一、库分表
在redis，memcached等缓存系统盛行的互联网时代，构建一个支撑每秒十万只读的系统并不复杂，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。支付系统要处理每秒十万笔订单，需要的是每秒数十万的数据库更新操作（insert加update），这在任何一个独立数据库上都是不可能完成的任务，所以我们首先要做的是对订单表（简称order）进行分库与分表。
在进行数据库操作时，一般都会有用户ID（简称uid）字段，所以我们选择以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”指的是：我们在进行数据库扩容时，都是以2的倍数进行扩容。比如：1台扩容到2台，2台扩容到4台，4台扩容到8台，以此类推。这种分库方式的好处是，我们在进行扩容时，只需DBA进行表级的数据同步，而不需要自己写脚本进行行级数据同步。
光是有分库是不够的，经过持续压力测试我们发现，在同一数据库中，对多个表进行并发更新的效率要远远大于对一个表进行并发更新，所以我们在每个分库中都将order表拆分成10份：order_0，order_1，….，order_9。
最后我们把order表放在了8个分库中（编号1到8，分别对应DB1到DB8），每个分库中10个分表（编号0到9，分别对应order_0到order_9），部署结构如下图所示：
根据uid计算数据库编号：
数据库编号=(uid/10)%8+1
根据uid计算表编号：
表编号=uid%10
当uid=时，根据上面的算法，其实是把uid分成了两部分和7，其中模8加1等于1为数据库编号，而7则为表编号。所以uid=的订单信息需要去DB1库中的order_7表查找。具体算法流程也可参见下图：
有了分库分表的结构与算法最后就是寻找分库分表的实现工具，目前市面上约有两种类型的分库分表工具：
1.客户端分库分表，在客户端完成分库分表操作，直连数据库
2.使用分库分表中间件，客户端连分库分表中间件，由中间件完成分库分表操作
这两种类型的工具市面上都有，这里不一一列举，总的来看这两类工具各有利弊。客户端分库分表由于直连数据库，所以性能比使用分库分表中间件高15%到20%。而使用分库分表中间件由于进行了统一的中间件管理，将分库分表操作和客户端隔离，模块划分更加清晰，便于DBA进行统一管理。
我们选择的是在客户端分库分表，因为我们自己开发并开源了一套数据层访问框架，它的代号叫“芒果”，芒果框架原生支持分库分表功能，并且配置起来非常简单。
芒果主页：mango.jfaster.org
芒果源码：github.白癜风医院西宁哪家好北京治疗白癜风哪家医院好