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《从单体到分布式:一个订单系统的架构升级》

1. 问题爆发:单体架构的极限​

原来的订单系统长这样:

  • ​技术栈​​:SpringBoot + MyBatis + MySQL(主从)
  • ​部署​​:单机跑所有模块(订单、支付、库存)
  • ​痛点​​:
    • ​接口响应慢​​:高峰期下单接口从200ms飙升到5s+
    • ​数据库扛不住​​:订单表超过500万行,order by create_time 直接OOM
    • ​耦合严重​​:改库存逻辑居然要重启订单服务

​结论​​:单体架构在业务早期确实快,但流量上来后就是灾难。


​2. 技术选型:微服务还是垂直拆分?​

面对性能瓶颈,考虑过两种方案:

方案优点缺点
​垂直拆分​改造成本低,风险小治标不治本,扩展性差
​微服务化​彻底解耦,独立伸缩技术复杂度高,运维成本爆炸

最终选择 ​​SpringCloud Alibaba​​,因为:

  1. 业务未来需要快速迭代(比如独立升级支付模块)
  2. 团队已有K8s集群,能解决微服务部署问题

​3. 实战:订单系统的微服务改造​

​(1) 服务拆分​
  • ​订单服务​​:核心下单逻辑,MySQL分库分表
  • ​支付服务​​:对接支付宝/微信,独立降级
  • ​库存服务​​:Redis缓存+异步扣减
​(2) 引入关键组件​
# Nacos 服务注册与配置中心
spring:cloud:nacos:discovery:server-addr: 127.0.0.1:8848config:server-addr: 127.0.0.1:8848# Sentinel 流控熔断
feign:sentinel:enabled: true
​(3) 分布式事务方案​

放弃强一致,改用​​最终一致性​​:

  1. ​下单流程​​:
    • 订单服务生成预订单(状态=待支付)
    • 发MQ消息触发支付和库存预占
    • 支付成功后更新订单状态
  2. ​补偿机制​​:
    • 定时任务扫描"待支付超时"订单
    • 调用库存服务释放预占库存
// 伪代码:下单入口
@Transactional
public void createOrder(OrderDTO orderDTO) {// 1. 本地事务保存订单orderMapper.insert(order); // 2. 发MQ消息(保证本地事务成功后发送)rocketMQTemplate.send("order-create-topic", order);
}

​4. 性能对比​

压测结果(单机 vs 微服务,并发1000):

指标单体架构微服务架构
下单成功率68%(超时崩)99%(自动降级)
平均响应时间4200ms800ms
数据库QPS350(主库挂)50(分库分摊)

代价:

  • 运维复杂度↑:需要监控Nacos/Sentinel/Redis等10+组件
  • 排错成本↑:一个下单问题可能涉及3个服务日志

​5. 深度踩坑​

  1. ​分布式ID​​:雪花算法时钟回拨导致重复ID,改用​​美团Leaf​
  2. ​Feign超时​​:默认1s不够,支付调银行接口要设10s,但需配合熔断
  3. ​链路追踪​​:没加Sleuth时,排查跨服务调用像盲人摸象

​总结​​:技术选型时要更多知其然

  • ​小团队慎用微服务​​:如果日活<10万,先优化单体(比如加缓存、异步化)
  • ​拆分原则​​:按业务边界拆分,避免"为微服务而微服务"
  • ​监控先行​​:Prometheus+Grafana+ELK全套安排上,否则线上就是黑洞

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