一、当前数据库结构问题分析
　　
　　1. 订单表性能瓶颈：
　　 - 订单表数据量增长过快，单表数据已达千万级
　　 - 复杂查询响应时间超过3秒
　　 - 频繁更新的订单状态字段导致锁竞争
　　
　　2. 商品表扩展性问题：
　　 - 商品属性采用EAV模型存储，查询效率低下
　　 - 分类层级关系维护复杂
　　 - 价格变动历史记录不完善
　　
　　3. 库存管理缺陷：
　　 - 库存数量更新存在超卖风险
　　 - 缺乏多仓库库存联动机制
　　 - 库存预警机制不完善
　　
　　4. 数据一致性挑战：
　　 - 分布式事务处理能力不足
　　 - 缓存与数据库同步延迟
　　 - 跨服务数据同步问题
　　
　　 二、优化方案设计
　　
　　 1. 订单模块优化
　　
　　分表分库策略：
　　```sql
　　-- 按订单ID哈希分10个库，每个库再按月分表
　　CREATE TABLE order_0_202301 (
　　 order_id BIGINT PRIMARY KEY,
　　 user_id BIGINT,
　　 order_time DATETIME,
　　 status TINYINT,
　　 total_amount DECIMAL(12,2),
　　 -- 其他字段...
　　 INDEX idx_user (user_id),
　　 INDEX idx_time (order_time)
　　) PARTITION BY RANGE (UNIX_TIMESTAMP(order_time)) (
　　 PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP(2023-02-01)),
　　 -- 其他分区...
　　);
　　```
　　
　　订单状态机优化：
　　- 使用状态模式设计状态转换
　　- 引入状态变更日志表记录状态变更历史
　　
　　 2. 商品系统重构
　　
　　商品属性存储优化：
　　```sql
　　-- 基础商品表
　　CREATE TABLE product (
　　 product_id BIGINT PRIMARY KEY,
　　 name VARCHAR(100) NOT NULL,
　　 category_id BIGINT NOT NULL,
　　 base_price DECIMAL(10,2) NOT NULL,
　　 create_time DATETIME NOT NULL,
　　 update_time DATETIME NOT NULL
　　);
　　
　　-- 商品扩展属性表（按分类存储）
　　CREATE TABLE product_attr_fruit (
　　 product_id BIGINT PRIMARY KEY,
　　 weight_unit VARCHAR(10),
　　 origin VARCHAR(50),
　　 shelf_life INT,
　　 -- 水果特有属性...
　　 FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product(product_id)
　　);
　　```
　　
　　 3. 库存管理优化
　　
　　分布式库存设计：
　　```sql
　　-- 仓库库存表
　　CREATE TABLE warehouse_inventory (
　　 warehouse_id INT,
　　 product_id BIGINT,
　　 quantity INT NOT NULL DEFAULT 0,
　　 locked_quantity INT NOT NULL DEFAULT 0,
　　 version INT NOT NULL DEFAULT 0, -- 乐观锁版本
　　 PRIMARY KEY (warehouse_id, product_id)
　　);
　　
　　-- 库存变动日志
　　CREATE TABLE inventory_log (
　　 log_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
　　 product_id BIGINT,
　　 warehouse_id INT,
　　 change_type ENUM(in,out,adjust),
　　 change_quantity INT,
　　 before_quantity INT,
　　 after_quantity INT,
　　 operator_id INT,
　　 change_time DATETIME,
　　 remark VARCHAR(255)
　　);
　　```
　　
　　 4. 查询性能优化
　　
　　索引优化策略：
　　- 为高频查询条件创建复合索引
　　- 对排序字段添加索引
　　- 避免过度索引（单表索引不超过5个）
　　
　　读写分离实现：
　　```
　　主库：写操作、复杂事务
　　从库1：实时查询
　　从库2：报表查询（延迟10分钟）
　　```
　　
　　 5. 缓存策略设计
　　
　　多级缓存架构：
　　1. 本地缓存（Caffeine）：热点数据，TTL 5分钟
　　2. 分布式缓存（Redis）：
　　 - 商品基本信息（Hash结构）
　　 - 库存快照（Sorted Set）
　　 - 订单状态（String）
　　3. 数据库：最终一致性保障
　　
　　缓存更新策略：
　　- 写后失效（Cache-Aside模式）
　　- 异步批量更新
　　- 重要数据双写一致性保障
　　
　　 三、实施路线图
　　
　　1. 第一阶段（1个月）：
　　 - 完成数据库垂直拆分（订单、商品、用户等独立库）
　　 - 实现订单表按月分表
　　 - 部署读写分离中间件
　　
　　2. 第二阶段（2个月）：
　　 - 商品属性模型重构
　　 - 库存服务独立化
　　 - 引入分布式事务框架（Seata）
　　
　　3. 第三阶段（1个月）：
　　 - 构建数据仓库用于分析
　　 - 实现缓存层优化
　　 - 完善监控告警体系
　　
　　 四、预期效果
　　
　　1. 订单查询响应时间降低至500ms以内
　　2. 商品详情页加载速度提升60%
　　3. 库存准确率达到99.99%
　　4. 系统吞吐量提升3倍
　　5. 运维成本降低40%
　　
　　 五、实施建议
　　
　　1. 采用蓝绿部署方式逐步切换
　　2. 建立完善的回滚机制
　　3. 实施前进行全链路压测
　　4. 准备应急预案处理数据迁移问题
　　5. 培训运维团队掌握新架构维护技能
　　
　　 六、持续优化方向
　　
　　1. 引入时序数据库处理订单流数据
　　2. 探索NewSQL方案解决分布式一致性
　　3. 实现AI驱动的库存预测与自动补货
　　4. 构建数据湖支持更复杂的生鲜业务分析
　　
　　以上方案需要根据快驴生鲜的实际业务规模、团队技术栈和现有基础设施进行适当调整，建议先在测试环境验证关键优化点后再逐步推广到生产环境。