引言

电商系统作为互联网经济的基础设施，其架构设计直接影响业务稳定性、扩展性与用户体验。本文从核心通用架构出发，结合行业实践案例，系统阐述分层架构、微服务拆分、数据一致性、高并发处理及安全防护等关键模块的设计思路，为开发者与企业提供可复用的技术方案。

一、分层架构设计：解耦与可扩展性

1.1 经典三层架构实践

电商系统通常采用表现层（Presentation Layer）、业务逻辑层（Business Logic Layer）、数据访问层（Data Access Layer）的三层架构。以某中型电商平台为例：

表现层：基于Vue.js+Spring Boot实现前后端分离，API网关（如Spring Cloud Gateway）统一处理路由、鉴权与限流。
业务逻辑层：按业务域拆分为商品服务、订单服务、支付服务等模块，通过Feign实现服务间调用。
数据访问层：MyBatis-Plus封装CRUD操作，结合ShardingSphere实现分库分表，支撑千万级商品数据存储。

代码示例：订单服务调用商品服务的Feign接口

@FeignClient(name = "product-service")
public interface ProductServiceClient {
    @GetMapping("/api/products/{id}")
    ProductDTO getProductById(@PathVariable Long id);
}

1.2 事件驱动架构补充

为降低层间耦合，引入事件总线（如RocketMQ）实现异步通信。例如，订单创建后发布OrderCreatedEvent，库存服务、物流服务订阅并处理该事件，避免同步调用导致的性能瓶颈。

二、微服务拆分策略：业务边界与独立部署

2.1 基于DDD的领域拆分

参考《领域驱动设计》，按核心域、支撑域、通用域划分微服务：

核心域：订单服务（含订单生成、支付、退款全流程）。
支撑域：用户服务（会员等级、积分管理）、营销服务（优惠券、促销活动）。
通用域：日志服务、配置中心。

案例：某跨境电商将风控服务独立为微服务，通过规则引擎（Drools）实现动态风控策略，避免影响主交易链路性能。

2.2 服务治理实践

服务注册与发现：Nacos集成Spring Cloud，实现服务自动注册与健康检查。
熔断降级：Hystrix或Sentinel保护核心服务，防止雪崩效应。
链路追踪：SkyWalking监控服务调用链，定位性能瓶颈。

三、数据一致性保障：分布式事务与最终一致性

3.1 分布式事务方案

Seata方案：AT模式自动生成回滚日志，适用于订单支付等强一致性场景。

@GlobalTransactional
public void createOrder(OrderDTO order) {
  // 扣减库存
  inventoryService.decreaseStock(order.getProductId(), order.getQuantity());
  // 创建订单
  orderRepository.save(order);
}

本地消息表：订单服务写入消息表后异步发送MQ，消费者处理失败时重试，适用于物流状态同步等场景。

3.2 缓存一致性策略

Cache Aside Pattern：先更新数据库，再删除缓存（而非更新缓存），避免并发导致的数据不一致。
双删策略：删除缓存后延迟再次删除，防止后续请求读到旧数据。

四、高并发处理：流量洪峰应对

4.1 静态资源优化

CDN加速：商品图片、JS/CSS文件托管至CDN，减少源站压力。
浏览器缓存：设置Cache-Control与ETag，利用本地缓存降低重复请求。

4.2 动态请求限流

令牌桶算法：Guava RateLimiter限制API调用频率，防止刷单攻击。
分布式限流：Redis+Lua脚本实现全局限流，如秒杀场景下每秒1000个请求。

4.3 异步化与非阻塞

消息队列削峰：订单创建请求先入MQ，消费者按处理能力拉取，避免数据库瞬时压力。
Reactive编程：Spring WebFlux结合MongoDB实现非阻塞IO，提升吞吐量。

五、安全防护体系：数据与交易安全

5.1 数据加密与传输

HTTPS：全站启用TLS 1.2+，防止中间人攻击。
敏感数据加密：支付信息使用AES-256加密存储，密钥管理通过HSM（硬件安全模块）实现。

5.2 防刷与风控

IP限频：Nginx限制单个IP的请求频率。
行为分析：基于用户操作序列（如快速多次点击）识别机器人，通过规则引擎拦截可疑请求。

5.3 审计与合规

操作日志：记录用户登录、修改密码等关键操作，满足等保2.0要求。
数据脱敏：用户手机号、身份证号在日志中显示为****，防止信息泄露。

六、案例：某垂直电商架构演进

6.1 初始架构问题

单体应用耦合严重，订单高峰期数据库CPU达100%，导致系统不可用。

6.2 改造方案

服务拆分：将商品、订单、支付拆分为独立微服务，数据库按业务分库。
引入缓存：Redis缓存商品详情、库存数据，QPS从2000提升至10000。
异步化改造：订单创建后通过MQ通知物流系统，响应时间从500ms降至100ms。
自动化运维：Kubernetes实现服务自动扩缩容，应对大促流量。

6.3 效果

系统可用性达99.95%，大促期间订单处理量提升3倍，运维成本降低40%。

七、总结与建议

渐进式改造：从核心交易链路开始拆分，避免一次性全量改造风险。
监控先行：部署Prometheus+Grafana监控系统，提前发现性能隐患。
混沌工程：定期模拟数据库故障、网络延迟等场景，验证系统容错能力。
云原生适配：考虑Serverless架构（如AWS Lambda）处理非核心业务，降低运维负担。

电商系统架构设计需平衡稳定性、扩展性与成本，通过分层解耦、微服务化、数据一致性保障等手段，构建高可用、高弹性的技术底座，支撑业务快速发展。

电商系统核心通用架构设计方案解析

引言