一场电商大促,涉及到的数据量有多大?

以一个消费者的购买过程为例,一次下单行为,对于后端数据库就有多次读写调用;如果是秒杀场景就会产生“热点更新”的问题,更是对数据库内核优化能力的一种“洗礼”;跨店铺结算、资金金额,涉及到存储核心交易数据的数据库,每一个字符都代表着真金白银,下单失败要进行回滚,更是对后端系统多个组件的考验;还有物流数据库等都在支撑着整个电商交易环节…

这还只是一个用户的行为,如果大促当天,有上亿人都在重复这个动作,想象一下这个数据量级:一个下单动作会涉及几十条、甚至上百条的数据库读写操作,如果保守估计按1亿人参与大促来计算,整个数据库涉及上百亿次的查询或读写要求。

电商订单、支付、物流等核心链路,都是以数据库为基础

。难以想象如果一旦数据库成为瓶颈、或任何细微的疏忽,整个大促将会变成一个怎样的大型“灾难现场”。

不 过可以想到的是,在大促之前各大公司对自己内部系统一定是做了大规模优化的,这里说的优化不是说单纯的增加云服务器,而是对系统的各个维度:

比如,Java应用层、底层JVM、数据库层(Mysql)、中间件层、网络层、以及云环境等等,各种监控、全链路压测更是必备的功课。

这里面数据库Mysql的优化尤为关键,很多同学平时工作可能没机会接触,也可能系统并发压力很小,不需要太多优化,

但是数据库Mysql优化是高级资深工程师必备的技能,也是想进一线互联网公司必备的一块技能。

可能很多人之前没机会接触到这些,或者系统压力不大不需要太多优化。

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