核心痛点：为什么你的分销后台结算总是卡顿？
在实际复盘中发现，当分销商规模突破5000人时，传统的邻接表递归查询会导致订单结算产生明显的IO阻塞。如果你发现订单支付后，佣金报表需要延迟3-5秒甚至更久才能刷新，这就是典型的底层逻辑并发能力不足。这不仅影响分销商的积极性，更会在突发大促期间拖垮主数据库。
实操解决方案：基于路径枚举的高效分销架构
要提升效率，必须放弃低效的递归。在数据库设计时，建议引入 Path Enumeration（路径枚举） 模式。通过在用户表增加 parent_path 字段，将上级ID以 ,1,12,35, 的格式存储，利用 SQL 的 LIKE 匹配 即可瞬时拉出全量层级关系。
- 异步任务解耦：订单支付成功后，不要直接计算佣金。直接将消息推送到消息队列（如 Redis List 或 RabbitMQ），由专门的 Consumer 进程 异步处理。
- 内存预读：将常用的分销比例、等级阈值常驻 Redis Hash，避免高频读取配置表造成的磁盘压力。
- 分表策略：订单佣金明细表单表数据量控制在 500万行以内，超过该阈值必须按月或按分销商ID进行水平切分。
架构对比与性能评估
不同的架构模型对系统响应速度的影响如下表所示，建议根据业务量级在 分销系统选型 时进行参考：
| 架构模型 | 适用规模 | 结算效率 | 维护难度 |
|---|---|---|---|
| 递归查找 | <1000人 | 极低 | 低 |
| 路径枚举 | 10万级 | 高 | 中 |
| 闭包表 (Closure Table) | 百万级+ | 极高 | 高 |
老手避坑：警惕“超发”与“死锁”
在处理退款逻辑时，必须遵循“原路径逆序扣除”原则。老手在操作时，会给 balance 账户变动加上 Optimistic Locking（乐观锁），即 WHERE version = current_version。如果直接用 total = total - refund，在并发场景下极易出现负数余额或者数据对不上的情况。此外，不要在主订单事务中处理佣金逻辑，这会导致锁定行过久，拖慢整个支付响应速度。
验证指标：如何判断系统达标？
建议在压测环境下观察以下两个关键数据：
- 结算延时：从订单完成到佣金计入冻结余额的时间是否稳定在 200ms 以内。
- 数据库QPS：在分销商查询个人资产页面时，缓存命中率 必须高于 95%，否则说明你的缓存策略形同虚设。
