解密京東千億商品系統核心架構

mylanqiu發表於2018-10-10

商品,黃金交易流程最基礎、最核心的環節,無商品不電商。商品資料無處不在,商家(採銷、供應商)釋出管理、供應商下采購單、倉儲配送、促銷、搜尋、商詳頁展現、購物支付、財務結算、售後服務等,都離不開商品。商品資訊要準確傳導於京東整個供應鏈的各節點,必須要有一套穩健、可靠的商品服務體系支撐。

原本並沒有統一的商品服務及儲存。DBA搭建了一套包含若干層級的SqlServer資料庫複製結構,各系統從各級從庫讀取資料。複製延遲嚴重的時候,超過12小時,從庫還沒有更新,嚴重影響使用者體驗。寫入口不止一個,獲取到寫賬號就可以寫入。erp商品管理系統、POP商品系統、BIP甚至也開發了一個商品管理系統,都在寫同一個庫的同一套表,資料一致性無法得到保障。在那個階段京東的訂單量、使用者量相對較少,基於資料庫的架構一定程度上也能支撐日常流量,但是無法應對大型促銷活動。

在此背景下,2012年3月商品組從網站組獨立出來,孫歌臨危受命組建團隊,啟動商品技術架構升級專案。京東618年中狂歡購物節,系統(特別是0點)會承受平時無法比擬的壓力。2012年之前的大促都會出現系統問題系統經常出現問題,甚至圖書搶購活動時直接系統當機。基於資料庫提供讀服務的架構,顯然已經無法支撐業務前行,升級改造勢在必行。12年初NoSQL還是新鮮事物,交易架構師龔傑開始實踐Redis,他在一封郵件中介紹自主封裝的客戶端以及API。商品團隊開始基於redis記憶體資料庫搭建商品讀服務,並對開源Jedis做了深度封裝,擴充套件了ShardedJedisPool,實現了更加細粒度的多分片連線池管理,並且將一個請求中命中到同一個分片的redis命令由序列改成pipeline並行執行,效能提升較大。

架構1.0 讀服務化

由Redis儲存全量商品資料,作為記憶體資料庫使用。商品資訊變動時增量更新,一主多備模式容災,同時全量重新整理程式作為最後保障,一旦Redis中資料全部丟失,可以將商品庫中資料恢復到Redis。

交易系統直面使用者,為保證使用者選品、下單結算的順暢,提升使用者體驗。交易系統對高效能、高可用的商品讀服務需求最迫切。此時架構升級採取了一種“輕模式”,所謂輕是指儘量減少外部系統的改造,這樣更利於工作的快速推進。首先在通知模式上,各種商品系統寫入Sqlserver主庫後,通過HttpHTTP服務通知Rcat

-server(採取儘量做的策略,能通知就通知到,有異常也不去重試,這種策略對相關係統的改造最小)。Rcat-server的職責就是接收通知,之後查詢主庫中的商品資訊,將其更新到Redis中。因為寫入系統是儘量做,不保證成功的模式,因此需要補償機制去彌補遺漏。非同步Worker會定期掃描資料庫,把當日更新的,從重新整理到Redis中。

V1.0版架構非常不完美,只是讀服務這個點進行了改造,但是卻在當年618中完美的完成了任務。618當天像往年一樣,研發工程師售後守候在運維同學周圍,時刻準備著!整個過程波瀾不驚,只有過個別應用過載重啟,整體非常順利扛過了大流量的考驗。有了這個經驗,研發工程師們開始將Rcat(應用名稱,商品讀服務)推廣,依賴Sqlserver從庫的系統都逐步切換到讀服務上。

架構2.0 全面服務化

POP商品系統和自營商品系統都是寫入Oracle,在通過非同步worker將資料寫會Sqlserver。京東商品的獨特之處在於最初是自採自銷的自營類商品,有自己的商品模型和對應的erp管理系統。後續有了POP開放平臺,該平臺的商品模型和系統是獨立搭建的,適應於第三方商家的商品釋出管理。而所有下游的系統(單品、搜尋、訂單生產、倉庫等)都是基於最初Sqlserver自營skuSKU模型做的系統設計。所以POP商品有自己的Oracle儲存,也必須京東經過一步非同步程式轉化,寫到Sqlserver商品庫中。而自營商品系統在2011年架構升級時,計劃由.Net+Sqlserver的技術體系升級外Java+Oracle技術體系。

孫歌作為研發負責人,基於技術前瞻性和成本考慮,果斷決策放棄既昂貴又沒有DBA團隊良好支援的Oracle資料庫。轉而直接基於SqlServer實現商品的全面服務化,相比其他系統的去O足足早了一年。當時的整體思路是先實現服務化,再進行儲存升級(Mysql叢集),最終完成徹底的技術架構升級。全面服務化過程:

1). 全面讀服務體系:
將下游系統讀取的資訊重新整理到Redis中,由讀服務Rcat統一支援根據skuId查詢的需求。對於檢索需求,例如根據分類id查詢SkuSKU列表,搭建Solr索引服務。基於各系統的需求收集已經當前SQL的分析,搭建了讀服務體系,並逐步推廣,去掉各系統對Sqlserver資料庫的讀取依賴。

2).寫服務化
接管所有商品寫操作,提供商品相關的基本讀寫服務,建立商品主資料中心,服務於自營商品管理、POP平臺、圖書音像商品管理等系統。京東起家於3C自營產品,

SKU化管理。後發展的POP平臺,是商品化釋出管理。寫服務必須相容兩套模型,平滑過渡。研發工程師最終設計為統一到商品-skuSKU模型,自營商品與SkuSKU一對一,而POP商品與SkuSKU是一對多。自營商品每釋出一個商品有且僅有一個SKUSku,pop商家釋出一個商品可以有多個SkuSKU。自營商品溝通通過後期的顏色尺碼繫結,實現銷售關係捆綁。這樣展現給使用者的效果是一樣的,同時對於京東採銷、POP商家都可以按各自的習慣去操作商品。

寫服務設計時架構師尤鳳凱充分考慮了擴充套件性、可複用性,實現了模組可配置化。基於商品介紹、擴充套件屬性、規格引數、特殊屬性等基礎元件,可靈活組配不同的業務流程。使用了京東自主研發的SAF中介軟體,其支援負載均衡、自動故障切換、流量控制、黑白名單等特性,並且在效能方面表現優異。

3).去O:去掉自營商品系統的Oracle,直接寫Sqlserver降低延遲,縮短商家釋出到展現給終端使用者的時間。
4).非同步引擎:建立下發服務系統,統一化訊息通知網站、WMS等下游系統。

最初的商品變動時,只需要通知WMS系統,
因為採購入庫時,倉庫需要核實商品資訊。隨著整個京東服務化程式的推進,搜尋、單品頁等系統都希望得到通知。因此規劃了下發服務,在商品資訊變動後,非同步通知這些系統。將商品資訊入庫後,同步寫”操作日誌”到Redis佇列,再由worker非同步從Redis中取日誌,拿到變動變更的skuSKU,組裝資訊化發MQ訊息出去。此時的訊息採取通用化設計,例如基本資訊MQ、特殊屬性MQ等。

5).儲存升級:商品主資料儲存由Sqlserver單庫,升級為MySQL叢集,並進行垂直、水平劃分,
分庫解決單庫吞吐量瓶頸,分表控制單表資料量。自主研發資料中介軟體,可以實現主庫的路由、從庫的負載均衡、故障的切換等,統一負責資料訪問,使得底層儲存規則對應用層透明。結合當前資料總量及增長率,預計3年後達到的資料量,做儲存容量規劃,並且做了Pre-Sharding方式,方便後續擴容。對於非片鍵外的查詢,使用二級路由或者搜尋服務來解決。

隨著商品及SKU數量顯著增長、TPS逐步走高。寫服務、下發服務耦合的弊端越來越突出顯現。如1-2圖中紅色線條形成的環狀所示,寫服務和下發服務是相互影響的。假設寫Redis變慢,會影響整體寫入效能;如果DB遇到瓶頸,反過來又回會影響到下發服務,回查DB變慢,下發服務處理變慢。因此寫服務經常會出現抖動,寫變慢、下發延遲。

架構3.0平臺化、精準化

2015年中開始,架構師李帥啟動3.0架構升級,其理念是解耦、簡化。架構越簡單越好,沒接觸過的人新人很快可以上手;架構也必須鬆耦合的,寫、下發、讀都可以各自做升級,相互不影響,逐步提升整體效能。

用Jingobus基於從庫日誌識別商品資訊變動,併傳送通知、重新整理redis叢集。非同步引擎訊息可配置化,商品屬性的組合對應訊息佇列。例如:搜尋關注skuSKU狀態變化,那麼只有skuSKU的上下櫃狀態變化時,才會傳送訊息,訊息體中只包含skuSKU編號及狀態。可配置化的任務引擎,新需求響應快、開發接近零成本;實現了按需傳送,給消費方減壓(例如:給wms的訊息量降低80%+);並且寫系統解耦,整體穩定性增強。在推廣過程中,還進行跨部門技術協作,共同升級技術架構。例如網站單品頁資料異構升級專案,降低50%+介面互動,節約上百臺Docker。

商品服務作為超0級系統
,必須具有高可用性。任何影響到訂單的系統故障都必須在三分鐘內解決,有了統一切換平臺,執行預案是可以很快的。因此發現問題並警報至關重要。在研發負責人趙湘建的引領下,商品組啟動秒級監控平臺的研發。記憶體級監控資訊收集、合併、延遲秒級。並且實現了秒級監控的平臺化,可將監控能力輸出到其他系統。

期間商品讀服務也在持續進行著升級。因為skuSKU數量大(數十億)且持續增長(周增長率約105%),Redis儲存叢集規模也大。讀服務為其他眾多系統提供商品資料的查詢服務,訪問量很大,特別是在618,雙11期間,所以需要多組Redis叢集分擔流量。NIO的Redis客戶端,降低了連線數量;後續為解決多組Redis叢集流量均衡問題,對NIO版本的客戶端做了擴充套件,實現了多分片連線統一管理,使其負載均衡,並能當某一分片當機的情況下,自動從叢集中剔除,恢復後自動加入叢集中,達到故障自動轉移與恢復的目的。不僅提高了叢集整體的吞吐量,而且提升了可靠性。

同時因為商品數量增長很快,Redis叢集的規模也成倍增加,為減少資源的利用,設計三級快取功能,將最熱資料放應用記憶體中,快取時間較短;熱資料放在規模較小的Redis叢集中,全量資料放到規模較大的叢集中,這樣全量資料的Redis叢集OPS較少,可以減少部署組數,從而減少資源利用。

圖1-3 商品架構V3.0

京東商品系統在業務創新、資料智慧化、效能及穩定性提升方面,將持續努力提升,努力實踐讓技術改變生活的願景。

本文轉載自:http://www.dalbll.com/Group/Topic/ArchitecturedDesign/5121

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