逛累肚子也饿了，大家会找餐饮那层，有些人吃西餐，有些人吃中餐，你选择了中餐，这时餐厅领位员会让你取号，然后轮到你的时候就领你到指定位置上，当你下单点好菜，后厨就会分工做菜，把做好的放到传菜窗口，传菜员就会送到你座上，最后吃完买单走人。

  上面的场景每个步骤都蕴藏着设计理念，简单理解就是分层，然后各层把自己那块功能做到极致，这样每天千万，乃至上亿的订单数据，都能应付，下面用表格来对比：

层级 功能模块 技术类比 作用说明
入口层 负载均衡 餐厅领位员 平均分配客户到不同区域
业务层 微服务集群 后厨分工（炒菜/面点） 订单处理/支付/库存管理等
缓冲层 消息队列 传菜窗口 异步处理订单流转
数据层 数据库集群+缓存 仓库+传菜员记事本 持久化存储+热点数据加速
1、入口层（也叫接入层），主要负责

（1）负载均衡：可以用HAProxy/Nginx/LVS实现流量分发

（2）CDN加速：静态资源上CDN，减少源站压力

（3）限流熔断：对服务接口做限流或熔断

2、业务层，主要负责

（1）微服务拆分：按领域或服务拆，独立部署和扩展

（2）无状态设计：服务实例无状态，利于动态扩缩容，应当流量洪峰

（3）异步化处理：区分核心和非核心链路，通过消息来削峰填谷

3、数据层，主要负责

（1）分库分表：可按用户ID哈希分库，避免单表过大

（2）读写分离：主从集群，写主库+读从库

（3）多级缓存：本地缓存、redis缓存，db内置缓存等

小结：其实每天产生一千万的订单数据，折算QPS（每秒请求）大概是100多，考虑特殊节日和时间点的突发涌流，系统设计思想就是“分流”，如上面的例子，每层都在分流，并具备横向扩展。当然现实系统，还要考虑容灾与监控等，例如：多机房部署、全链路监控、自动化运维等等，技术实现还得考虑事务一致性、补偿机制，冷热分离等，这样就可以支持千万级业务需求。如果公司前期没多少预算，可以用某云服务，这样等业务量上来了，再实现自建数据库集群+实现同城双活架构，包括用硬件来加速系统的性能等动作。