架构 乐视 订单架构
分库分表
构建一个支撑每秒十万只读系统并不复杂，无非是通过一致性哈希扩展缓存节点，水平扩展web服务器等。每秒钟数十万数据更新操作，在任何数据库上都是不可能的任务，首先需要对订单表进行分库分表。
在进行数据库操作时，一般会用ID（UID）字段，所以选择以UID进行分库分表。
分库策略我们选择了“二叉树分库”，所谓“二叉树分库”指：在进行数据库扩容时，以2倍数进行扩容。比如：1台扩容2台，2台扩容4台，以此类推。最后把Order库分了8个库中，每个库10个表。
根据uid计算数据库编号：
分库信息 = (uid / 10) % 8 + 1
根据uid计算表编号：
表编号 = uid %10
订单ID
订单系统的ID必须具有全局唯一的特征，简单的方式是利用数据库的序列，每操作一次就能获得一个全局唯一的自增ID，如果支持每秒10w订单，那每秒至少需要生成10w订单ID，通过数据库自增ID显然无法完成上述请求。所以通过内存计算获取全局唯一的订单ID。
JAVA领域著名的唯一ID应该是UUID了，不过UUID太长且包含字母，不适合做订单ID。通过反复比较筛选，借鉴Twitter的算法实现全局唯一ID。
三部分组成：
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时间戳
时间戳的粒度是毫秒级，生成订单ID时，使用System.currentTimerMillis()作为时间戳。
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机器号
每个订单服务器都被分配一个唯一的编号，生成订单ID时，直接使用该唯一编号作为机器即可。
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自增序号
当同一服务器的同一号码中有多个生成订单ID的请求时，会在当前毫秒下自增此序号，下一个毫秒此序号继续同0开始。如同一服务器同一毫秒生成3个订单ID请求，这3个订单ID的自增序号分别是0,1,2。
最终订单结构：
分库分表信息 + 时间戳 + 机器号 + 自增序号
还是按照第一部分根据uid计算数据库编号和表编号的算法，当uid＝9527时，分库信息＝1，分表信息＝7，将他们进行组合，两位的分库分表信息即为”17”。
最终一致性
我们通过对order表uid维度的分库分表，实现了order表的超高并发写入与更新，通过uid和订单ID查询订单信息。
上面方案虽然简单，但是保持两个order表机器的数据一致是很麻烦的事情。两个表集群显然是在不同的数据库集群中，如果写入与更新中引入强一致性的分布式事务，这无疑会大大降低系统效率，增长服务响应时间，这是我们所不能接受的，所以引入了消息队列进行异步数据同步，为了实现数据的最终一致性。
当然消息队列的各种异常会造成数据不一致，所以我们又引入了实时服务监控，实时计算两个集群的数据差异，并进行一致性同步。
数据库高可用
所谓数据库高可用指的是：当数据库由于各种原因出现问题时，能实时或快速的恢复数据库并修补数据，从整体集群角度看，就像没有出任何问题一样，需要注意的是，这里的恢复数据库服务并不一定是指修复原有数据库，也包括将服务切换到另外备用的数据库。
数据库高可用的主要工作是数据恢复月数据修补，一般我们完成这两项工作的时间长短，作为衡量高可用好坏的标准。
我们认为，数据库运维应该和项目组分开，当数据库出现问题时，应由DBA实现统一恢复，不需要项目组操作服务，这样便于做到自动化，缩短服务恢复时间。
如上图所示，web服务器将不再直接连接从库DB2和DB3，而是连接LVS负载均衡，由LVS连接从库。这样做的好处是LVS能自动感知从库是否可用，从库DB2宕机后，LVS将不会把读数据请求再发向DB2。同时DBA需要增减从库节点时，只需独立操作LVS即可，不再需要项目组更新配置文件，重启服务器来配合。
再来看主库高可用结构图：
如上图所示，web服务器将不再直接连接主库DB1，而是连接KeepAlive虚拟出的一个虚拟ip，再将此虚拟ip映射到主库DB1上，同时添加DB_bak从库，实时同步DB1中的数据。正常情况下web还是在DB1中读写数据，当DB1宕机后，脚本会自动将DB_bak设置成主库，并将虚拟ip映射到DB_bak上，web服务将使用健康的DB_bak作为主库进行读写访问。这样只需几秒的时间，就能完成主数据库服务恢复。
组合上面的结构，得到主从高可用结构图：
数据库高可用还包含数据修补，由于我们在操作核心数据时，都是先记录日志再执行更新，加上实现了近乎实时的快速恢复数据库服务，所以修补的数据量都不大，一个简单的恢复脚本就能快速完成数据修复。
数据分级
支付系统除了最核心的支付订单表与支付流水表外，还有一些配置信息表和一些用户相关信息表。如果所有的读操作都在数据库上完成，系统性能将大打折扣，所以我们引入了数据分级机制。
我们简单的将支付系统的数据划分成了3级：
第1级：订单数据和支付流水数据；这两块数据对实时性和精确性要求很高，所以不添加任何缓存，读写操作将直接操作数据库。
第2级：用户相关数据；这些数据和用户相关，具有读多写少的特征，所以我们使用redis进行缓存。
第3级：支付配置信息；这些数据和用户无关，具有数据量小，频繁读，几乎不修改的特征，所以我们使用本地内存进行缓存。
使用本地内存缓存有一个数据同步问题，因为配置信息缓存在内存中，而本地内存无法感知到配置信息在数据库的修改，这样会造成数据库中数据和本地内存中数据不一致的问题。
为了解决此问题，我们开发了一个高可用的消息推送平台，当配置信息被修改时，我们可以使用推送平台，给支付系统所有的服务器推送配置文件更新消息，服务器收到消息会自动更新配置信息，并给出成功反馈。
粗细管道
举个简单的例子，我们目前订单的处理能力是平均10万下单每秒，峰值14万下单每秒，如果同一秒钟有100万个下单请求进入支付系统，毫无疑问我们的整个支付系统就会崩溃，后续源源不断的请求会让我们的服务集群根本启动不起来，唯一的办法只能是切断所有流量，重启整个集群，再慢慢导入流量。
我们在对外的web服务器上加一层“粗细管道”，就能很好的解决上面的问题。
请看上面的结构图，http请求在进入web集群前，会先经过一层粗细管道。入口端是粗口，我们设置最大能支持100万请求每秒，多余的请求会被直接抛弃掉。出口端是细口，我们设置给web集群10万请求每秒。剩余的90万请求会在粗细管道中排队，等待web集群处理完老的请求后，才会有新的请求从管道中出来，给web集群处理。这样web集群处理的请求数每秒永远不会超过10万，在这个负载下，集群中的各个服务都会高校运转，整个集群也不会因为暴增的请求而停止服务。
如何实现粗细管道？nginx商业版中已经有了支持，相关资料请搜索
nginx max_conns，需要注意的是max_conns是活跃连接数，具体设置除了需要确定最大TPS外，还需确定平均响应时间。