京东活动系统--亿级流量架构应对之术

京东活动系统--亿级流量架构应对之术,第1张

现在都是云系列产品(几百万台级别)把资源共享到资源池,然后在合理的分配给不同的应用,比如这款数据中心服务器,如果有1W台,那么它的资源是累加的,也可以是其他配置的,都是累加(处理器,内存,硬盘,网络等)

产品型号:ZI2W6S8-8388HV

产品类型:双路十二核机架式服务器

处 理 器:Xeon Bronze

3204

内 存:8G DDR4 REG ECC

硬 盘:HD SAS

600G

网 卡:双千兆

管 理:硬件监控、远程管理

机 构:2U机架式

电 源:500W

*** 作系统:Linux免费版

/ VMware ESXi

服 务:全国联保 叁年质保

因为现在京东商城的网站访问量急剧增加,现有NET技术构架已经不能应对大规模的并发访问量,从前年的“秒杀”促销活动到今年的“抢购”促销活动,大访问流量已经将京东商城的服务器冲垮过很多次了,貌似服务器增加了几倍都没有解决这个问题,所以只能更系统了,因为JAVA语言的稳定性要强过NET技术,所以现在京东商城已部分转移至了JAVA,预计以后会全面的转向JAVA构架的。

京东活动系统 是一个可在线编辑、实时编辑更新和发布新活动,并对外提供页面访问服务的系统。其高时效性、灵活性等特征,极受青睐,已发展成京东几个重要流量入口之一。近几次大促,系统所承载的pv已经达到数亿级。随着京东业务的高速发展,京东活动系统的压力会越来越大。急需要一个更高效,稳定的系统架构,来支持业务的高速发展。本文主要对活动页面浏览方面的性能,进行探讨。

活动页面浏览性能提升的难点:

1 活动与活动之间差异很大,不像商品页有固定的模式。每个页面能抽取的公共部分有限,可复用性差。

2 活动页面内容多样,业务繁多。依赖大量外部业务接口,数据很难做到闭环。外部接口的性能,以及稳定性,严重制约了活动页的渲染速度、稳定性。

经过多年在该系统下的开发实践,提出“页面渲染、浏览异步化”的思想,并以此为指导,对该系统进行架构升级改造。通过近几个月的运行,各方面性能都有显著提升。在分享"新架构"之前,先看看我们现有web系统的架构现状。

以京东活动系统架构的演变为例,这里没有画出具体的业务逻辑,只是简单的描述下架构:

2第二步,一般是在消耗性能的地方加缓存,这里对部分查库 *** 作加redis缓存

3对页面进行整页redis缓存:由于活动页面内容繁多,渲染一次页面的成本是很高。这里可以考虑把渲染好的活动内容整页缓存起来,下次请求到来时,如果缓存中有值,直接获取缓存返回。

以上是系统应用服务层面架构演进的,简单示意。为了减少应用服务器的压力,可以在应用服务器前面,加cdn和nginx的proxy_caxhe,降低回源率。

4整体架构(老)

除了前3步讲的“浏览服务”,老架构还做了其他两个大的优化:“接口服务”、静态服务

1访问请求,首先到达浏览服务,把整个页面框架返回给浏览器(有cdn、nginx、redis等各级缓存)。

2对于实时数据(如秒杀)、个性化数据(如登陆、个人坐标),采用前端实时接口调用,前端接口服务。

3静态服务:静态资源分离,所有静态js、css访问静态服务。

要点:浏览服务、接口服务分离。页面固定不变部分走浏览服务,实时变化、个性化采用前端接口服务实现。

接口服务:分两类,直接读redis缓存、调用外部接口。这里可以对直接读redis的接口采用nginx+lua进行优化( openresty ),不做详细讲解。 本次分享主要对“浏览服务”架构

在讲新架构之前先看看新老架构下的新能对比

击穿cdn缓存、nginx缓存,回源到应用服务器的流量大约为20%-40%之间,这里的性能对比,只针对回源到应用服务器的部分。

2015双十一, 浏览方法tp99如下:(物理机)

Tp99  1000ms左右,且抖动幅度很大,内存使用近70%,cpu 45%左右。

1000ms内没有缓存,有阻塞甚至挂掉的风险。

2新架构浏览服务新能

本次2016 618采用新架构支持,浏览tp99如下(分app端活动和pc端活动):

移动活动浏览tp99稳定在8ms, pc活动浏览tp99 稳定在15ms左右。全天几乎一条直线,没有性能抖动。

新架构支持,服务器(docker)cpu性能如下

cpu消耗一直平稳在1%,几乎没有抖动。

对比结果:新架构tp99从1000ms降低到 15ms,cpu消耗从45%降低到1%,新架构性能得到质的提升。

why!!!

下面我们就来揭开新架构的面纱。

1  页面浏览,页面渲染 异步化

再来看之前的浏览服务架构,20%-40%的页面请求会重新渲染页面,渲染需要重新计算、查询、创建对象等导致 cpu、内存消耗增加,tp99性能下降。

如果能保证每次请求都能获取到redis整页缓存,这些性能问题就都不存在了。

即:页面浏览,与页面渲染 异步。

理想情况下,如果页面数据变动可以通过 手动触发渲染(页面发布新内容)、外部数据变化通过监听mq 自动触发渲染。

但是有些外部接口不支持mq、或者无法使用mq,比如活动页面置入的某个商品,这个商品名称变化。

为了解决这个问题,view工程每隔指定时间,向engine发起重新渲染请求-最新内容放入redis。下一次请求到来时即可获取到新内容。由于活动很多,也不能确定哪些活动在被访问,所以不建议使用timer。通过加一个缓存key来实现,处理逻辑如下:

好处就是,只对有访问的活动定时重新发起渲染。

  整理架构(不包含业务):

 view工程职责 :

  a直接从缓存或者硬盘中获取静态html返回,如果没有返回错误页面。(文件系统的存取性能比较低,超过   100ms级别,这里没有使用)

  b根据缓存key2是否过期,判断是否向engine重新发起渲染。(如果,你的项目外面接口都支持mq,这个      功能就不需要了)

  engine工程职责 :渲染活动页面,把结果放到 硬盘、redis。

  publish工程、mq 职责 :页面发生变化,向engine重新发起渲染。 具体的页面逻辑,这里不做讲解

Engine工程的工作 就是当页面内容发生变化时,重新渲染页面,并将整页内容放到redis,或者推送到硬盘。

View工程的工作,就是根据链接从redis中获取页面内容返回。

3view 工程架构 ( 硬盘  版)

 

两个版本对比

aRedis版

优点:接入简单、 性能好,尤其是在大量页面情况下,没有性能抖动 。单个docker tps达到 700。

缺点:严重依赖京东redis服务,如果redis服务出现问题,所有页面都无法访问。

b硬盘版

优点:不依赖任何其他外部服务,只要应用服务不挂、网络正常 就可以对外稳定服务。

在页面数量不大的情况下,性能优越。单个docker tps达到 2000。

缺点:在页面数据量大的情况下(系统的所有活动页有xx个G左右),磁盘io消耗增加(这里采用的java io,如果采用nginx+lua,io消耗应该会控制在10%以内)。

解决方案:

a 对所有页面访问和存储 采用url hash方式,所有页面均匀分配到各个应用服务器上。

b 采用nginx+lua  利用nginx的异步io,代替java io。

现在通过nginx+lua做应用服务,所具有的高并发处理能力、高性能、高稳定性已经越来越受青睐。通过上述讲解,view工程没有任何业务逻辑。可以很轻易的就可以用lua实现,从redis或者硬盘获取页面,实现更高效的web服务。如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring,MyBatis,Netty源码分析的朋友可以加我的Java进阶qun:694549689,里面有阿里大牛直播讲解技术,以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。

1具有1-5工作经验的,面对目前流行的技术不知从何下手,需要突破技术瓶颈的可以加。

2在公司待久了,过得很安逸,但跳槽时面试碰壁。需要在短时间内进修、跳槽拿高薪的可以加。

3如果没有工作经验,但基础非常扎实,对java工作机制,常用设计思想,常用java开发框架掌握熟练的可以加。

通过测试对比,view工程读本地硬盘的速度,比读redis还要快(同一个页面,读redis是15ms,硬盘是8ms)。所以终极版架构我选择用硬盘,redis做备份,硬盘读不到时在读redis。

这里前置机的url hash是自己实现的逻辑,engine工程采用同样的规则推送到view服务器硬盘即可,具体逻辑这里不细讲。后面有时间再单独做一次分享。 

优点:具备硬盘版的全部优点,同时去掉tomcat,直接利用nginx高并发能力,以及io处理能力。各项性能、以及稳定性达到最优。

缺点:1、硬盘坏掉,影响访问。2方法监控,以及日志打印,需使用lua脚本重写。

无论是redis版、硬盘版、openresty+硬盘版,基础都是页面浏览与页面渲染异步化。

优势:

1、所有业务逻辑都剥离到engine工程,新view工程理论上永远无需上线。

2、灾备多样化(redis、硬盘、文件系统),且更加简单,外部接口或者服务出现问题后,切断engine工程渲染,不再更新redis和硬盘即可。

3、新view工程,与业务逻辑完全隔离,不依赖外部接口和服务,大促期间,即便外部接口出现新能问题,或者有外部服务挂掉,丝毫不影响view工程正常访问。

4、性能提升上百倍,从1000ms提升到10ms左右。详见前面的性能截图。

5、稳定性:只要view服务器的网络还正常,可以做到理论上用不挂机。

6、大幅度节省服务器资源,按此架构,4+20+30=54个docker足以支持10亿级pv。(4个nginx proxy_cache、20个view,30个engine)

 从事开发已有近10载,一直就像寄生虫一样吸取着网络上的资源。前段时间受“张开涛”大神所托,对活动系统新架构做了一次简单整理分享给大家,希望能给大家带来一丝帮助。第一次在网上做分享,难免有些没有考虑周全的地方,以后会慢慢的多分享一些自己的心得,大家一起成长。最后再来点心灵鸡汤。。。

运作方式:

1、主营业务盈利: 京东商城是典型的电子商务企业,其模式为用纯互联网的方式来整合上下游,优化供应链,在商品成本方面下工夫,通过商品经营的主营业务来争取利润;

2、轻资产,快周转:B2C 依靠网络手段拓宽消费渠道,京东商城同时将资金用在刀刃上,建立强大的信息系统,以支持实现庞大的销售规模同时高效运转;

盈利模式:

1成本控制

网上商店节省人工费用:京东商城会将特定商品过去的销售数据、消费者的点击、标签、路径、浏览次数、停留时间等几百个参数,按一定的权重进行汇总计算,得出消费数据,最大限度地节省人力、物力及资金,为京东带来更多、更大的利润。

2赚取采购价和销售价之间的差价

立足微利,毛利率维持在5%左右。向产业链上的供货商、终端客户提供更多价值。也通过控制成本为消费者提供更便宜可靠的产品。

3.广告收入

目前,京东约30%的利润来自广告、品牌促销、首发专场活动等收益。;至今近80%的主流IT品牌厂商都已经和京东展开直接的合作。

扩展资料:

发展战略:

刘强东在内部邮件中表示,2017年京东集团正式确立了无界零售的战略,积极转型为零售基础设施的提供商,京东集团也由“一体化”走向了“一体化的开放”。

为了服务于客户多变的需求和开放的生态体系,京东的组织需要变得更为灵活、敏捷,成为积木型的组织,而此次架构调整就是为了顺应战略的需求。

刘强东表示,这次架构调整将带来三个方面的变化,首先是让三大事业群内部关联业务产生高度积木化的协同效应,真正由以采销一体化为核心、SKU为核心转变成以用户(客户)为核心、以场景为核心。

其次是,授权前移,减少沟通成本和决策周期,快速响应和满足客户个性化需求。“让一线听得见炮火声音的人来决策”、提升自下而上的创新意识。

第三是,大幅提升资源的使用效率,强化精细化运营,最大限度的提升客户体验,夯实未来的核心竞争能力。而刘强东也将抽出更多的时间关注和发展京东的技术业务,推动京东向技术坚决转型。

参考资料来源:百度百科-京东商城

京东的通过三维方式组建组织结构复杂的集团,京东曾提出三维组织结构,但最核心的命题始终以为客户创造价值、为客户提供好的产品与服务体验为中心。完成核心命题,这里面最重要的就是对组织的变革和人才机制的创新。而频繁的人才变动,也正是因满足组织战略调整与变革需求而进行人才优化的过程。

以上就是关于大的互联网公司比如百度或者京东,他们的服务器架构性能参数外部人员能知道么全部的内容,包括:大的互联网公司比如百度或者京东,他们的服务器架构性能参数外部人员能知道么、京东商城现在已将后端开发语言用JAVA技术重构了,据说还会全面切换至JAVA构架,为什么呢、京东活动系统--亿级流量架构应对之术等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/langs/8885623.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-04-22
下一篇 2023-04-22

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存