电商产品怎么分裂,电商产品分层

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于电商产品怎么分裂的问题，于是小编就整理了1个相关介绍电商产品怎么分裂的解答，让我们一起看看吧。

1. 高并发下如何生成唯一订单号？

高并发下如何生成唯一订单号？

1、 使用数据库自增Id

优势：编码简单，无需考虑记录唯一标识的问题。

缺陷：

1) 在大表做水平分表时，就不能使用自增Id，因为Insert的记录插入到哪个分表依分表规则判定决定，若是自增Id，各个分表中Id就会重复，在做查询、删除时就会有异常。

2) 在对表进行高并发单记录插入时需要加入事物机制，否则会出现Id重复的问题。

3) 在业务上操作父、子表（即关联表）插入时，需要在插入数据库之前获取max(id)用于标识父表和子表关系，若存在并发获取max(id)的情况，max(id)会同时被别的线程获取到。

4) 等等。

结论：适合小应用，无需分表，没有高并发性能要求。

2、 单独开一个数据库，获取全局唯一的自增序列号或各表的MaxId

1) 使用自增序列号表

最简单的办法就是用用户名➕ip➕时间生成订单号，然后计算哈希值后做一定转换就可以生成唯一订单号。不过唯一的问题就是不太好查。毕竟这种订单号没有任何规律可言，后期查询是个***烦。其实最建议的方式就是分渠道分地区建立订单号。就和***号生成机制一样，各个地区可以独立生成***号，最后合在一起还没有任何问题。

时间戳+用户ID+随机数

UUID

这种方式比较方便，有现成可用的JAR包，但是也有缺点：ID可读性不好，而且会造成索引树频繁页分裂，影响数据库性能和空间使用

数据库序列表

维护一张序列表。考虑到性能问题，不必每次生成ID都去操作数据库，可以设置一定的步长比如1000，每次从表中拿1000个序列号，从每台服务器内存中线性去取

Redis

维护一个序列号键值对，利用Redis自增的原子性，生成序列号

Snowflake

同一毫秒可以产生ID数量4194304个，优点是完全内存操作性能好，缺点是依赖于系统时钟一致性。如果某台机器的系统时钟回拨，有可能造成ID冲突，或者ID乱序

总结

最重要的还是根据项目的场景，尤其是并发量，选择最合适的方法

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在高并发场景下生成唯一订单号，需要考虑以下几点：

1. 使用分布式ID生成器：传统的自增长ID可能会出现并发冲突，可以使用分布式ID生成器来生成唯一ID，如Snowflake算法、UUID等。
2. 避免使用时间戳：在高并发场景下，使用时间戳作为订单号可能会出现重复的情况，因为不同服务器的时间可能存在一定的误差。
3. 添加前缀：可以为订单号添加一个前缀，比如当前日期、商家ID等，这样可以避免不同商家之间订单号的重复。
4. 随机数：在生成订单号时可以添加一些随机数，增加订单号的唯一性。但是需要注意随机数的长度和生成方式，否则可能会影响到订单号的唯一性。
5. 数据库唯一索引：在订单号字段上添加唯一索引，可以确保订单号的唯一性。

综上所述，在高并发场景下，可以***用分布式ID生成器和添加前缀的方式来生成唯一订单号，同时在数据库中添加唯一索引来确保订单号的唯一性。此外，需要对订单号的生成方式进行充分测试和验证，确保生成的订单号唯一且不会出现重复。

到此，以上就是小编对于电商产品怎么分裂的问题就介绍到这了，希望介绍关于电商产品怎么分裂的1点解答对大家有用。

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