在电商项目中，我们针对一些核心业务，比较复杂的业务需要做一些设计以及优化的过程首先我们针对于订单的模块拆分了2个子模块
1.order-curr实时下单业务
2.order-his 做一些历史的订单归档
我们的订单业务
>商品添加至购物车
>购物车结算--> 订单确认页
>填写信息 提交订单--》订单支付页
购物车结算页填写信息 提交订单
支付 这就是我们整个订单的详情，这种业务在高并发情况下该怎么做优化呢
1.> 我们在做设计的时候，针对于订单表做分表处理 我们可以考虑数据量做分表操作
在整个下单业务会出现什么过程呢
1> 重复下单 基于一个商品下2个单， 这种就会容易产生重复下单的问题 基于这种问题，会加一些Js的控制
比如说 点击一次结算，将按钮置灰
但是，在前端控制的时候他安全性不高，比如说黑客可以直接跳过前端发送请求到后端，这种情况下前端控制的就会安全性不高
怎么防止重复下单用户F5刷新进入页面的时候 先生成这个id 保存在页面中， 当提交订单的时候，订单号随着业务数据一起传输到后端进行传输
这样的话 即便点击多次提交订单，每一次提交的订单号都是一样的 我在后端根据这个订单号就可以判断有没有下单
也就是我后端提供这2个接口就可以了
前端传了这个订单id 我们怎么来判断这个id 有没有下过单 insert的时候就会报错
或者我拿这个订单我去db 中去查询一下
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不查数据库有什么方法来判断这个订单是否重复 布隆过滤器，我可以基于布隆过滤器来判断这个orderId有没有下过单
布隆过滤器可以借助于redis分布式缓存来做还有下单的时候会查询库存，如果超卖的时候该怎么办 ABA 问题
我们可以增加个版本号来控制
我们可以增加一个版本号来判断 我们增加一个vision 字段 来做版本控制对于分库分表的处理 能不分就不分，因为随着数据库的分库分表，会有很多问题的要考虑
我们此时要考虑分库分表
1> 提高我的数据存储性能，我数据量过大 我单表存不下
2> 也要考虑我服务器查询承载的情况 ，比如说数据在一个库中的化，查询慢，很多查询集中在一个库中此时压力会变大
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分库分表的一方面是提高数据的承载量
另一方面是提高他的查询性能 这也是我们要设计分库分表要考虑的东西'=提高查询性能 我们可以考虑读写分离的方案
读写分离,原本我的数据部署在一个库中
我做读写分离 首先需要 针对于每一个数据库搭建一个从数据库,从数据库基于mysql的binlog 的主从同步机制去做数据的同步服务器将select的请求路由到slave上,将insert请求路由到master上， 这样就形成了一个读写分离的方案
我原本数据库要承载很多数据的请求，包括 write和read
现在做了读写分离，主库只负责写入，这部分占比是比较低的
对于读多写少的场景，读写分离式很合适的，另外读请求分配到从库中， 从库也可以做水平扩展
有更多的从库就可以进一步分读数据的请求了在高并发场景下 我们主库都会搭建一个从库 目的就是为了体现读写分离的 思想读写分离可以解决数据读取压力大的问题 ，但是他不能解决单表数据量大的问题
我们还需要进行分库分表处理 我们该怎么落库一个分库分表的项目
1> 我需要对我的数据进行一个预估,预估我数据量有多大，也就是说我要拆分多少个表，根据业务量来预估我们要拆分多少个表 我们要对数据的预估，以及数据的增量进行一个预估
我们根据当前实际情况预估32个表
确定好规模之后 我们的指定一个策略， 我们到底怎么分库分表
有很多方案去选择，既要考虑数据分布的均匀 也要考虑很多场景
最简单的方式 就是基于orderId进行取模 比如说1放在第一个表中，这就是最简单的分片操作
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分片键该怎么去选择，选择区分度比较高的数据orderId(唯一独立) 如果分片键仅仅是orderId这个字段的化，
呢么此时根据memberId是没有办法确定那个分片的
我们基于memberId来查询的时候 就只能全路由分片所以我们要考虑分片键的化，还得依托于我们的需求
如果未来有memberId的化， 在生成分片键的时候，我们可以将用户id和orderId综合来考虑
这样不管是用orderId 还是memberId 都可以查到那在那个表中了
我再进行取模的时候 orderId的后2位置就是memberid 的后2位
这样就可以兼容 基于订单id和用户Id来查我也能确定用户再那个分片主键生成策略 弊端就是只能支持2个字段，未来如果加上其他字段 比如说商户 就不能够支持了
orderId +memberId 这种只能够兼容2个字段 这种方式 如果有多个字段 我们这种方案就不适合了
我们选择了 订单id+userid这种分片键之后 接下来我们要实现分片算法
我们为了兼容订单Id 和用户id 2中方式
我的数据插入数据库是怎么插入到每个表的， 我查询的时候就该怎么去查询
