购物车系统设计

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 在用户选购商品时,下单前,暂存用户想购买的商品。购物车对数据可靠性要求不高,性能也无特别要求,在整个电商系统是相对容易设计和实现的一个子系统。

1 主要功能


在用户选购商品时,下单前,暂存用户想购买的商品。


购物车对数据可靠性要求不高,性能也无特别要求,在整个电商系统是相对容易设计和实现的一个子系统。


购物车系统的主要功能:


把商品加入购物车(后文称“加购”)

购物车列表页

发起结算下单

在所有界面都要显示的购物车小图标

支撑这些功能,存储模型如何设计?


只要一个“购物车”实体。


2 主要属性


打开京东购物车页面:SKUID(商品ID)、数量、加购时间和勾选状态

4.png



“勾选状态”属性,即在购物车界面,每件商品前面的那个小对号,表示在结算下单时,是否要包含这件商品。至于商品价格和总价、商品介绍等都能实时从其他系统获取,无需购物车系统保存。


购物车功能简单,但设计购物车系统的存储时,仍有一些问题需考虑。


3 原则


3.1 思考

3.1.1 用户未登录,在浏览器中加购,关闭浏览器再打开,刚才加购的商品还在吗?

存在。


若用户未登录,加购的商品也会被保存在用户的电脑。即使关闭浏览器再打开,购物车的商品仍存在。


3.1.2 用户未登录,在浏览器中加购,然后登录,刚才加购的商品还在吗?

存在。


若用户先加购,再登录。登录前加购的商品就会被自动合并到用户名下,所以登录后购物车中仍有登录前加购的商品。


3.1.3 关闭浏览器再打开,上一步加购的商品还在吗?

不存在。


关闭浏览器再打开,这时又变为未登录状态,但是之前未登录时加购的商品已经被合并到刚刚登录的用户名下了,所以购物车是空的。


3.1.4 再打开手机,用相同的用户登录,第二步加购的商品还在吗?

存在。使用手机登录相同的用户,看到的就是该用户的购物车,这时无论你在手机App、电脑还是微信中登录,只要相同用户,看到就是同一购物车,所以第2步加购的商品是存在的。


若不仔细把这些问题考虑清楚,用户使用购物车时,就会感觉不好用,不是加购的商品莫名其妙丢了,就是购物车莫名其妙多出一些商品。


要解决上面这些问题,只要在存储设计时,把握如下


3.2 原则

若未登录,需临时暂存购物车的商品

用户登录时,把暂存购物车的商品合并到用户购物车,并清除暂存购物车

用户登录后,购物车中的商品,需在浏览器、手机APP和微信等等这些终端保持同步

购物车系统需保存两类购物车:


未登录情况下的“暂存购物车”

登录后的“用户购物车”


4 “暂存购物车”存储设计


4.1 保存在客户端or服务端?


若存在服务端,则每个暂存购物车都得有个全局唯一标识,这不易设计。保存在服务端,还要浪费服务端资源。所以,肯定保存在客户端:


节约服务器存储资源


无购物车标识问题


每个客户端就保存它自己唯一一个购物车即可,无需标识。


客户端存储可选择不多:


Session


不太合适。SESSION保留时间短,且SESSION的数据实际上还是保存在服务端


Cookie


LocalStorage


浏览器的LocalStorage和App的本地存储类似,都以LocalStorage代表。Cookie、LocalStorage都可用来保存购物车数据。


选择哪种更好?各有优劣。这场景中,使用Cookie和LocalStorage最关键区别:


客户端、服务端的每次交互,都会自动带着Cookie数据往返,这样服务端可读写客户端Cookie中的数据

LocalStorage里的数据,只能由客户端访问

使用Cookie存储,实现简单,加减购物车、合并购物车过程,由于服务端可读写Cookie,这样全部逻辑都可在服务端实现,并且客户端和服务端请求的次数也相对少。


使用LocalStorage存储,实现相对复杂,客户端和服务端都要实现业务逻辑,但LocalStorage好在其存储容量比Cookie的4KB上限大得多,而且不用像Cookie那样,无论用不用,每次请求都要带着,可节省带宽。


所以,选择Cookie或LocalStorage存储“暂存购物车”都行,根据优劣势选型即可:


设计的是个小型电商,Cookie存储实现起来更简单

你的电商是面那种批发的行业用户,用户需加购大量商品,Cookie可能容量不够用,选择LocalStorage更合适

不管哪种存储,暂存购物车保存的


4.2 数据格式


都一样。参照实体模型设计,JSON表示:


{

   "cart": [

       {

           "SKUID": 8888,

           "timestamp": 1578721136,

           "count": 1,

           "selected": true

       },

       {

           "SKUID": 6666,

           "timestamp": 1578721138,

           "count": 2,

           "selected": false

       }

   ]

}



5 用户购物车 存储设计


用户购物车须保证多端数据同步,数据须保存在服务端。常规思路:设计一张购物车表,把数据存在MySQL。表结构同样参照实体模型:

1.jpeg



需在user_id建索引,因为查询购物车表,都以user_id作为查询条件。


也可选择更快的Redis保存购物车数据:


用户ID=Key

Redis的HASH=Value,保存购物车中的商品

如:


{

   "KEY": 6666,

   "VALUE": [

       {

           "FIELD": 8888,

           "FIELD_VALUE": {

               "timestamp": 1578721136,

               "count": 1,

               "selected": true

           }

       },

       {

           "FIELD": 6666,

           "FIELD_VALUE": {

               "timestamp": 1578721138,

               "count": 2,

               "selected": false

           }

       }

   ]

}



为便理解,用JSON表示Redis中HASH的数据结构:


KEY中的值6666是用户ID

FIELD存放商品ID

FIELD_VALUE是个JSON字符串,保存加购时间、商品数量和勾选状态

读写性能,Redis比MySQL快得多,Redis就一定比MySQL好吗?


5.1 MySQL V.S Redis 存储

Redis性能比MySQL高出至少一个量级,响应时间更短,支撑更多并发请求

MySQL数据可靠性好于Redis,因为Redis异步刷盘,若服务器掉电,Redis有可能丢数据。但考虑到购物车里的数据,对可靠性要求不高,丢少量数据的后果也就是,个别用户的购物车少了几件商品,问题不大。所以,购物车场景,Redis数据可靠性不高这个缺点,不是不能接受

MySQL另一优势:支持丰富的查询方式和事务机制,但对购物车核心功能无用。但每个电商系统都有它个性化需求,若需以其他方式访问购物车数据,如统计今天加购的商品总数,这时,使用MySQL存储数据,易实现,而使用Redis存储,查询麻烦且低效

综合比较下来,考虑到需求变化,推荐MySQL存储购物车数据。若追求性能或高并发,也可选择使用Redis。


设计存储架构过程就是不断抉择过程。很多情况下,可选择方案不止一套,选择时需考虑实现复杂度、性能、系统可用性、数据可靠性、可扩展性等。这些条件每一个都不是绝对不可以牺牲的,不要让一些“所谓的常识”禁锢思维。


比如,一般认为数据绝不可丢,即不能牺牲数据可靠性。但用户购物车存储,使用Redis替代MySQL,就是牺牲数据可靠性换取高性能。很低概率的丢失少量数据可接受。性能提升带来的收益远大于丢失少量数据而付出的代价,这选择就值得。


如果说不考虑需求变化这个因素,牺牲一点点数据可靠性,换取大幅性能提升,Redis是最优解。


6 总结

购物车系统的主要功能包括:加购、购物车列表页和结算下单

核心实体:只有一个“购物车”实体

至少包括:SKUID、数量、加购时间和勾选状态属性

在给购物车设计存储时,为确保:


购物车内的数据在多端一致

用户登录前后购物车内商品能无缝衔接

除了每个用户的“用户购物车”,还要实现一个“暂存购物车”保存用户未登录时加购的商品,并在用户登录后自动合并“暂存购物车”和“用户购物车”。


暂存购物车存储在客户端浏览器或App,可存放到Cookie或LocalStorage。用户购物车保存在服务端,可以选择使用:


Redis存储会有更高的性能,可以支撑更多的并发请求

MySQL是更常规通用的方式,便于应对变化,系统扩展性更好

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