商城设计要点(八)-历史订单，归档

1. 简介

1.1 冷热数据

根据二八定律，系统绝大部分的性能开销花在20%的业务。数据也不例外，从数据的使用频率来看，经常被业务访问的数据称为热点数据；反之，称之为冷数据。

1.2 订单数据划分

在了解的数据的冷、热特性后，便可以指导我们做一些有针对性的性能优化。这里面有业务层面的优化，也有技术层面的优化。比如：电商网站，一般只能查询3个月内的订单，如果你想看看3个月前的订单，需要访问历史订单页面。

2. 实现思路

2.1 冷热数据区分的标准是什么？

冷热数据区分的标准是什么？要结合业务思考，可能要找产品同学一块讨论才能做决策，切记不要拍脑袋。以电商订单为例：

• 方案一：以“下单时间”为标准，将3 个月前的订单数据当作冷数据，3 个月内的当作热数据。
• 方案二：根据“订单状态”字段来区分，已完结的订单当作冷数据，未完结的订单当作热数据。
• 方案三：组合方式，把下单时间 > 3 个月且状态为“已完结”的订单标识为冷数据，其他的当作热数据。

2.2 如何触发冷热数据的分离

• 方案一：直接修改业务代码，每次业务请求触发冷热数据判断，根据结果路由到对应的冷数据表或热数据表。缺点：如果判断标准是 时间维度，数据过期了无法主动感知。
• 方案二：如果觉得修改业务代码，耦合性高，不易于后期维护。可以通过监听数据库变更日志 binlog 方式来触发
• 方案三：常用的手段是跑定时任务，一般是选择凌晨系统压力小的时候，通过跑批任务，将满足条件的冷数据迁移到其他存储介质。在途业务表中只留下来少量的热点数据。

3. 如何实现冷热数据分离

过程大概分为三步：

• 判断数据是冷、还是热
• 将冷数据插入冷数据表中
• 然后，从原来的热库中删除迁移的数据

4. 如何使用冷热数据

• 方案一：界面设计时会有选项区分，如上面举例的电商订单
• 方案二：直接在业务代码里区分。

参考文章

聊聊电商系统中常见的9大坑！库存超卖、重复下单、物流单ABA