京东活动系统--亿级流量架构应对之术

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，这里对部分查库操作加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。

3.view 工程架构 ( 硬盘  版)

 

两个版本对比

a.Redis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。。。

1 首先说明的是，京东至今的技术选型依然还是.NET架构,如(https://passport.jd.com/new/login.aspx),显然京东的前端架构是使用ASP.NET应用程序的。

2、性能的误解

目前主流的Web使用开发架构有:php,jsp(java),aspx(asp.net c#或vb.net),有人认为.net开发的产品在性能方面是低下的.那么事实是真的就这样吗？答案是错的。个人认为开发一款软件的运行性能如何完全取决于开发者的能力水平。

3、足够的硬件设备做支撑

只要肯花银子,什么负载均衡,文件缓存基本上不存在问题。

4、原基础架构本身就很好

原基础架构本身就完美，成熟。

5、语言无关性

真正的高手：重视算法思想，程序设计思想，架构思想。与具体语言无关。语言只是把想法展示出来而已。

任何一个大型网站都是经历用户积累然后成长，从一台服务器到多台服务器才能构架支撑网站现有数据、用户、页面请求等。大型网站(如淘宝、京东等)的系统架构并不是开始设计就具备完整的高性能、高可用、安全等特性，它总是随着用户量的增加，业务功能的扩展逐渐演变完善的，在这个过程中，开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化，就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。所以成熟的系统架构是随业务扩展而完善出来的，并不是一蹴而就不同业务特征的系统，会有各自的侧重点，例如淘宝，要解决海量的商品信息的搜索、下单、支付，例如腾讯，要解决数亿的用户实时消息传输，百度它要处理海量的搜索请求，他们都有各自的业务特性，系统架构也有所不同。尽管如此我们也可以从这些不同的网站背景下，找出其中共用的技术，这些技术和手段可以广泛运行在大型网站系统的架构中，

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