深入理解购物车存储的三种方式

自己做电商也有3年多了,是不是可以写写电商基本的购物车实现呢。目前我们使用购物车的存储方式主要有:Session方式,Cookie方式,数据库存储,我们来一一分析优缺点。

1.Session(Memcached)方式
优点:购物车信息保存在服务端,可以保存1M 信息。
缺点:对于大型网站会占有过多的服务器内存资源,造成服务器压力过大。Session保存的信息会在用户退出登录后丢失。用户下次登录,购物车中商品信息丢失,用户只能从新选择。

2.Cookie方式
优点:购物车信息存储在客户端,不占用服务器资源,基本可以到达持久化存储。
缺点:Cookie有大小的限制,不能超过4K,而且不够安全。如果是个人PC机,Cookie能很好的保存购物车信息,但如果是公共办公环境,Cookie保存的信息基本就失效了(会被其他人购物车信息覆盖)。对一个大型的电子商务网站,我们需要对用户的购买行为进行分析,需要对用户推荐用户感兴趣的商品,如果把购物车信息保存在Cookie中,则不能对用户购买行为分析统计。

3.数据库存储
优点:持久化存储,可以分析用户购买行为。
缺点: 网站速度变慢,成本和维护增加。

对于一个大型的电子商务网站,我们需要知道用户对什么样的商品感兴趣,需要给用户推荐相似度商品。那么就有必要分析用户的购买行为。在这里只详细讲述下使用数据库存储方式的演变。开始我们是使用Cookie存储购物车的信息,但使用一段时间后发现有很多客户投诉,购物车中常常会多了很多商品,而且并不是客户选择的商品。数据挖掘部门也抱怨不能分析购物车的信息。。。。我们决定改变购物车的存储方式。开始我们设计的表是这样的:

aaa1.jpg

对于登录用户,我们根据UserId查询购物车信息。对于非登录用户,则根据浏览器选择查询方式,如果是火狐浏览器,我们根据SessionId查询,如果是IE或360浏览器,我们根据IP查询。在一天订单量只有几万单的时候,系统运行的很稳定。但发现一天订单量超过10万单的时候,特别是高峰期,购物车数据库写压力特别大。查询也时常超时。我们不得不清理存储时间超过10天的数据。我们新建一个Job每天夜里执行删除超过10天的数据。但随着订单量的增加。数据库写压力依然很大。这时候我们考虑分库来解决数据库的写压力。我们根据登录用户和匿名用户来拆库。

对于登录用户我们根据UserId拆成2个库,一个是奇数库,一个是偶数库。对于匿名用户我们根据浏览器拆分,火狐浏览器(SessionId查询)一个库,IE或360浏览器(根据IP查询)一个库。
对于表结构,我们也做了调整。使用UserId和CreatedDateTicks时间撮做联合主键,

登录用户购物车表结构:

aaa2.jpg

匿名用户(火狐浏览器)存储表结构:

aaa3.jpg

IE或360浏览器存储表结构:

aaa4.jpg

数据存储方面我们也做了调整。删掉了大量的数据库更新操作,因为大量的更新操作会造成锁表。购物车信息发生变化时,Content保存用户购物车信息的XML。现在只需做插入操作了。查询数据时,返回最后一条数据即可。采用分库后减轻了单台数据库写数据的压力,Content保存购物车信息的XML避免大量的更新操作。现在系统可以平稳的运行了!【相关教程推荐】

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