一、概述

商品详情页的相关数据来源于多个不同的地方，比如订单微服务中的评价数据、库存微服务中的库存数据、活动微服务的活动数据、推荐微服务中的推荐数据、商品微服务自己的相关数据。

如果正常来做，我们需要同时请求多个微服务获取相关数据，再将数据进行整合，然后返回给前端。

但这样做存在一些问题，其一是响应速度慢，即使我们并行请求多个微服务，也不会太快，而且还要进行数据整合。其二是一旦其中一个微服务挂掉，就会影响到商品微服务的正常运行。

基于此，我们通过MongoDB+RabbitMQ实现数据异构聚合，加速商品详情页访问，实现数据闭环。

　

二、数据异构

数据异构在应用中，一般体现为两方面。

1、将其他微服务的相关数据另外保存一份到本微服务

举例：商品详情需要用到订单评价、商品活动信息、库存信息，为了加速访问，实现数据闭环，不至于因为其他微服务挂了，商品微服务也跟着不能提供服务，因此在商品微服务的数据库中（MySQL、Redis、MongoDB）同样保存一份相关数据。

在用户请求商品详情时，商品微服务根本不需要再去请求其它微服务获取数据，只需要读取本地相关的数据即可。

注：其它微服务数据发生变化时，需要通过RabbitMQ方式推送更新到商品微服务，商品微服务相关数据读取MQ并更新。

2、本微服务中，针对同一张表进行数据异构。

举例：订单信息在商城系统中一般都可以达到上亿级别，这时如果一个用户查询其历史订单，或者一个商户查询其历史售卖订单，响应将会很慢。

这时，我们可以根据原来的订单表，再创建一张用于用户历史订单查询的数据表，和一张用于商户查询其历史售卖订单的数据表。甚至可以通过分表，把一个用户的所有订单存在同一张表上，把同一商户的所有订单也存在同一张表上，这样用户或商户查询时，将不会在请求原订单表，而是分别请求我们新异构出来的两张表。

　

三、数据聚合

数据聚合，就是把多个微服务中的相关数据聚合为一条数据。

举例：商品详情页中，需要用到商品数据、订单数据、库存数据、活动数据、推荐数据。

之前通过数据异构，将这些用到的数据都异构到了商品微服务的MySQL中，所谓数据聚合就是将这些数据再整合在一起，存储到MongoDB中（MongoDB相对于Redis，虽然同样是内存存储，但是优点在于支持字段索引、where条件查询，擅长查询 JSON 数据）。

之后用户请求商品详情时，只需要从MongoDB中取出这条数据，直接返回即可。不用再请求其它微服务获取数据，然后再进行数据整合了。

这样做的好处显而易见，有两点：

（1）其它服务挂掉，不影响商品微服务提供服务，实现了服务闭环

（2）提升响应速度，不需要再请求多个微服务然后进行数据整合了