大促订单、PV双线破亿，解密京东商城交易系统的演进之路
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《大促订单、PV双线破亿，解密京东商城交易系统的演进之路》要点： 本文根据京东商城交易平台的杨超在“第一期蝴蝶沙龙：揭秘618电商大促背后的高并发架构”会议上的演讲整理而成. 大家好!我是来自京东商城交易平台的杨超,今天特别高兴能够来给大家做这个分享.我是 2011 年加入京东,5 年中我经历了不少技术架构的演进,也看到了不少变化.这次分享首先介绍京东商城的服务、京东交易结构,然后介绍针对618备战,我们做的一些事情,以及从2011年到现在,京东交易平台经历的变化.
如图所示是京东交易平台的一张大的渔网图.从主页面网站开始,到后面提交订单、购物车、结算页、订单中心等的整个生产过程,大体可分为三个部分.第一部分是订单提交前,就是俗称的购物车,结算页.第二部分是订单预处理部分,生成订单之后、到物流之前,还会有一些预处理过程,比如生鲜、大家电、奢侈品、易碎品等商品.第三部分是订单履约部分.今天我讲的主要内容是,交易平台的提交以前和预处理部分. 京东交易平台,包括单品页的价格、库存,购物车、促销,结算页的下单,再到订单中心线. 如下图所示,2011年京东的订单量是30万,2015年订单量就已经到了3000多万,京东的流量每年不断地翻倍.订单从30万到100万是三倍增长,实际上访问流量的翻番,可能是10倍、50倍,甚至上百倍. 比如,用户购买东西从单品页进入,然后查询很多信息,包括价格、评价.商品加入购物车后,用户会不停地比对各类商品.刷新购物车,从前端到后端所有的服务基本上都会刷新.那么,当你刷新一次,调动服务就会承受一次动态的调用.当订单量翻三倍的时候,实际服务访问量最少是要翻20倍. 我见过的京东目前最大的前端流量是,一分钟几千万,一个正常前端服务访问量是在几千万,几亿、几十亿,一天的PV. 那为了应对如此大的调动量,每年的618、双11,京东都做了什么? 下面我会详细讲618、双11备战后面,每一年所做的不同改变.这是一个整体的大概分析,我们从哪些方面做优化,去提高系统的容灾性,提高系统应对峰值流量的能力. 实际上每年京东内部的正常情况是,领导层会给出一个大概的预期值,就是希望当年的大促中,需要达到几百亿,或者几十亿的预期销售额.那么,根据这个销售额,根据客单价(电商的订单的平均价格,称为客单价)换算成订单量. 另外在以往的618、双11中,我们都会统计出订单量和调用量,即前端价格需要访问多少次,购物车需要访问多少次,促销引擎需要访问多少次,整个流程需要多大的量.有了大概的方向之后,就会把具体系统的量换算出来.第一轮会做压测,压测分为线上压测和线下压测两部分.这些都是准备工作,根据一些指标往年的增长量估算出一个预期值. 压测 这是真正进入第一波.首先,每年的大促前,都会经历半年业务迭代期,整个系统会有很多变更.我们会进行第一轮的压测系统,压测之后会知道当前线上真正能够承载的访问量有多大,距离预期有多远.压测分为线上压测跟线下压测.压测场景分为读业务和写业务,压测方案有集群缩减服务、模拟流量、流量泄洪. 讲到压测,先说说压测的来历吧.2011年时候没有线上压测,线下压测也不是很全.真正引入线上压测是在2014年,订单量已经接近2000万.之前的大促备战,是通过组织架构师、优秀的管理人员,优秀的技术人员,一起去评估优化系统,因为在迭代代码的同时,我们会知道系统哪里容易出现问题,然后对数据库、Web或者业务服务做一堆优化. 在2014年,订单量到了上千万,换算成为访问量,每天的PV大涨,集群也更大偏大,如果还是只依靠技术人员去优化,可能会不足.于是就衍生出压测,我们想知道系统的极限值.这样,当系统承受不住访问请求的时候,我们就会知道哪里出现瓶颈,比如,服务器的CPU、内存、连接速度等.我们通过第一轮压测找到第一波的优化点,开始了线上的压测. 当时第一波做线上压测是在凌晨一两点,把整个线上的流量剥离小部分机器上.把集群剥离出来,然后再做压测.所有的服务器、所有的配置就是用线上完全真实的场景去做压测,就能够得到线上服务器在真实情况,再优化. 曾经做redis压测,把进程绑定到单核CPU,redis是单进程程序,当时集群的性能就提升了5%.因为机器的每次CPU切换,都需要损耗资源,当时把进程直接绑定到固定的CPU上,让它高压下不频繁地切换CPU进程.就这样一个改变,性能提升了5%.当量很大的时候,真正底层细节的小改变,整个性能就会有很大的改进.这是我们从2014年引进线上压测和线下压测之后的一个真实感受. 压测完之后得到容量,得到交易系统的购物车、结算页大概承受值,之后会进行一轮优化,包括对NoSQL缓存的优化.京东在2012年的时候自建CDN网络,Nginx层做了很多模块加Nginx+lua的改造.应用程序层也会做很多缓存,把数据存在Java虚拟器里面.数据层的缓存,主要有redis、?NoSQL的使用,另外会剥离出一些独立的数据存储. 缓存压缩 （编辑：上饶站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
