WeChat ID Top100Case Intro TOP 100软件案例研究峰会是科技界一年一度案例研究盛会，每年甄选有代表的100个技术创新/研发管理案例，旨在揭幕100件案例背后的思考、长尾价值，为听众提炼最佳学习路径，帮助他人的项目或团队获得启示、成长，正如"他山之石，可以攻玉"。 张立刚：1号店架构部-OMS订单管理平台负责人，负责1号店订单、库存、拆单、运费、第三方平台订单等电商核心交易系统。2012年7月加入1号店，作为负责人及项目经理，主导并参与了1号店SOA治理、订单Service化、订单水平拆库&去Oracle迁Mysql、无线性能优化及拆pool、运费体系重构、库存准确率优化等重要项目，负责1号店与Tmall、百度、当当、B2B2C平台等第三方平台订单业务。 大家看上图，一个轻量级的电商网站应用架构就是这样的，比如说你现在想做一个电商网站，你是创业公司，两三个人开始做，估计架构就是这样的。前端有PC、App和H5，有表现层、业务逻辑层和数据访问层等。 重量级的电商网站应用架构是怎么重的呢？很简单，随着业务的扩展，业务量多了、代码量多了、数据量大了、并发量高了。1号店是一家电商网站，但严格来讲并不是百分之百的互联网公司，我们更多是业务驱动型而不是技术驱动型公司。因为技术是为业务服务的，反过来说，技术也可以驱动业务，如果我们的技术能力支持不到1号店的业务体量的增长，支持不了那么高的并发量的话，网站很容易就挂了。    一些轻量级电商网站的架构痛点是什么？ 首先说它的特点，业务高速发展，业务形式多样，人员规模爆增。这里所说的人员更多是技术人员，一开始是两三个人，可能是面对面的，后来变成几十人、几百人甚至是几千人上万人的规模。当然它的请求量、并发量、数据存储量都非常的高。   痛点也很多，首先是代码耦合，一开始可能就一个人就全部搞定了。因为一开始就一、两个人，不需要那么多。但从业务端的增长来看，一、两个人进行业务支持就有问题了，业务响应慢，业务互相影响。还有在出现问题时定位很难，有的时候还会责任不清，遇到一些互相扯皮的情况，表现出来的就是系统不稳定。 表结构也非常混乱，今天来一个业务加一个，明天来个业务又加一个。数据库单点，也是我们非常大的痛点，一旦数据库挂了系统就彻底崩溃了。 还有监控预警的问题，这是一个非常大的痛点。我们知道类似支付宝红包、微信红包等的监控预警甚至是秒级的，分钟级确实是不够用，不可能说发一个红包，1分钟还没有抢到，用户会一直不停地戳屏幕，对系统带来的压力反而更大。 所以，这个时候我们就需要做一些扩展性的工作。最简单的就是按业务扩展，一个小公司大概到十个、几十个人左右，大概会做这样的工作。如网站上的表现层，一开始页面代码都耦合在一起，然后我们会把详情页、搜索页、团购区分，包括域名也会区分开。慢慢的业务多了之后，会把普通购物、团购、虚拟业务等剥离开来，从数据库层来说，慢慢会把产品、用户、订单及其他一些业务数据等都进行分拆，主要是从物理上隔离开来。这个时候总体来说，架构本身变化不大，只是简单的切分一下。当然这个时候产品、用户、订单等这个层面的划分要有一定的规则和边界。 一个小网站变成一个大网站是一个架构演进的过程。举例子来说，现在有一个老师，他讲课的时候有很多学生都在同一个教室，这边是一年级的，这边是二年级的，这边是三年级的，先给一年级讲课二三年级的自己复习做功课，再给二年级的讲课一三年级的复习做功课，在前期还能忙过来。但到了一定的时候，学生开始多了，教室坐不下了。业务也多了，我不光教语文、数学，我还要教体育、音乐、美术了，这个时候学校的规模大了。学校的规模大了之后，相关的配套设施就要跟着上去。这个时候要有校长、主任、班主任、音乐英语老师...有后勤的，甚至是保洁阿姨，甚至还有食堂了，和大学一样了。 这个例子可以类比我们的架构变化。首先是业务变化，这相当于课程的变化；第二，架构变化，就相当于学校的规模大了之后，相关的配套设施都要跟上；第三个就是人员扩大了，就是我们的开发维护人员多了，这个时候我们不可能还像以前那样，几百号人在那里弄一个工程，你必须要进行分割剥离。   那么我们怎么把它做大？没有别的路，就是拆分扩展，而且扩展不能是简单的横向扩展，不能说来一个业务就简单地按业务来拆。因为可能一个业务量就非常的大，比如说我们的团购体量就非常大，仅仅团购业务的订单量已经很大了，自己本身不能再扩了那怎么办？从我的总结来说就是拆，把大的拆成小的，不断地拆。包括现在提到的微服务，当然现在微服务还没有明确的定义。这和我们的SOA架构是分不开的，只不过是一种形式而已。   现在IT界有很多的概念，就好像敏捷一样，两个星期做一个迭代，以前是一个项目做好几个月。一开始我不太理解什么是敏捷，有什么变化呢？我觉得大概就是把大的拆成小的，以前是做两个月的，我们把它分成N个两个星期的，在两个星期的迭代当中，你该做的还是逃不了，你还是要做需求分析，做设计，做开发，做测试，做上线。这个过程没有变，只是说把任务给拆分小了。   在拆的时候，从表现层来看，可以从UI展示和UI逻辑上进行拆分。在逻辑层上，比如说你要提交订单，在提交订单后面的操作包括有订单的服务、接口，这是我们的后端业务逻辑控制层。拆的时候，原来业务逻辑和数据访问都在一层，大家知道，以前在JSP上可以在页面上直接去连数据库进行DB操作。 我们从业务逻辑层进行拆分，拆分成控制层和Service层及数据库操作层。Service层就涉及到刚刚讲到的微服务，而Service层也分为复杂的Service和简单的Service。基础Service层相对来说业务逻辑比较单一，但是又相对比较完整，聚合Service则包括了完整的业务逻辑。   我们的技术团队也是从一个小团队发展到上千人的规模，网站也经历这样一个变革，刚开始的时候就是一个简单的MVC架构，后来这个架构不适应业务的发展和人员规模了。在三五百人的时候我们还是那个架构，很多人在维护一个大的工程项目，经常出问题。 而且刚刚开始的时候是没有无线端的，无线端也是近几年才开始做起来的。 后来要做无线端，怎么办？把PC端的代码包复制一份给无线端用，这个时候问题就不断的来了，因为PC端的逻辑不可能完全符合无线端的要求。 这样我们开始做比较大的架构层面的规划，最大的一个就是业务逻辑层的拆分-SOA服务化，另一个是DB层的水平拆库。拆分之后，理论上它就具有了无限的扩展能力，比如说订单库，我可以把它按照一定的维度，去拆成很多的订单库。 拆分和解耦是分不开的，一方面是代码和业务的解耦，另一方面对人员和工作来说也是一种解耦。同样还要做一些异步工作，因为以前业务特别重，下单流程非常长，操作步骤非常多，但是很多东西并不是用户都要马上关注的。比如说下单给用户送积分，这个积分并不是说下单的时候必须马上就要给到客户的，可以稍微延迟几秒甚至是几分钟，它不应该影响下单业务。但是如果因为积分出现问题，导致下单出现问题那就是本末倒置了。因此我们做了异步，它挂了，我们可以做补偿。   当然有一些是不能做异步的，比如说积分兑换商品的订单，下单时要去扣积分，因为积分就是钱，我们还有礼品卡支付，这个是不能做异步的。我记得以前有过一个例子，好像是一个网站用积分可以充话费，结果话费充成功了，积分没扣，就变成了可以无限的充。现在是互联网时代，信息散布的很快，据说一两个小时就是几个亿的损失。还有读写分离，读和写是可以完全分开的。为了保证下单的流畅，我们把读和写分开，在不同的库里进行读和写，这样可以很大地减轻下单压力。 这张图是我们核心Service的规划。大家想象一下一个电商网站有哪些基本特点，哪怕你的网站上只有一个页面一个商品，比如说你只卖苹果手机或者是小米手机，网站就一个页面显示这个商品，你点商品就可以直接进行购物。首先它要有商品的描述信息，第二是商品的价格，第三是商品的库存，当然库存数字你可以不显示，有就卖，没有就不卖，以上这些是商品基本的信息。 有了商品的信息，如果你想买这个商品，你要先注册用户，注册用户之后要登陆，这是用户信息；然后你就可以下单了，生成一个订单，订单之后是对订单进行相应的物流信息跟踪。同时也可以做线上支付，当然你也可以只做货到付款不做线上支付。   这是一个电商网站最基本的核心要素。一个是产品，第二个是用户&支付，再就是订单。这三大块构成了一个电商网站最核心的三个部分，这就是我们核心Service的架构规划，抓住核心是服务化的重要理念。从Service角度来说，产品服务、价格服务相对来说比较简单和单一，对产品的价格来说用户主要是查；但是对订单来说，我们把库存放到订单这个层面来，而不是放到产品上，是因为库存和订单是息息相关的，生成订单的时候要扣库存的，库存不足的话，订单是无法完成的。 刚开始的时候我们没有服务化，订单有两个问题：第一个是写，生成订单。写的业务是很多的，比如说加购物车生成订单，充值是一种业务的订单，电子卡是一种业务的订单，都在写；第二个是读，订单写了之后，用户要来读、后端的客服商家也在读。   读不是简单的仅仅读订单表，还有很多其他的关联表。比如说抽奖有抽奖系统有自己的很多表，抽完奖给用户发一个奖品，就生成一个订单，但抽奖系统要知道哪一个用户是通过什么样的方式获得这个订单、订单里有什么东西，必然要关联查询。所以订单查询是非常复杂的，有无数的点可以查，而且这个查询一定是有无数张表可以关联查的，甚至是跨表、跨库的。   那么Service怎么做呢？如果说我把所有的订单相关表都关联起来，都纳入到Service范围的话，基本上可以把70%-80%的业务都纳入其中了。因为几乎所有的业务都要围绕订单来转，所以Service化一定要有一个边界。边界是什么？比如说我刚刚说的，你抽奖的信息我关不关心呢？如果说我关心的话，你的抽奖业务就纳入进来了。这就是一个边界，所以我只能只关心我的订单，这就是订单的边界。 上图这句话我觉得说的非常好。一个出色的演讲一定要很短，一定也要很长。这对我们来说是非常有意义的。这一块来讲怎么样很短，怎么样又很长？   回到核心Service的规则。既要很短，又要很长，比如说订单的生成，它有很多的业务，要给客户积分，要生成订单表数据，要把抵用券扣掉，还有相关的支付信息，这些业务是不能剥离开来，必须要融合在一起，这当中要包含所有的能想到的业务场景，因此在订单生成业务上，我们要做到足够长，把所有的业务都包含进来。有一些是需要同步的，有一些是需要异步的，但是无论是同步还是异步的，我们都要纳入进来。 但对查询来说，业务是可以分开的，比如商品详情页，可能先是调商品的基本信息Service，然后再去调价格信息Service，然后再调用库存服务Service，生成一个页面需要很多的服务，这些服务可以是各自独立的，所以在查询Service上，我们可以做的很短。价格、库存等都可以做成独立的业务Service单元。   当然独立并不一定是最简单，它也要有自己完整的业务逻辑。比如库存并不是简单地看库存表里的数字是大于0还是小于0的问题，比如是说某一个地方销售不销售，或者说我们尽管有库存，我们现在是不卖它的，这些都是库存，库存不是一个简单的数字，如果说这个商品暂时不卖，我就显示说无库存，但是我的仓库里是有实物库存的。   我理解所谓的微服务，在底层这一块更多像微服务，微服务是不是拆分的越多越好，也不一定。比如说库存，如果看这个商品有没有库存，首先你调一个服务看这个商品是不是在这个区域里卖，再调一个服务看商品是不是上架，再调一个服务看库存是不是大于0，那就太多了。   举个例子，打开一个详情页会调用很多的服务，类目信息、商品信息、价格信息、库存信息、评论等等。这么多服务，怎么保证性能呢，如果拆的非常细的话，仅一个库存服务就可以拆成7、8个子服务，这样的话服务就要调七八次，网络交互也是七八次，单个Service性能再好又怎么样呢？哪怕你的服务性能达到1毫秒，够快了吧，你调用10次要10毫秒，调用100次要100毫秒，你的性能还是在下降，所以并不是越微越好，这个长和短的粒度要划分好。记住两个关键词：边界和粒度。 接下来我们谈谈数据库。我们最早用的Oracle，很庞大，支持的量也很大，一般的业务量是没有问题的。但是什么情况会出问题呢？一个是单点故障，数据库一挂了，整个网站就全挂了，另外不支持水平扩展，包括它的存储、性能、数据量，Oracle再厉害，它不可能几百亿、几千亿的数据都放进去。所以我们后来选择了Mysql，对数据库进行了水平拆分，这样的话单点故障率会小一点，这么多的物理数据库，挂一个，其他的还可以运行，不至于影响全局。同时做了水平拆分之后，扩展能力非常强，从理论上来说可以无限扩展，因为它无非就是加服务器，你只要加一些硬件就可以了。   那么水平拆分怎么拆？要考虑哪些因素？ 比如说订单，你第一要考虑业务场景，查询订单是哪些用户：其一是前端的用户；其二是后端的用户商家和客服。 第二，它的存储量，订单的数据量是非常大的。但对商品和库存来说，它是有一定的范围的，不会无限的大，因为一个网站或者一个商店，你卖的SKU数量是有限的。一个大超市可能是几万个SKU，一个小门店可能是几百个，它不会无限扩展的。 数据增量也是如此，一个大超市卖的SKU也就是几万个，电商平台可能是百万级千万级，但是它也不是无限增长的，这更多取决于商家的体量，所以它的数据量即使有增长也是非常缓慢的。这和订单不一样，订单是几何式的增长。   再看读和写，订单、库存的读和写频率都很高。但是对于商品、价格来讲，读肯定是很高的，因为不停地在浏览，但是写是很少的，改价格的机率很低，不停地改商品信息的机率也是很低的。   另外是事务的一致性。对于订单和库存一定是要保持一致性，商品信息写的话比较少，不太涉及到事务，除非是批量修改，相对来说事务性一致性稍微弱一些。   还有缓存，库存可以有缓存，但是缓存的时间是很短的，库存的缓存时效不可能是以天、以小时为级别的，几分钟级别已经是不错了。很多时候前端显示还是有库存，后面可能已经没有了，所以库存有时效性的要求。但为了减轻数据库压力，在前端展示会有库存的缓存，比如有时候大家会遇到，在浏览的时候发现它是有库存的，但是下单就没有了，那就是因为前端是缓存的，但是下单的是实时的库存，已经没有了。但对商品和价格信息来说，缓存时效就可以长一些，可以通过缓存技术减轻数据库的压力。   热点数据也是一样的。数据库的水平拆分怎么拆，从哪些维度去拆，比如说订单，可以有几个维度，你可以根据订单号去拆，根据产用户、商家去拆。对响应速度来说，用户要求响应速度是最高的；而对商家来说，用户下完订单之后，稍微延迟一会儿他也能接受。 如果按照用户去拆，热点数据的概率就很低，很难出现一个用户一下子出现几千个几万个订单；但是如果按对商家来拆，有一些大的商家，一个双十一可能几个小时就有上千万的单，这个量就非常大。 而对商品信息来说，如果说你的量没有像天猫、淘宝级别的话，并且主要是靠缓存来读，一般的电商网站，是不需要拆分的。 在做订单水平拆库的时候，不可能网站停下来去做这个项目，所以我们说是飞机开的时候换发动机，在汽车跑的时候换轮胎。我们在做数据库拆库的时候要做压测。怎么做压测呢？   Oracle改Mysql的时候，当时我们对性能是没有绝对的信心的，因为Mysql的健壮性没有Oracle强大，有一次一个badsql直接把我们的一个mysql数据库给搞挂了，对性能要求特别高，但是在业务层，我们很难去模拟。我们可以在Service或sql上一步一步的分析，一步一步的优化，但是毕竟有很多业务场景是模拟不出来的。 当时我们做了Tcpcopy压测，原理就是把线上请求的包抓下来，放到测试环境中，测试的数据库尽量保持和线上一致，保持环境一致。压测会动态调整流量，把原来的流量比如说一小时千万级的提升到亿级的，提升了很多倍，主要是测试看能不能把数据库压垮，会不会出现问题。 当然这个场景也不可能完全覆盖我们的现实应用场景，因为在线上抓包的时候，我们抓了一天，但这一天中数据库的数据是不断变化，不断有insert和update，而线下的测试数据是一个静态的数据，所以还有一些业务场景我们是模拟不到的。因此模拟结果和线上还是有一定的差距，但还是给我们吃了一颗很大的定心丸。 我刚刚说了两个，一个是Service化做了技术架构上的拆分，一个是做了数据库的水平拆分。这是刚刚提到的准备工作，Service化和水平拆库的同时，我们的很多中间件技术也发展起来了，因为你的量上来了、架构调整了，配套设施也要上来，不是说简单的教室一拆分就完了，学校没有保安，要上体育课没有操场是不行的，因此没有相应的中间件没有是不行的。 SOA中间件本身也是一个有意思的发展，包括分布式服务SOA中间件、数据库中间件、缓存平台、消息中间件、任务调度中间件和全局配置中心等。日志和监控系统也非常有必要，这都是系统稳定的基础。 还有实时的分析系统，比如说双十一，大家都关注着淘宝的数字，那个数字是怎么出来的，一定是实时出来的，你不能说到了第二天才告诉人家前一天晚上1点的时候是什么样的数据，一定是刚过1点就马上就都出来了。   同样还要做灰度发布，什么叫高可用，就是不出问题系统一直处于可用状态。但我们还要发布啊，发布的时候怎么办，所以灰度发布的价值就体现出来了，有了它我们的系统就有了100%可用的理论可能。 这是我们的一个简单的架构图。提交订单的时候，可以同步也可以异步提交，异步走的是秒杀系统，它不是提交之后马上生成订单，而是要有排队系统进行排队的。我刚刚在前面还说过负载均衡，我们开发了自己的SOA中间件做负载均衡，它有自己的逻辑控制，购物流程到到订单服务是通过SOA中间件做负载均衡和调用的。 同时我们还有数据库中间件，我们和数据库的交互怎么办？一个订单查询，如何定位到它所在的数据库。如果是根据用户维度拆库，用户来查询马上可以定位到相应的数据库，但是商家来查询怎么办？他的订单可能是覆盖所有的数据库，这个时候需要做一些聚合、排序。这就要通过数据库中间件，它对前端是透明的，它去做一些排序等，应用层只须常规的写自己的sql就行了。 同样，我们还有消息中间件，比如前面提到的下单后送积分，就可以通过消息异步处理。 这是我们的核心交易架构，我们如何让它更完美一些，怎么让它的稳定性更高一些？我们有前台用户，前台用户作为普通消费者去下单、查询，同时也有很多后台的操作。 比如对消费者来说，下完单后要做支付，当然他可能会订单取消，要把订单变成取消状态；再一个他会修改收货地址，也就是这些简单的几个update操作。而后端的，运营也好，客服也好，对这个订单是有很多的操作的。可能还有审核系统，还有发货、出库等等的系统都要对订单进行操作，因此我们后端的反而是更复杂的。后端的操作必然会影响到数据库，如果不注意也会出现很多的问题，把数据库夯住了，影响了前端的交易。 Service层可以不断的拆，但从用户层角度来说，还是要考虑前端和后端的拆开。比如代码可以前端一套，后端一套，把它物理隔离开。我们主要目的是保前端的交易，后端系统稍微延迟一点没有问题的，但是大家看到，前后端代码物理上虽然隔开了，但是DB还是在一起，后端写的代码把数据库搞挂了，前端还是照样挂，这是一个很大的问题。 最后说一下多活，多活的架构比较大，可以专门作为一个主题来，我这里只是给大家引申一下。 刚刚讲到，前端用户、后端用户尽管代码什么的可以隔开，但是DB这一层还是在一起。因此我们也要想办法把DB分开，但这个时候，两个DB的数据要保持同步，当然我今天说的只是一个思路而不是解决方案。 这是我在网上搜来的一张双活的图，想想双活和多活其实是一样的。我们可以有不同的机房，也可以在一个机房内部有多个独立的单元，多个机房或单元物理独立。这样的话，一定要有一个统一的数据中心，这两个数据要同步，因为前端用户下完单之后，商家在看订单的时候，不可能要看这边的订单到这个系统，要看那边订单到另外一个系统去看，因此必须要有数据中心。如果说我们有多个机房，可能是三个五个，像淘宝的级别就是非常多的机房。我理解它一定要有一个数据中心把数据汇总起来。 当然我这是从应用层来说，从应用隔离的角度去看的。多活的目的不是简单的隔离，它考虑的是一旦发生地震、灾害等如何保证不出问题，这个时候数据中心对多活也是必要的。 但数据中心我是不是可以作为后端应用来使用呢？后端的应用走数据中心，因为它对数据的实时性要求相对不是特别高，而前端只保证核心交易业务，后端保证非核心交易业务，这是多活应用架构拆分的思路。 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