最近遇到一个巨坑的bug，mybatis打印出来sql日志显示数据入库成功，但是数据库查询却怎么也查询不到数据，debug日志打了一堆，硬是没发现任何问题。
在当今数字化世界中，数据是企业的生命线。对于在线零售商和电子商务平台来说，订单数据是最宝贵的资产之一。每秒处理10万+订单数据不仅可以提高业务的效率，还可以为企业带来更多机会和竞争优势。本文将探讨如何通过优化架构来实现这一目标，并提供代码示例以供参考。
Chaplin，携程资深PMO，平时喜欢解决系统相关的问题，包括但不限于分布式/大数据量/性能/体验等，不畏复杂但更喜欢简单。
秒杀架构的设计方案就是一个不断过滤请求的过程，从系统架构层面来说，秒杀系统的分层思路如下。
很多年前，读了子柳老师的《淘宝技术这十年》。这本书成为了我的架构启蒙书，书中的一句话像种子一样深埋在我的脑海里：“好的架构是进化来的，不是设计来的”。
本文的主要主题是描述如何使用事件源（event sourcing）和CQRS将事件驱动的体系结构与微服务集成。
随着业务的发展，微服务架构逐渐成为当下业务中台的主流架构形式，它不但解决了各个应用之间的解耦问题，同时也解决了单体应用的性能问题实现可扩展可动态伸缩的能力。如下图所示，业务中台就是将平台的通用能力进行下沉，避免重复建设，形成底座平台能力，上层的各个应用服务都是基于中台能力进行快速构建。但是随着应用规模的扩大，原本在单体应用中不是问题的问题，在微服务架构中可能就是比较严重的问题，本文所要探讨的服务之间的数据一致性便是其中最具代表性的问题。本文将结合常见的电商下单场景来说明业务中台数据一致性方案。
SQL 是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是用于管理关系型数据库的标准语言。在 SQL 中，查询是其中最重要的部分之一，通过查询，我们可以从数据库中检索所需的数据。分组查询是 SQL 查询中的一项重要功能，它允许我们对数据进行分组、聚合和汇总，以便更好地理解数据的特征和趋势。
缓存查询属性是我们在实际开发中会遇到的，什么是缓存查询属性呢？举个例子来说，在电子商城的订单系统中每个账户都有自己的订单数据，有时用户需要查看自己截止到目前所订单的数量，那么这个账户的订单数量可以被视为 查询属性，因为从众多的订单中统计出某个账户的订单数量是一件会消耗很多资源的命令，因此会将这个订单数量存储在缓存中（例如存储在RavenDB中），在后续查询中我们不需要再次从数据库中查询，只需要在缓存冲查询即可，这就叫做 缓存查询属性。 缓存查询属性的行为开起来很常见也很有意义，但是着是一个不良的行为。为什么这么说呢？首先在大部分领域中这种类似的属性并不是客户必须有的部分（可有可无），也不是客户文档必须包含的部分，其次，为了保证这个属性会在相关内容变更（例如订单删除和新增）时也跟着更改，我们就需要在相关内容发生变化时也去改变它的内容，等于说我们要对数据库多进行N次的操作，然后将更新的数据在存入缓存中，这样就会增大失败的概率，接着，我在进行开发设计前还需要考虑哪些操作会改变查询属性，如果是比较简单的项目还好，那如果是大型项目呢？里面的操作错综复杂，如何保证覆盖所有的操作？ 缓存查询属性这个问题其实是一个业务和成本方面的问题，在大多数情况下我们只是想在页面中展示这个值，并且要从关系型数据库中查询出这个值的话可能会很昂贵，因此很多人会将这个值直接放在缓存中。在 RavenDB 中我们可以使用 MapReduce 聚合操作来处理，我们根本就不需要缓存这种属性，也减少了成本，MapReduce的使用因为是一个很大的模块，因此我将放在后面专门开始一个专题来讲解。在解决完缓存查询属性的问题后，下一步我们该考虑如何处理并发的问题和并发问题对建模的影响，这个问题我将放在下一篇文章讲解。
原创 官网商城开发团队 [vivo互联网技术](javascript:void(0)😉 1周前 收录于话题 #架构设计 16 #vivo商城 7 一、背景 随着用户量级的快速增长，vivo 官方商城 v1.0 的单体架构逐渐暴露出弊端：模块愈发臃肿、开发效率低下、性能出现瓶颈、系统维护困难。 从2017年开始启动的 v2.0 架构升级，基于业务模块进行垂直的系统物理拆分，拆分出来业务线各司其职，提供服务化的能力，共同支撑主站业务。 订单模块是电商系统的交易核心，不断累积的数据即将达到单表存储瓶颈，系统难以支
从下单开始、支付、发货，收货，每一个环节，都少不了更新订单，每一次更新又需要同时更新好几张表。 这些操作可能被随机分布到很多台服务器上执行，服务器有可能故障，网络有可能出问题。
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。
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。
背景：当一个用户有多个订单线路时,第N个订单取第N个线路的明细打印,那么会出现三种情况：
目的和意义 很难有机会接触这么多的实际真实数据。 通过对于这些数据的分析，初步了解大数据的处理方式。 进一步掌握MongoDB的特性，熟练Excel的高级用法。 这里只是做分析，不提供源代码，毕竟是一
场景描述：京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。
1）用户需要查询所有订单，订单数据中肯定包含不同的user_ID、order_time。
“增删改查”都是查找问题，因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题，其实就是查找快慢问题。
几年前我曾经服务过的一家电商公司，随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单，订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控，我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔（不包括秒杀，秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案，详见《秒杀系统设计～亿级用户》）。不过，直到此时，订单系统还是单库单表，幸好当时数据库服务器配置不错，我们的系统才能撑住这么大的压力。
唐巍，携程用户平台部订单服务组资深后端开发，在互联网尤其是移动互联网方面有丰富的经验，目前主要负责OrderIndex的维护和架构升级工作。
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。京东到家的订单数据存储在Mysql中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的，同时对于一些复杂的查询，Mysql支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。
订单系统作为电商系统的“纽带”贯穿了整个电商系统的关键流程。其他模块都是围绕订单系统进行构建的。订单系统的演变也是随着电商平台的业务变化而逐渐演变进化着，接下来就和大家一起来解析电商平台的“生命纽带”。
Mongodb 2.2 开始就提供了数据Aggregation Pipeline (聚合管道)用于简单数据分析统计,包括计数(count),求和(sum),均值(average),标准差(stddev) 等. 这个特性相较以前的 Map Reduce 方式提升了很多. 遗憾的是在服务端代码上使用 Aggregation Pipeline 还是需要使用比较繁复的 API, 包括 Spring Data 和 Morphia 提供的 API. 这大多是因为 Aggregation Pipeline 需要兼顾各种情况, 比如嵌入数组的 rewind, 还有对第一次聚合数据进行再聚合等.
随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
整个迁移过程，既不能长时间停服，也不能丢数据。如何不停机安全地迁移数据更换数据库。
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。 为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
在当今这个时代，人们对互联网的依赖程度非常高，也因此产生了大量的数据，企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。在当今的这个大数据时代，我们急需解决这个问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据，分散到多台数据库当中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？
微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。
Redis的执行器非常薄，所以Redis只支持有限API，几乎没聚合查询能力，也不支持SQL。存储引擎也简单，直接在内存中用最简单数据结构保存数据。
自从阿里提出了“大中台，小前台”概念之后，这几年数据中台这个概念火了起来，互联网巨头们纷纷搭建起了自家的数据中台，究竟数据中台有什么魅力，能让企业如此重视？
数据分片后，对数据的查询就没那么自由。如订单表按用户ID作为Sharding Key，就只能按用户维度查询。我是商家，我想查我店铺的订单，做不到。（强行查也不是不行，在所有分片上都查一遍，再把结果聚合，又慢又麻烦，实际意义不大）
本文来自作者 陈伟荣 在 GitChat 分享的文章【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4
作者：陈伟荣 来自：在GitChat 中分享的【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销售
大中型项目，一旦数据量比较大，就要进行对数据的拆分了，一般有两种，垂直拆分与水平拆分。
◆ 分表分库 上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景，而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么，以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个：用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天，领导召集IT部门人员开会，说：“根据市场
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