一、电商系统核心架构设计原则

1.1 分层架构的必然性

电商系统需同时处理高并发用户请求与复杂业务逻辑，传统单体架构难以满足需求。采用分层架构（表现层、业务层、数据层）可实现职责解耦，例如：

// 表现层示例（Spring MVC）
@RestController
@RequestMapping("/api/order")
public class OrderController {
    @Autowired
    private OrderService orderService;
    @PostMapping("/create")
    public ResponseEntity<OrderDTO> createOrder(@RequestBody OrderRequest request) {
        return ResponseEntity.ok(orderService.createOrder(request));
    }
}

通过分层设计，前端可独立扩展（如增加移动端适配），中台服务可复用（如订单服务同时支持PC/APP），底层数据存储可灵活替换（MySQL→TiDB迁移）。

1.2 微服务拆分策略

基于业务边界进行服务拆分是核心原则，典型拆分方案包括：

• 用户服务：注册/登录/权限管理
• 商品服务：SPU/SKU管理/价格计算
• 交易服务：购物车/订单/支付
• 营销服务：优惠券/秒杀/拼团

拆分后需解决服务间通信问题，推荐使用gRPC+Protobuf协议：

// 订单服务proto定义
service OrderService {
    rpc CreateOrder (CreateOrderRequest) returns (OrderResponse);
}
message CreateOrderRequest {
    string user_id = 1;
    repeated string sku_ids = 2;
}

二、核心模块架构设计

2.1 交易链路架构

交易链路需保证强一致性，典型设计采用TCC（Try-Confirm-Cancel）模式：

1. Try阶段：冻结库存/优惠券
2. Confirm阶段：扣减库存/生成订单
3. Cancel阶段：释放冻结资源

// TCC实现示例
@Transactional
public class OrderTCCService {
    public boolean tryCreate(OrderRequest request) {
        // 冻结库存
        inventoryService.freeze(request.getSkuIds());
        // 冻结优惠券
        couponService.freeze(request.getCouponId());
        return true;
    }
    public boolean confirmCreate(String orderId) {
        // 实际扣减
        inventoryService.deduct(orderId);
        // 生成订单
        orderRepository.save(orderId);
        return true;
    }
}

2.2 数据存储架构

采用”MySQL+Redis+ES”混合存储方案：

• MySQL：主数据存储（订单/用户）
• Redis：缓存层（商品详情/会话）
• Elasticsearch：搜索层（商品搜索）

分库分表策略建议：

• 订单表按用户ID哈希分库（如16库）
• 商品表按品类ID范围分表（如100表）
• 使用ShardingSphere实现透明分片

三、高可用架构实践

3.1 流量治理方案

1. 全链路压测：使用JMeter模拟双十一流量
2. 限流降级：Sentinel实现接口级限流
   ```java
   @SentinelResource(value = “createOrder”, blockHandler = “handleBlock”)
   public Order createOrder(OrderRequest request) {
   // 业务逻辑
   }

public Order handleBlock(OrderRequest request, BlockException ex) {
// 降级处理
return fallbackOrder();
}
```

1. 熔断机制：Hystrix实现服务熔断

3.2 灾备部署方案

1. 同城双活：上海/北京机房互为备份
2. 异地多活：华东/华南/华北三区域部署
3. 数据同步：Canal实时同步MySQL binlog

四、典型案例分析

4.1 中小型电商架构

采用”Spring Cloud Alibaba+MySQL”方案：

• 注册中心：Nacos
• 配置中心：Apollo
• 网关：Spring Cloud Gateway
• 监控：Prometheus+Grafana

4.2 大型电商架构

采用”Service Mesh+K8s”方案：

• 服务网格：Istio实现流量管理
• 容器化：K8s集群自动扩缩容
• CI/CD：Jenkins+ArgoCD实现灰度发布

五、架构演进建议

1. 初期阶段（0-10万日活）：单体架构+缓存优化
2. 成长阶段（10-100万日活）：服务拆分+数据库分片
3. 成熟阶段（100万+日活）：异地多活+AI运维

关键演进指标：

• 响应时间：P99<500ms
• 可用性：99.95%以上
• 扩容效率：分钟级扩容能力

本文通过分层架构、微服务拆分、数据一致性保障等核心模块的深度解析，结合中小型/大型电商典型案例，为开发者提供了从单体到分布式的完整演进路径。实际实施时需根据业务规模、团队能力、技术栈熟悉度进行针对性调整，建议优先解决交易链路一致性、库存超卖等核心问题，再逐步完善搜索推荐等周边能力。