唯品会架构剖析

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。

唯品会旧订单库包含几十张订单相关表，旧订单库是典型的一主多从架构；主库容量已接近服务器物理空间上限，同时也已经达到MySQL的处理上限，很快将无法再处理新增订单。

旧订单库面临的问题有：

1、超大容量问题

• 订单相关表都已经是超大表，最大表的数据量已经是几十亿，数据库处理能力已经到了极限；

• 单库包含多个超大表，占用的硬盘空间已经接近了服务器的硬盘极限，很快将无空间可用；

2、性能问题

单一服务器处理能力是有限的，单一订单库的TPS也有上限，不管如何优化，总会有达到上限，这限制了单位时间的订单处理能力，这个问题在大促时更加明显，如果不重构，订单达到一定量以后，就无法再继续增长，严重影响到用户体验。

3、升级扩展问题

• 单一主库无法灵活的进行升级和扩展，无法满足公司快速发展要求；

• 所有的订单数据都放在同一库里面，存在单点故障的风险；

综上所述，容量、性能问题是急需解决的问题，扩展是为了将来3~5年内能够很好的满足唯品会快速发展的需要，而不需要每隔几个月花费人力物力去考虑扩容等问题。

解决方法思考

1、解决容量问题

我们可以考虑到最直接的方式是增加大容量硬盘，或者对IO有更高要求，还可以考虑增加SSD硬盘来解决容量的问题。此方法无法解决单表数据量问题。

可以对数据表历史数据进行归档，但也需要频繁进行归档操作，而且不能解决性能问题。

2、解决性能问题

提高数据库服务器的配置，这个可以提升一定数量的QPS和TPS，但仍然不能解决单服务器连接数、IO读写存在上限的问题，此方法仍然存在单点故障的问题。

拆分方法探讨

常见的数据库拆分方式有三种：垂直拆分、水平拆分、垂直水平拆分。

1、垂直拆分

垂直拆库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据，又存在订单数据，那么垂直拆分可以把用户数据放到用户库、把订单数据放到订单库。如下图：

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原标题：唯品会架构剖析

关键词：架构