📌 背景

随着业务的快速增长，原有电商平台架构逐渐暴露出性能瓶颈和扩展性问题，主要表现为：

• 高并发场景下响应变慢，订单处理延迟；
• 系统耦合严重，新功能上线风险高；
• 数据一致性难以保障，运营反馈问题频发；
• 开发和部署效率低，影响团队协作。

为了解决以上问题，我们启动了平台的系统重构工作，旨在构建一个高性能、可扩展、易维护的新电商平台。

🧱 原系统架构概览

原系统采用单体架构，主要模块包括：

• 商品模块
• 订单模块
• 用户模块
• 支付模块
• 活动与优惠模块

存在的问题：

• 单体服务代码膨胀，难以维护；
• 部署粒度大，一个小改动可能影响整个系统；
• 模块之间高耦合，难以独立演进；
• 高峰期数据库压力过大，常发生性能报警。

🎯 重构目标

目标	描述
性能提升	支持高并发下的稳定运行
架构解耦	各模块独立部署，便于扩展和维护
技术升级	引入主流架构与工具，提高开发效率
数据稳定	保证关键业务数据的准确性与一致性

🏗️ 新架构设计

新平台采用 微服务架构 + 分布式中间件 的技术栈，主要变化如下：

1. 微服务拆分

根据业务边界将系统拆分为若干独立微服务：

• user-service 用户服务
• product-service 商品服务
• order-service 订单服务
• inventory-service 库存服务
• payment-service 支付服务
• promotion-service 活动服务
• gateway-service API网关

每个服务独立部署，拥有自己的数据库，遵循 数据库分库分表策略。

2. 技术选型

技术组件	作用
Spring Cloud	微服务框架
Nacos	配置中心与服务注册发现
Sentinel	服务限流与熔断保护
RabbitMQ / Kafka	异步消息通信
Redis	缓存与分布式锁
Elasticsearch	商品搜索引擎
MySQL + ShardingSphere	分库分表与分布式事务
Docker + Kubernetes	容器化部署与弹性伸缩

🔄 数据迁移与灰度发布

重构过程中我们采用 双写策略 和 灰度迁移 来保证数据和服务平稳过渡：

1. 在旧系统中引入写入新系统的逻辑，保证数据同步；
2. 对部分用户流量进行灰度切流，验证新系统稳定性；
3. 分批迁移用户与订单数据；
4. 系统完全切换后关闭旧系统服务。

📈 性能优化举措

• 商品与订单使用 Redis 缓存热点数据，减轻数据库压力；
• 热门接口前置 CDN 缓存；
• 订单模块采用分布式唯一ID（如 Snowflake）减少主键冲突；
• 接入 APM 工具（如 SkyWalking）定位性能瓶颈。

✅ 重构成效

项目	重构前	重构后
并发支持	5K QPS	50K QPS
功能迭代周期	2 周以上	平均 5 天
系统可用性	97.8%	99.95%
平均响应时间	800ms	<200ms

🤔 重构过程中的挑战

• 服务拆分过程中存在业务边界不清的问题；
• 分布式事务处理复杂，使用补偿机制与事务消息保证一致性；
• 团队技术储备需同步提升，引入了大量内部培训与文档沉淀；
• 系统监控与告警机制需要重新设计。

📚 总结与建议

电商平台的重构是一项复杂工程，涉及架构设计、团队协作、业务理解等多个方面。以下是一些建议：

1. 明确边界，做好服务划分是成功关键；
2. 先痛点、后系统，聚焦最急迫的模块优先重构；
3. 建立观测体系，重构效果需量化验证；
4. 保持演进思维，重构不是终点，而是新系统的开始。

🎯 重构不是推倒重来，而是有目的的优化与演进。