数据库表结构设计

1. 需求分析：在设计表结构之前，首先要进行需求分析，了解系统的*需求、数据需求和性能需求。这包括数据实体识别、属性分析和关系分析 。

2. 规范化设计：遵循数据库设计的规范化原则，避免数据冗余和不一致性。这包括*范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。

3. 字段设计：选择合适的数据类型，设置合适的字段长度，使用默认值，并避免使用NULL值 。

4. 索引设计：选择合适的索引类型，避免过度索引，并使用复合索引以提高查询性能 。

5. 主键设计：使用自增主键以确保数据的*性，并简化插入操作 。

6. 关联设计：使用外键约束以确保数据的引用完整性，并优化关联查询 。

7. 考虑扩展性和可维护性：在设计时预留扩展字段，保持表结构的清晰和简洁，以方便后续的维护和优化  

处理高并发订单

1. 库存锁定机制：在用户下单时，首先尝试锁定足够数量的库存。这可以通过数据库事务或Redis分布式锁实现，以确保原子性 。

2. 乐观锁与悲观锁：乐观锁适用于库存变动不频繁的场景，而悲观锁适用于库存变动频繁或并发极高的场景 。

3. 分布式事务处理：在分布式系统中，订单生成与库存扣减可能跨多个服务或数据库实例，需采用分布式事务解决方案，如Seata、SAGA等，确保跨服务操作的一致性和最终一致性 。

4. 缓存策略：使用Redis等缓存系统缓存高频查询的商品信息、库存数量等，减少对数据库的访问压力 。

5. *队列：引入Kafka、RabbitMQ等*队列，将订单生成与库存扣减解耦，实现异步处理，提升系统吞吐量 。

6. 读写分离与分库分表：通过主从复制机制和水平拆分，降低单库压力，提升系统扩展性 。

7. 前端限流：通过Nginx或Sentinel等工具对请求进行限流，防止恶意攻击和过载请求 。

8. 库存预热：在大促前，将热门商品库存信息缓存至Redis，并设置合适的过期时间 。

9. 订单与库存处理流程：用户提交订单请求后，系统通过Redis尝试锁定库存，锁定成功后，生成订单号，并通过*队列异步通知库存服务扣减库存 。