名鞋購網(wǎng)上商城系統(tǒng)就是一個基于B2C的在線鞋類交易網(wǎng)站。近些年來,隨著京東商城、淘寶網(wǎng)、等大型電商網(wǎng)站的普及,用戶在網(wǎng)上購買商品的意識迅速增長。隨著用戶數(shù)量的提升和訪問量的增大,原有的單一服務、高耦合度的系統(tǒng)架構和技術已經(jīng)無法處理大量的并發(fā)請求,會造成響應時間過長,用戶體驗差,極端情況甚至會出現(xiàn)系統(tǒng)宕機,嚴重影響的網(wǎng)站的正常運行,給公司造成了大量經(jīng)濟損失。本課題主要從服務器硬件、軟件、系統(tǒng)架構、應用技術等方面,深入分析產生系統(tǒng)并發(fā)性能瓶頸的原因,并尋找提高并發(fā)性能的方案。在數(shù)據(jù)庫層面,通過將原有單庫單表的表結構設計拆分為8個庫,每個庫256張表,通過Amoeba實現(xiàn)讀寫分離來最終提升單庫單表的SQL查詢效率。在分布式緩存方面,通過使用Redis,減少用戶請求與數(shù)據(jù)庫的直接交互,從而優(yōu)化數(shù)據(jù)讀取的效率。在搜索引擎方面,對比當今主流的兩款搜索引擎產品的優(yōu)劣,在商品信息檢索中選擇使用Solr做為全文檢索代替直接查詢數(shù)據(jù)庫來提高檢索效率。為了提升處理數(shù)據(jù)的能力,增加系統(tǒng)的吞吐量,使用Nginx做為負載均衡,使用最小連接調度算法,將用戶請求調度到最合適的服務器上以提升系統(tǒng)的并發(fā)性能。另一方面,在... 

【文章來源】：沈陽理工大學遼寧省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1分表策略圖

圖 2.2 訂單表結構圖Fig2.2 Order table structure那么分表以后，假設 user_id = 257,并且 order_state = 4,那么根據(jù)上面的規(guī)則可以得出，查詢訂單狀態(tài)的語句為：select 全字段 from f_order_1 where user_id =257 and order_state = 4;其中，order 表為第一張表是因為用戶 id 為 257，用 257 對 256 取模后得到 1，所以拼接表名為 f_order_1。2.1.2 進行數(shù)據(jù)庫拆分數(shù)據(jù)庫表的拆分可以解決在單表中記錄數(shù)過多而導致的查詢慢的問題，但是，卻無法提升數(shù)據(jù)庫的并發(fā)處理能力。在面對高并發(fā)的數(shù)據(jù)讀寫時，當數(shù)據(jù)庫的主服務器無法承受住大量的寫入操作時，不管怎么擴展從屬服務器，都顯得沒有意義。所以，要改變另一種方式，進行數(shù)據(jù)庫的拆分[9]，來提升對數(shù)據(jù)庫寫入數(shù)據(jù)的能力。這種思想就叫做分庫。分庫的策略與分表類似，也可以通過對某個關鍵字

圖 2.3 數(shù)據(jù)庫分庫策略圖Fig2.3 Multi-database strategy還是之前的那個 order 表，這次假設用戶的 id user_id 的值為 9，現(xiàn)在將原來的一個庫拆分成為 8 個庫，那么目標數(shù)據(jù)庫訪問的請求將被路由到第一個庫當中，因為 9%8 = 1。2.1.3 進行數(shù)據(jù)庫分庫分表當數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)量極大，而且訪問壓力也特別大的時候，此時就需要對此數(shù)據(jù)庫進行分庫、分表策略，來同時提升單個表的查詢效率，又能提升整個系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的并發(fā)處理能力，這種思想就是分庫分表[10]。將之前提到的 f_order 的單數(shù)據(jù)庫單表狀態(tài)，拆分成為 8 個數(shù)據(jù)庫，每個數(shù)據(jù)庫中包含著 256 張表，那么以之前所描述的拆分策略來說，對于一個用戶 id 為 2049的用戶查詢訂單時，它的路由計算過程比單獨分庫或單獨分表的策略更加發(fā)雜，具體計算策略為：

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：2929816