携程酒店订单缓存及存储系统升级实践是一项重要的技术实践,具体可以参考下述关键步骤: 一、背景介绍 随着携程酒店业务的快速发展,酒店订单的提交量和查询量也在不断增加。为了提高系统性能和用户体验,携程酒店业务部门决定对订单缓存和存储系统进行升级。 二、系统架构 1. 系统架构概述 携程酒店订单缓存及存储系统采用分布式架构,主要由以下几个模块组成: - 用户模块:负责用户注册、登录、查询、预订等操作。 - 酒店模块:负责酒店信息管理、菜品管理、订单管理等。 - 订单模块:负责订单管理、菜品管理、订单支付等。 - 缓存模块:负责缓存酒店和订单信息,以提高系统性能。 - 存储模块:负责存储酒店和订单信息,以提高数据可靠性。 2. 系统流程概述 携程酒店订单缓存及存储系统采用分布式架构,实现了数据的去中心化存储和自动化处理,具体流程如下: - 用户模块:用户提交订单时,系统将订单信息存储到缓存模块中,然后将缓存模块中的订单信息查询并返回给用户模块,用户模块根据返回的数据进行下一步操作。 - 酒店模块:酒店模块负责管理酒店信息,包括菜品管理和订单管理等。当酒店模块需要查询酒店信息时,系统将从存储模块中获取相应的数据,并返回给酒店模块进行处理。 - 订单模块:订单模块负责订单管理,包括菜品管理和订单支付等。当订单模块需要处理订单时,系统将从存储模块中获取相应的数据,并返回给订单模块进行处理。 - 缓存模块:缓存模块负责缓存酒店和订单信息,当缓存模块需要查询数据时,系统将从存储模块中获取相应的数据,并返回给缓存模块进行处理。 三、技术实现 1. 缓存技术 携程酒店订单缓存及存储系统采用分布式缓存技术,使用缓存中间件Hadoop Distributed Caching(HDC)进行缓存。HDC具有高性能、高可用性、可扩展性等特点,能够有效提高系统的性能和用户体验。 2. 存储技术 携程酒店订单缓存及存储系统采用分布式存储技术,使用分布式文件系统Hadoop Distributed File System(HDFS)进行存储。HDFS具有高性能、高可靠性、高可用性等特点,能够有效提高系统的数据可靠性。 3. 数据库技术 携程酒店订单缓存及存储系统采用关系型数据库技术,使用MySQL进行数据库管理。MySQL具有高性能、高可靠性、高可用性等特点,能够有效提高系统的数据管理效率。 四、项目成果 携程酒店订单缓存及存储系统升级实践取得了以下成果: 1. 系统性能得到有效提升,系统响应时间得到了缩短。 2. 系统可靠性得到了有效提升,系统故障率得到了降低。 3. 系统用户体验得到了有效提升,用户满意度得到了提高。

2023-10-08 17:39:00 携程计算机技术（上海）有限公司

• 携程酒店订单系统存储设计的发展历程可以追溯到1999年收录第一单以来。随着业务的发展,系统也经历了多个阶段,包括从单一SQLServer数据库到多IDC容灾和分库分表等。然而,在见证了大量业务奇迹的同时,订单存储系统也逐渐暴露出一些问题。 为了支撑未来每日千万级订单的业务增长目标,同时满足高可用、高性能、高可扩展的高效成本控制期望,我们为酒店部门的订单DB开发并落地了一套稳定且可靠的统一中间件封装方案,对现状进行了收敛并提供了全局统一的热点缓存系统,彻底解决了当前订单上层应用与数据库间直连的方案缺陷。 新系统由中间件服务统一实现了对上层应用提供数据链服务,并达到了为现有依赖订单库的应用以及其他直接或间接的数据应用无感的实现存储底层由SQLServer向MySQL技术架构迁移的目标。 二、应用场景 2.1 新单秒级各端同步 从订单的提交到各端可见的速度是存储服务的核心指标之一。我们对数据链的主要环节进行了优化,包括覆盖了新单同步、消息实时推送、查询索引构建以及数据平台离线归档等主要环节,使大系统内数据到达速度在3秒以内,即用户刚下完单即可跳转我携列表可见。 当新用户创单时,同步服务作为数据链入口将用户订单数据通过中间件写入订单库,此时中间件同时完成订单缓存的构建。当订单完成入库行为和热点数据构建后,抛出

  

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