一、订单系统核心架构设计

1.1 模块化分层架构

订单系统需采用清晰的分层架构，建议分为四层：

接入层：处理HTTP/RPC请求，包含API网关（如Spring Cloud Gateway）和负载均衡（Nginx）
业务服务层：拆分为订单核心服务、支付服务、库存服务等微服务
数据访问层：通过MyBatis/JPA实现数据库操作，结合Redis缓存热点数据
基础设施层：集成消息队列（RocketMQ）、分布式事务（Seata）等组件

示例代码（Spring Boot订单服务注册）：

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;
    @Transactional
    public Order createOrder(OrderDTO orderDTO) {
        // 验证库存
        if(!inventoryService.checkStock(orderDTO.getSkuIds())) {
            throw new BusinessException("库存不足");
        }
        // 创建订单
        Order order = orderAssembler.assemble(orderDTO);
        return orderRepository.save(order);
    }
}

1.2 数据模型设计要点

核心表结构设计需考虑：

订单主表（order_main）：存储订单基础信息
订单明细表（order_item）：记录商品明细
支付流水表（payment_record）：关联支付系统
状态变更日志表（order_status_log）：审计追踪

建议采用柔性事务设计，在订单表增加version字段实现乐观锁：

CREATE TABLE order_main (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    order_no VARCHAR(32) UNIQUE,
    status TINYINT COMMENT '1-待支付 2-已支付 3-已取消',
    version INT DEFAULT 0 COMMENT '乐观锁版本'
);

二、高并发场景处理策略

2.1 库存扣减优化方案

推荐采用三阶段处理：

预占库存：Redis原子操作扣减预占数

// Redis库存预占示例
public boolean preOccupyStock(Long skuId, int quantity) {
 String key = "inventory" + skuId;
 return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -quantity) >= 0;
}

正式扣减：数据库事务中完成
异步释放：超时未支付订单自动回滚

2.2 分布式事务实现

对于跨服务的订单创建与支付，推荐Seata AT模式：

@GlobalTransactional
public Order createOrderWithPayment(OrderDTO orderDTO, PaymentDTO paymentDTO) {
    // 创建订单
    Order order = orderService.createOrder(orderDTO);
    // 调用支付服务
    paymentService.processPayment(order.getOrderNo(), paymentDTO);
    return order;
}

三、订单状态机设计

3.1 状态转换规则

典型电商订单状态流转：

待支付 → 已支付 → 已发货 → 已完成
      ↘ 已取消 ↗

需定义明确的转换条件：

待支付→已取消：超时未支付（30分钟）
已支付→已发货：物流系统回调
任何状态→已退款：需财务系统确认

3.2 状态机实现方案

推荐使用Spring StateMachine：

@Configuration
@EnableStateMachine
public class OrderStateMachineConfig extends EnumStateMachineConfigurerAdapter<OrderStates, OrderEvents> {
    @Override
    public void configure(StateMachineStateConfigurer<OrderStates, OrderEvents> states) {
        states.withStates()
            .initial(OrderStates.PENDING_PAYMENT)
            .states(EnumSet.allOf(OrderStates.class));
    }
    @Override
    public void configure(StateMachineTransitionConfigurer<OrderStates, OrderEvents> transitions) {
        transitions.withExternal()
            .source(OrderStates.PENDING_PAYMENT)
            .target(OrderStates.PAID)
            .event(OrderEvents.PAYMENT_SUCCESS);
    }
}

四、性能优化实践

4.1 数据库优化措施

分库分表：按订单号哈希分库（建议4库16表）
读写分离：主库写，从库读

索引优化：

-- 订单查询常用索引
CREATE INDEX idx_order_user ON order_main(user_id);
CREATE INDEX idx_order_status ON order_main(status, create_time);

4.2 缓存策略设计

多级缓存：本地缓存（Caffeine）+ 分布式缓存（Redis）

缓存更新：采用Cache-Aside模式

public Order getOrder(Long orderId) {
  // 1. 查本地缓存
  Order order = localCache.get(orderId);
  if(order != null) return order;
  // 2. 查Redis
  order = redisTemplate.opsForValue().get("order:" + orderId);
  if(order != null) {
      localCache.put(orderId, order);
      return order;
  }
  // 3. 查DB
  order = orderRepository.findById(orderId).orElse(null);
  if(order != null) {
      redisTemplate.opsForValue().set("order:" + orderId, order, 30, TimeUnit.MINUTES);
      localCache.put(orderId, order);
  }
  return order;
}

五、异常处理机制

5.1 幂等性设计

请求唯一ID：每次请求生成traceId

数据库唯一约束：支付流水号唯一

ALTER TABLE payment_record ADD CONSTRAINT uk_payment_no UNIQUE (payment_no);

5.2 补偿机制实现

对于失败操作，需实现：

定时任务扫描异常订单
记录处理日志
人工干预入口

示例补偿任务：

@Scheduled(fixedRate = 300000) // 5分钟执行一次
public void compensateUnpaidOrders() {
    List<Order> unpaidOrders = orderRepository.findByStatusAndCreateTimeBefore(
        OrderStatus.PENDING_PAYMENT, 
        LocalDateTime.now().minusMinutes(30)
    );
    unpaidOrders.forEach(order -> {
        // 触发取消流程
        orderCancelService.cancelOrder(order.getId());
    });
}

六、监控与运维体系

6.1 关键指标监控

订单创建成功率
平均处理时长（P99）
库存扣减失败率
支付超时率

建议集成Prometheus + Grafana监控：

# prometheus.yml示例
scrape_configs:
  - job_name: 'order-service'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['order-service:8080']

6.2 日志追踪方案

采用SkyWalking实现全链路追踪：

@Bean
public Tracer tracer() {
    return SkyWalkingTracer.create();
}
// 在Service方法中添加Span
@Trace
public Order createOrder(...) {
    // ...
}

七、扩展性设计考虑

7.1 动态规则引擎

集成Drools实现促销规则动态配置：

rule "满100减20"
when
    $order : Order(totalAmount >= 100)
then
    $order.setDiscount(20);
end

7.2 多租户支持

设计租户隔离方案：

数据库层面：schema隔离

缓存层面：key前缀添加tenantId

public String buildCacheKey(String baseKey) {
  return "tenant:" + currentTenant() + ":" + baseKey;
}

本文系统阐述了订单系统设计的核心要素，从架构设计到性能优化提供了完整解决方案。实际实施时，建议根据业务规模选择合适的技术栈，中小型系统可采用Spring Cloud Alibaba生态，大型系统可考虑Service Mesh架构。关键是要建立完善的监控体系和应急预案，确保系统在618、双11等大促期间的稳定性。

高并发订单系统设计：架构、流程与优化实践