公司名称：高并发Odoo系统分库分表技术应用案例
案例背景
某大型电商平台使用Odoo ERP系统处理日均超过500万笔订单，在促销活动期间并发请求可达10,000+ TPS。原单一数据库架构出现严重性能瓶颈，查询响应时间超过5秒，严重影响业务运营。
解决方案：分库分表架构
1. 垂直分库
按业务模块拆分：
主库：核心模块(用户、权限、基础配置)
订单库：销售订单、订单明细、支付记录
产品库：产品目录、库存管理、供应链
财务库：会计凭证、发票、财务报表
2. 水平分表
对订单表进行水平拆分：
按用户ID哈希分片：将用户订单分散到8个物理分片
按时间范围分表：每月订单数据独立存储(orders_202301, orders_202302等)
3. 技术实现
Python
# Odoo分片路由示例
class ShardingRouter(object):
def db_for_read(self, model, **hints):
if model._name == 'sale.order':
# 根据当前用户ID决定读取哪个分片
user_id = hints.get('user_id') or self._get_user_id()
return 'order_shard_{}'.format(user_id % 8)
return None
def db_for_write(self, model, **hints):
# 类似读路由逻辑
...
4. 中间件层
使用PgBouncer实现连接池管理
部署Odoo集群，每个节点专用于特定业务模块
引入Redis缓存热点数据(如产品信息、用户基础数据)
实施效果
指标 改造前 改造后 提升幅度
平均响应时间 5200ms 320ms 16x
最大并发能力 1,200 12,000 10x
数据查询效率 5-8s 0.1-0.3s 50x
系统可用性 99.2% 99.99% 显著提升
关键挑战与解决
分布式事务问题：
- 采用Saga模式，将大事务拆分为本地事务+补偿机制
- 使用消息队列(MQ)实现最终一致性
跨库查询难题：
- 建立只读副本库用于跨库分析查询
- 预计算关键指标，避免实时JOIN
数据一致性：
- 实施双写校验机制
- 定期执行数据校验任务
