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vivo 全球商城:订单中心架构设计与实践

一、背景 随着用户量级的快速增长,vivo 官方商城 v1.0 的单体架构逐渐暴露出弊端:模块愈发臃肿、开发效率低下、性能出现瓶颈、系统维护困难。 从2017年开始启动的 v2.0 架构升级,基于业务模块进行垂直的系统物理拆分,拆分出来业务线各司其职,提供服务化的能力,共同支撑主站业务。 订单模块是电商系统的交易核心,不断累积的数据即将达到单表存储瓶颈,系统难以支撑新品发布和大促活动期间的流量,服务化改造势在必行。 本文将介绍 vivo 商城 订单系统建设的过程中遇到的问题和解决方案,分享架构设计经验。 二、系统架构 将订单模块从商城拆分出来,独立为订单系统,使用独立的数据库,为商城相关系统提供订单、支付、物流、售后等标准化服务。 系统架构如下图所示: 三、技术挑战 3.1数据量和高并发问题 首先面对的挑战来自存储系统: 数据量问题 随着历史订单不断累积,MySQL中订单表数据量已达千万级。 我们知道InnoDB存储引擎的存储结构是B+树,查找时间复杂度是O(log n),因此当数据总量n变大时,检索速度必然会变慢, 不论如何加索引或者优化都无法解决,只能想办法减小单表数据量。 数据量...

最全面!一文让你看懂无侵入的微服务探针原理!!

​ 前言 随着微服务架构的兴起,应用行为的复杂性显著提高,为了提高服务的可观察性,分布式监控系统变得十分重要。 基于 Google 的 Dapper 论文,发展出了很多有名的监控系统:Zipkin、Jaeger、Skywalking 以及想一统江湖的 OpenTelemetry 等。一众厂家和开源爱好者围绕着监控数据的采集、收集、存储以及展示做出了不少出色的设计。 时至今日即使是个人开发者也能依赖开源产品,轻松的搭建一套完备的监控系统。但作为监控服务的提供者,必须要做好与业务的解绑,来降低用户接入、版本更新、问题修复、业务止损的成本。所以一个可插拔、无侵入的采集器成为一众厂家必备的杀手锏。 为了获取服务之间调用链信息,采集器通常需要在方法的前后做埋点。在 Java 生态中,常见的埋点方式有两种:依赖 SDK 手动埋点;利用 Javaagent 技术来做无侵入埋点。下面围绕着 无侵入埋点的技术与原理为大家做一个全面的介绍。 无侵入的采集器(探针) 分布式监控系统中,模块可以分为:采集器(Instrument)、发送器(TransPort)、收集器(Coll...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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