10亿订单如何做分库分表？

主要观点总结

文章主要讨论了面对订单系统数据量过大的问题，如何进行分库分表的核心策略，包括垂直拆分和水平拆分的方法和应用场景。同时，文章还介绍了基因分片方案在订单系统中的实际应用，包括路由逻辑和关键突破。此外，文章还讨论了跨分片查询、数据迁移、避坑指南以及终极架构方案等内容。

关键观点总结

关键观点1: 分库分表核心策略

通过垂直拆分和水平拆分解决订单系统数据量过大的问题。垂直拆分可以减少核心表体积，提高缓存命中率；水平拆分则是终极解决方案，需要根据场景选择合适的分片策略。

关键观点2: 基因分片方案

针对订单系统的三大高频查询，提出基因分片方案，通过从用户ID中提取基因进行分片，使得相同用户的订单始终落在同一分片。同时介绍了一种OrderShardKeyGenerator类的基因分片ID生成器和OrderShardingRouter类的路由逻辑。

关键观点3: 跨分片查询

介绍了两种跨分片查询的解决方案，包括异构索引表方案和全局二级索引（GSI）。同时指出了一些问题和解决方案，如分页陷阱等。

关键观点4: 数据迁移

介绍了双写迁移方案的步骤，包括开启双写、全量迁移历史数据、增量数据实时校验和按用户ID灰度流量切换等。

关键观点5: 避坑指南

提出了几个常见问题和解决方案，包括热点问题、分布式事务和分页陷阱等。同时给出了终极架构方案的一些性能指标和建议。

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