作者:vivo 官網商城開發團隊 - Cheng Kun、Liu Wei
本文介紹了交易平臺的設計理念和關鍵技術方案,以及實踐過程中的思考與挑戰。
點選查閱:《vivo 全球商城》系列文章
vivo官方商城經過了七年的迭代,從單體架構逐步演進到微服務架構,我們的開發團隊沉澱了許多寶貴的技術與經驗,對電商領域業務也有相當深刻的理解。
去年初,團隊承接了O2O商城的建設任務,還有即將成立的禮品中臺,以及官方商城的線上購買線下門店送貨需求,都需要搭建底層的商品、交易和庫存能力。
為節約研發與運維成本,避免重複造輪子,我們決定採用平臺化的思想來搭建底層系統,以通用能力靈活支撐上層業務的個性化需求。
包括交易平臺、商品平臺、庫存平臺、行銷平臺在內的一整套電商平臺化系統應運而生。
本文將介紹交易平臺的架構設計理念與實踐,以及上線後持續迭代過程中的挑戰與思考。
除了高並行、高效能、高可用這三高外,還希望做到:
1.低成本
注重模型與服務的可重用性,靈活支撐各業務的個性化需求,提高開發效率,降低人力成本。
2.高擴充套件
系統架構簡單清晰,應用系統間耦合低,容易水平擴充套件,業務功能增改方便快捷。
(1)電商平臺整體架構中的交易平臺
(2)交易平臺系統架構
(1)背景和目標
交易平臺面向多個租戶(業務方),需要能夠儲存大量訂單資料,並提供高可用高效能的服務。
不同租戶的資料量和並行量可能有很大區別,要能根據實際情況靈活分配儲存資源。
(2)設計方案
考慮到交易系統OLTP特性和開發人員熟練程度,採用MySQL作為底層儲存、ShardingSphere作為分庫分表中介軟體,將使用者標識(userId)作為分片鍵,保證同一個使用者的訂單落在同一個庫中。
接入新租戶時約定一個租戶編碼(tenantCode),所有介面都要帶上這個引數;租戶對資料量和並行量進行評估,分配至少滿足未來五年需求的庫表數量。
租戶與庫表的對映關係:租戶編碼 -> {庫數量,表數量,起始庫編號,起始表編號}。
通過上面的對映關係,可以為每個租戶靈活分配儲存資源,資料量很小的租戶還能複用已有的庫表。
範例一:
新租戶接入前已有4庫*16表,新租戶的訂單量少且並行低,直接複用已有的0號庫0號表,對映關係是:租戶編碼-> 1,1,0,0
範例二:
新租戶接入前已有4庫*16表,新租戶的訂單量多但並行低,用原有的0號庫中新建8張表來儲存,對映關係是:租戶編碼-> 1,8,0,16
範例三:
新租戶接入前已有4庫16表,新租戶的訂單量多且並行高,用新的4庫8表來儲存,對映關係是:租戶編碼-> 4,8,4,0
使用者訂單所屬庫表計算公式
可能有小夥伴會問:為什麼計算庫序號時要先除以表數量?下面的公式會有什麼問題?
答案是,當庫數量和表數量存在公因數時,會存在傾斜問題,先除以表數量就能剔除公因數。
以2庫4表為例,對4取模等於1的數,對2取模也一定等於1,因此0號庫的1號表中不會有任何資料,同理,0號庫的3號表、1號庫的0號表、1號庫的2號表中都不會有資料。
路由過程如下圖所示:
(3)侷限性和應對辦法
全域性唯一ID
問題:分庫分表後,資料庫自增主鍵不再全域性唯一,不能作為訂單號來使用。且很多內部系統間的互動介面只有訂單號,沒有使用者標識這個分片鍵。
方案:如下圖所示,參考雪花演演算法來生成全域性唯一訂單號,同時將庫表編號隱含在其中(兩個5bit分別儲存庫表編號),這樣就能在沒有使用者標識的場景下,從訂單號中獲取庫表編號。
全庫全表搜尋
問題:管理後臺需要根據各種篩選條件,分頁查詢所有滿足條件的訂單。
方案:將訂單資料冗餘儲存一份到搜尋引擎Elasticsearch中,滿足各種場景下的快速靈活查詢需求。
(1)背景
之前做官方商城時,由於是客製化化業務開發,各型別的訂單和售後單的狀態流轉都是寫死的,比如常規訂單在下單後是待付款,付款後是待發貨,發貨後是待收貨;虛擬商品訂單不需要發貨,沒有待發貨狀態。
現在要做的是平臺系統,不可能再為每個業務方做客製化化開發,否則會導致頻繁改動發版,程式碼錯綜冗餘。
(2)目標
引入訂單狀態機,能為每個業務方設定多套差異化的訂單流程,類似於流程編排。
新增訂單流程時,儘可能不改動程式碼,實現狀態和操作的可複用性。
(3)方案
在管理後臺為每個租戶維護一系列訂單型別,資料轉化為JSON格式儲存在設定中心,或儲存在資料庫並同步到本地快取中。
每個訂單型別的設定包括:初始訂單狀態,以及每個狀態下允許的操作和操作之後的目標狀態。
當訂單在執行某個動作時,使用訂單狀態機來修改訂單狀態。
訂單狀態機的公式是:StateMachine(E,S —> A , S’),表示訂單在事件E的觸發下執行動作A,並從原狀態S轉化為目標狀態S’
每個訂單型別設定完成後,生成資料的結構是
/**
* 訂單流程設定
**/
@Data
public class OrderFlowConfig implements Serializable {
/**
* 初始訂單狀態編碼
**/
private String initStatus;
/**
* 每個訂單狀態下,可執行的操作及執行操作後的目標狀態
* Map<原狀態編碼, Map<訂單操作型別編碼, 目標狀態編碼>>
*/
private Map<String, Map<String, String>> operations;
}
訂單商品行狀態機、售後單狀態機,也用同樣的方式實現
(1)背景
業務中通常都會有這樣的延時需求,我們之前往往通過定時任務來掃描處理。
(2)目標
業務方有類似的延時需求時,能夠有通用的方式輕鬆實現
(3)方案
設計通用操作觸發器,具體步驟為:
設定觸發器,粒度是狀態機的流程型別。
建立訂單/售後單時或訂單狀態變化時,如果有滿足條件的觸發器,傳送延遲訊息。
收到延遲訊息後,再次判斷執行條件,執行設定的操作。
觸發器的設定包括:
註冊時間:可選訂單建立時,或訂單狀態變化時
執行時間:可使用JsonPath表示式選取訂單模型中的時間,並可疊加延遲時間
註冊條件:使用QLExpress設定,滿足條件才註冊
執行條件:使用QLExpress設定,滿足條件才執行操作
執行的操作和引數
對交易平臺而言,分散式事務是一個經典問題,比如:
建立訂單時,需要同時扣減庫存、佔用優惠券,取消訂單時則需要進行回退。
使用者支付成功後,需要通知發貨系統給使用者發貨。
使用者確認收貨後,需要通知積分系統給使用者發放購物獎勵的積分。
我們是如何保證微服務架構下資料一致性的呢?首先要區分業務場景對一致性的要求。
(1)強一致性場景
比如訂單建立和取消時對庫存和優惠券系統的呼叫,如果不能保證強一致,可能導致庫存超賣或優惠券重複使用。
對於強一致性場景,我們採用Seata的AT模式來處理,下面的示意圖取自seata官方檔案。
(2)最終一致性場景
比如支付成功後通知發貨系統發貨,確認收貨後通知積分系統發放積分,只要保證能夠通知成功即可,不需要同時成功同時失敗。
對於最終一致性場景,我們採用的是本地訊息表方案:在本地事務中將要執行的非同步操作記錄在訊息表中,如果執行失敗,可以通過定時任務來補償。
熔斷
使用Hystrix元件,對依賴的外部系統新增熔斷保護,防止某個系統故障的影響擴大到整個分散式系統中。
限流
通過效能測試找出並解決效能瓶頸,掌握系統的吞吐量資料,為限流和熔斷的設定提供參考。
並行鎖
任何訂單更新操作之前,會通過資料庫行級鎖加以限制,防止出現並行更新。
冪等性
所有介面均具備冪等性,上游呼叫我們介面如果出現超時之類的異常,可以放心重試。
網路隔離
只有極少數第三方介面可通過外網存取,且都有白名單、資料加密、簽名驗證等保護,內部系統互動使用內網域名和RPC介面。
監控和告警
通過設定紀錄檔平臺的錯誤紀錄檔報警、呼叫鏈的服務分析告警,再加上公司各中介軟體和基礎元件的監控告警功能,讓我們能夠能夠第一時間發現系統異常。
是否用領域驅動設計
考慮到團隊非敏捷型組織架構,又缺少領域專家,因此沒有采用
高峰期效能瓶頸問題
大促和推廣期間,特別是爆款搶購時的流量可能會觸發限流,導致部分使用者被拒之門外。因為無法準確預估流量,難以提前擴容。
可以通過主動降級方案增加並行量,比如同步入庫切為非同步入庫、db查詢轉為cache查詢、只能查到最近半年的訂單等。
考慮到業務複雜度和資料量級還處在初期,團隊規模也難以支撐,這些設計有遠期計劃,但暫時還沒做。(架構的合適性原則,殺雞用牛刀,你願意也行)。
我們在設計系統時並沒有一味追求前沿技術和思想,面對問題時也不是直接採用業界主流的解決方案,而是根據團隊和系統的實際狀況來選取最合適的辦法。好的系統不是在一開始就被大牛設計出來的,而是隨著業務的發展和演進逐漸被迭代出來的。
目前交易平臺已上線一年多,接入了三個業務方,系統執行平穩,公司內有交易/商品/庫存等需求的新業務,以及存量業務在遇到系統瓶頸需要升級時,都可以複用這塊能力。
上游業務方數量的增加和版本的迭代,對平臺系統的需求源源不斷,平臺的功能得到逐漸完善,架構也在不斷演進,我們正在將履約模組從交易平臺中剝離出來,進一步解耦,為業務持續發展做好儲備。