第4章 商品管理后端逻辑
学习目标
掌握分布式ID生成器（snowflake）的使用
完成新增和修改商品的后端逻辑
完成商品审核与上下架的后端逻辑
完成商品删除与还原的后端逻辑
1. 分布式ID生成解决方案
1.1 数据库分片（了解）
如今随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的
各种操作也是愈加的困难，如何解决这个问题呢？此时就需要做数据库集群，为了提高
查询性能将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储，这就是我们通常所说的数据
库分片。
如何实现数据库分片？我们通常会使用mycat数据库中间件来解决。
MyCat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端
用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可
以用MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库
服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。
MyCat发展到目前的版本，已经不是一个单纯的MySQL代理了，它的后端可以支持
MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、PostgreSQL等主流数据库，也支持MongoDB这
种新型NoSQL方式的存储，未来还会支持更多类型的存储。而在最终用户看来，无论是
那种存储方式，在MyCat里，都是一个传统的数据库表，支持标准的SQL语句进行数据的
操作，这样一来，对前端业务系统来说，可以大幅降低开发难度，提升开发速度。
关于mycat具体的使用，我们是以补充资料的形式发给同学们，不作为课程内容讲解。
1.2 分布式ID生成解决方案
1.2.1 UUID
常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成，一般来说全球唯一。
优点：
1）简单，代码方便。
2）生成ID性能非常好，基本不会有性能问题。
3）全球唯一，在遇见数据迁移，系统数据合并，或者数据库变更等情况下，可以从容应
对。
缺点：
1）没有排序，无法保证趋势递增。
2）UUID往往是使用字符串存储，查询的效率比较低。
3）存储空间比较大，如果是海量数据库，就需要考虑存储量的问题。
4）传输数据量大
5）不可读。
1.2.2 Redis生成ID
当使用数据库来生成ID性能不够要求的时候，我们可以尝试使用Redis来生成ID。这主要
依赖于Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作
INCR和INCRBY来实现。
优点：
1）不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。
2）数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。
缺点：
1）如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度。
2）需要编码和配置的工作量比较大。
3）网络传输造成性能下降。
1.2.3 开源算法snowflake
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。其核心思想
是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器
ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最
后还有一个符号位，永远是0
1.3 snowflake快速入门
1.3.1 快速入门
（1）新建工程，将资料/工具类下的IdWorker.java拷贝到工程中。
（2）编写代码
1.3.2 配置分布式ID生成器
（1）将IdWorker.java拷贝到qingcheng_common_service工程com.qingcheng.util包
中
（2）在qingcheng_service_goods工程resources下新增applicationContextservice.xml
IdWorker idWorker=new IdWorker(1,1);
for(int i=0;i<10000;i++){
long id = idWorker.nextId();
System.out.println(id);
}
<!‐‐雪花ID生成器‐‐>
<bean id="idWorker" class="com.qingcheng.util.IdWorker">
<constructor‐arg index="0" value="1"></constructor‐arg>
<constructor‐arg index="1" value="1"></constructor‐arg>
</bean>2. 新增和修改商品
2.1 概念与表结构分析
2.1.1 SPU与SKU
SPU = Standard Product Unit （标准产品单位）
SPU是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索
述了一个产品的特性。
通俗点讲，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU.

第4章 商品管理后端逻辑
学习目标
掌握分布式ID生成器（snowflake）的使用
完成新增和修改商品的后端逻辑
完成商品审核与上下架的后端逻辑
完成商品删除与还原的后端逻辑
1. 分布式ID生成解决方案
1.1 数据库分片（了解）
如今随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的
各种操作也是愈加的困难，如何解决这个问题呢？此时就需要做数据库集群，为了提高
查询性能将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储，这就是我们通常所说的数据
库分片。
如何实现数据库分片？我们通常会使用mycat数据库中间件来解决。
MyCat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端
用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可
以用MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库
服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。
MyCat发展到目前的版本，已经不是一个单纯的MySQL代理了，它的后端可以支持
MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、PostgreSQL等主流数据库，也支持MongoDB这
种新型NoSQL方式的存储，未来还会支持更多类型的存储。而在最终用户看来，无论是
那种存储方式，在MyCat里，都是一个传统的数据库表，支持标准的SQL语句进行数据的
操作，这样一来，对前端业务系统来说，可以大幅降低开发难度，提升开发速度。
关于mycat具体的使用，我们是以补充资料的形式发给同学们，不作为课程内容讲解。
1.2 分布式ID生成解决方案
1.2.1 UUID
常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成，一般来说全球唯一。
优点：
1）简单，代码方便。
2）生成ID性能非常好，基本不会有性能问题。
3）全球唯一，在遇见数据迁移，系统数据合并，或者数据库变更等情况下，可以从容应
对。
缺点：
1）没有排序，无法保证趋势递增。
2）UUID往往是使用字符串存储，查询的效率比较低。
3）存储空间比较大，如果是海量数据库，就需要考虑存储量的问题。
4）传输数据量大
5）不可读。
1.2.2 Redis生成ID
当使用数据库来生成ID性能不够要求的时候，我们可以尝试使用Redis来生成ID。这主要
依赖于Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作
INCR和INCRBY来实现。
优点：
1）不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。
2）数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。
缺点：
1）如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度。
2）需要编码和配置的工作量比较大。
3）网络传输造成性能下降。
1.2.3 开源算法snowflake
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。其核心思想
是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器
ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最
后还有一个符号位，永远是0
1.3 snowflake快速入门
1.3.1 快速入门
（1）新建工程，将资料/工具类下的IdWorker.java拷贝到工程中。
（2）编写代码
1.3.2 配置分布式ID生成器
（1）将IdWorker.java拷贝到qingcheng_common_service工程com.qingcheng.util包
中
（2）在qingcheng_service_goods工程resources下新增applicationContextservice.xml
IdWorker idWorker=new IdWorker(1,1);
for(int i=0;i<10000;i++){
long id = idWorker.nextId();
System.out.println(id);
}
<!‐‐雪花ID生成器‐‐>
<bean id="idWorker" class="com.qingcheng.util.IdWorker">
<constructor‐arg index="0" value="1"></constructor‐arg>
<constructor‐arg index="1" value="1"></constructor‐arg>
</bean>2. 新增和修改商品
2.1 概念与表结构分析
2.1.1 SPU与SKU
SPU = Standard Product Unit （标准产品单位）
SPU是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索
述了一个产品的特性。
通俗点讲，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU.