先考虑好两个

1 核心问题

1.1 并发

不管什么电商系统，商品详情页一定是整个系统中日均访问次数最高的页面之一.不难理解，用户购物，看商品详情不一定买，一定会看好多商品详情页货比三家.如果在设计存储时，没有考虑到并发，on sale 时，支撑商详页的商品系统必然是第一个被流量冲垮的系统

1.2 数据规模

比如淘宝网,SKU（库存单元，可以直接理解为“商品”）的数量大约在几亿到几十亿。当然实际上并没有这么多种商品，原因很多，比如同一个商品它有不同版本型号，再比如，商家为了促销需要，可能会反复上下架同一个商品或者给同一个商品配不同的马甲，这都导致了SKU数量爆炸。

- 重量大

打开一个商详页看一下，从上拉到底，how long!海量图文甚至视频/AR/VR!

支持商品系统的存储，要保存这么多的“大胖子”，还要支撑高并发，任务艰巨。

商品服务需要

2 保存什么?

左边彩色部分都是商品服务需要存储的.

那么能否直接设计一张商品表，把这些数据都放进去？

要是一张表存不下,就再加几张子表?

小型电商还就这么干的,简单可靠易实现，但是，支持不了太大数据量和并发.

规模再大就不能这么干了。

不能用数据库，那应该选择哪种存储系统来保存这么复杂的商品数据呢？

任何一种存储都是没办法满足的，解决的思路是分而治之，可以把商品系统需要存储的数据按照特点，分成

• 商品基本信息
• 商品参数
• 图片视频
• 商品介绍

几个部分来分别存储。

2.1 商品基本信息怎么存?

它包括商品的主副标题、价格、颜色等一些商品最基本、主要的属性.

这些属性都是固定的，不太可能会因为需求或者不同的商品而变化，而且，这部分数据也不会太大。所以，建议在数据库中建一张表来保存商品的基本信息。

然后，还需要在数据库前面，加一个缓存，抵挡大部分的读请求.可以使用Redis/Memcached

使用前置缓存来缓存商品数据。

处理商品信息的读请求时，先去缓存查找，如果

• 找到,直接返回缓存中的数据
• 没找到,再查数据库，把从数据库中查到的商品信息返回给页面，重置缓存

2.1.1 Cache Aside

最简单实用的一种缓存更新策略，适用范围也最广泛。如果你要缓存数据，没有什么特殊的情况，首先就应该考虑使用这个策略.

更新商品信息时，在更新数据库的同时，也要把缓存中的数据给删除掉.

不然就可能出现数据库中的数据变了，而缓存中的数据没变，商详页上看到的还是旧数据.

2.1.2 保留商品数据的每一个历史版本

因为商品数据是随时变化的，但是订单中关联的商品数据，必须是下单那个时刻的商品数据，这一点很重要。你可以为每一个历史版本的商品数据保存一个快照，可以创建一个历史表保存到MySQL中，也可以保存到一些KV存储中。

2.2 MongoDB保存商品参数

商品参数，参数就是商品的特征。比如说，电脑的内存大小、手机的屏幕尺寸、酒的度数、口红的色号等等。和商品的基本属性一样，都是结构化的数据.

但麻烦的是，不同类型的商品，它的参数是完全不一样的。

如果我们设计一个商品参数表，那这个表的字段就会太多了，并且每增加一个品类的商品，这个表就要加字段，这个方案行不通。

既然一个表不能解决问题，那就每个类别分别建一张表

比如说

建一个电脑参数表，里面的字段有CPU型号、内存大小、显卡型号、硬盘大小等

建一个酒类参数表，里面的字段有酒精度数、香型、产地等

如果品类较少，100个内，用几十张表分别保存不同品类的商品参数，这样做也是可以的。

但是，有没有更好的方法呢？

大多数据库要求数据表要有一个固定的结构。

但有一种数据库，没有这个要求。特别适合保存像“商品参数”这种，属性不固定的数据-MongoDB。

MongoDB是一个面向文档存储的NoSQL数据库

MongoDB中表、行、列对应的概念分别是：collection、document、field

MongoDB最大的特点

“表结构”不需要事先定义，在MongoDB中根本没有表结构。

由于没有表结构，支持任意数据放在同一张表，甚至可以在一张表里保存商品数据、订单数据、物流信息等结构完全不同的数据。并且，还能支持按照数据的某个字段进行查询。

它是怎么做到的呢？

MongoDB中的每一行数据，在存储层就是简单地被转化成BSON格式，一种更紧凑的JSON。

所以，即使在同一张表，每一行数据的结构都可以是不一样。

这样的灵活性也是有代价的，MongoDB不支持SQL，多表联查和复杂事务比较孱弱，不太适合存储一般的数据。

但对于商品参数信息，数据量大、数据结构不统一，这些MongoDB都可以很好的满足。我们也不需要事务和多表联查，MongoDB简直就是为了保存商品参数的！

使用对象存储保存图片和视频

图片和视频由于占用存储空间比较大，一般的存储方式都是，在数据库中只保存图片视频的ID或者URL，实际的图片视频以文件的方式单独存储。

现在首选的方式就是保存在对象存储（Object Storage）中。可以简单理解为一个无限容量的大文件KV存储，它的存储单位是对象，其实就是文件，可以是一张图片，一个视频，也可以是其他任何文件。每个对象都有一个唯一的key，利用这个key就可以随时访问对应的对象。基本的功能就是写入、访问和删除对象。

云服务厂商的对象存储大多都提供了客户端API，可以在Web页面或者App中直接访问而不用通过后端服务来中转。这样，App和页面在上传图片视频的时候，直接保存到对象存储中，然后把对应key保存在商品系统中就可以了。

访问图片视频的时候，真正的图片和视频文件也不需要经过商品系统的后端服务，页面直接通过对象存储提供的URL来访问，又省事儿又节约带宽。而且，几乎所有的对象存储云服务都自带CDN（Content Delivery Network）加速服务，响应时间比直接请求业务的服务器更短。

国内的很多云厂商的对象存储对图片和视频，都做了非常多的针对性优化。最有用的是，缩放图片和视频转码，你只要把图片和视频丢到对象存储中，就可以随时获得任意尺寸大小的图片，视频也会自动转码成各种格式和码率的版本，适配各种App和场景。我只能说，谁用谁知道，真香！

商品介绍静态化

商品介绍在商详页中占得比重最大，包含大量的带格式文字、图片和视频.

其中图片和视频自然要存放在对象存储里面，商品介绍的文本，一般都是随着商详页一起静态化，保存在HTML文件中。

静态化是相对于动态页面来说的。一般我们部署到Tomcat中的Web系统，返回的都是动态页面，也就是在Web请求时，动态生成的。比如说商详页，一个Web请求过来，带着SKUID，Tomcat中的商详页模块，再去访问各种数据库、调用后端服务，动态把这个商详页拼出来，返回给浏览器。

不过，现在基本上没有系统会这么干了，你想，对于每个SKU的商详页，你每次动态生成的页面内容不是完全一样的么？生成这么多次，不仅浪费服务器资源，速度还慢，关键问题是，Tomcat能能抗的并发量和Nginx完全不是一个数量级的。

商详页的绝大部分内容都是商品介绍，它是不怎么变的。那不如就把这个页面事先生成好，保存成一个静态的HTML，访问商详页的时候，直接返回这个HTML。这就是静态化。

商详页静态化之后，不仅仅是可以节省服务器资源，还可以利用CDN加速，把商详页放到离用户最近的CDN服务器上，让商详页访问更快。

至于商品价格、促销信息等这些需要频繁变动的信息，不能静态化到页面中，可以在前端页面使用AJAX请求商品系统动态获取。这样就兼顾了静态化带来的优势，也能解决商品价格等信息需要实时更新的问题。

总结

商品系统的存储需要提供商品的基本信息、商品参数、图片和视频以及商品介绍等等这些数据。商品的基本信息和商品参数分别保存在MySQL和MongoDB中，用Redis作为前置缓存，图片和视频存放在对象存储中，商品介绍随着商详页一起静态化到商详静态页中。

这样一个商品系统的存储最终的效果是什么样的？

实线表示每访问一次商详页，需要真正传输的数据

虚线表示当商详页数据发生变化的时候才需要进行一次数据传输

用户打开一个SKU的商详页时，首先去CDN获取商详页的HTML，然后访问商品系统获取价格等频繁变化的信息，这些信息从Redis缓存中获取。图片和视频信息，也是从对象存储的CDN中获取。

分析一下效果，数据量最大的图片、视频和商品介绍都是从离用户最近的CDN服务商获取的，速度快，节约带宽。真正打到商品系统的请求，就是价格这些需要动态获取的商品信息，一般做一次Redis查询就可以了，基本不会有流量打到MySQL中。

这样一个商品系统的存储的架构，把大部分请求都转移到了又便宜速度又快的CDN服务器上，可以用很少量的服务器和带宽资源，抗住大量的并发请求。