"618"作为京东历年最重要的大促之一，每年6月18日京东将遭遇刷新历史记录的流量挑战。如何成功保障交易平台“高并发、高性能、高可用”，已经成为包括京东在内的众多电商一直追求的目标。而京东作为国内电商领军企业之一，在架构积累上成就了哪些领先的技术底蕴？本文将会介绍京东核心交易系统的几次重大架构演进，并分析几个阶段的流量情况，遇到的问题，尝试过的优化方案以及演进方案和思路。

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。

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。

CDN域名切换的问题，原来外部CDN切换IP，需要15-20分钟，整个CDN才能生效。我们的运维做了很多的改进，自建了CDN，内网VIP等等进行缓存压缩。Nginx本身就有介质层的缓存和GZIP压缩功能，把静态js、CSS文件在Nginx层直接拦掉返回，这样就节省了后面服务的服务器资源。GZIP压缩能压缩传输的文件以及数据，节省了网络资源的开销（GZIP压缩主力损耗CPU，机器内部资源的平衡）。前面就直接压缩返回图片、文件系统等静态资源。流量到部署集群系统时，只需要处理动态资源的计算，这样就将动态静态分离集中处理这些专向优化。

真正的计算逻辑，服务自身的组装、如购物车的促销商品、服务用户，基本上所有资源都耗费在此。比如，连接数都会耗费在跟促销，商品，用户服务之间调用，这是真实的数据服务。如果不分离，你用DOS攻击直接访问JS，然后传一个大的包，就会完全占用带宽，连接和访问速度就会非常慢。这也是一种防护措施，在大促中会做很多缓存、压缩这些防护。

购物车从2010年就开始Java改造，整体结构的划分主体有，促销引擎、商品、用户。系统结构在2012年已经成型。到13年，加入了购物车服务的存储。原来购物车存储的商品是在浏览器端的Cookie里的，用户更换一台设备，之前加入的商品就会丢失掉。为了解决这个需求，我们做了购物车服务端存储，只要登录，购物车存储就会从服务端拿取。然后通过购车服务端存储打通了手机端与PC端等的存储结构，让用户在A设备加入商品，在另外一个设备也能结算，提高用户体验。

2013年之后，接入了很多其他业务，如跟腾讯合作，有微信渠道，我们会把存储分为几份，容量就会逐步地放大。这是异步的存储，手机端会部署一套服务，PC端会部署一套服务，微信端会部署一套服务。就会隔离开来，互不影响。

购物车就是这么做的。购物车整个数据异步写的时候都是全量写的。上一次操作可能异步没写成功，下一次操作就会传导都写成功了。不会写丢，但是可能会有一下延时，这些数据还是会同步过来。比如，从PC端加入商品之后没有立即同步到移动端，再勾选下购物车，购物车的存储又会发生变更，就会直接把全部数据同步到移动端。这样，我们的数据很少会出现丢失的情况。

异步写的数据是进行了很多的压缩的。第一层压缩从前端开始，整个前端是一个接口串，到后面购物车服务，先把它压缩为单个字母的接口串，后面又会压缩成字节码，使字节流真正存储到redis层里面。当存储压缩得很小的时候，性能也会提高。

缓存压缩只是为提升纵向性能做的改进。后面还会进行横向异步异构的改进，购物车把移动端存储剥离出去，移动端的存储在一组redis上，PC端的存储在另外一组上。PC端和移动端是异步去写，这样相互不影响，虽然它们的数据是同步的。这是针对多中心用户所做的一些改进。

外层的异步，是做一些不重要的服务的异步，就从购物车前端看到的地址服务、库存状态服务。库存状态服务在购物车只是一些展示，它不会影响主流层、用户下单。真正到用户提交的时候，库存数据才是最准确的。这样，我们会优先保证下单流程。

接下来讲讲接单的异步。提交订单，提交一次订单原来需要写10多张表。当订单量提高到一分钟10万的时候，系统就无法承受。我们就把整个提交订单转成XML，这样只写一张表，后面再去做异步。接单的第一步，先是把整个订单所有信息存储下来，然后再通过状态机异步写原来的10多张表数据。

关于订单中心的异步异构，订单中心原来都是从订单表直接调出的。随着体量增大，系统无法承载访问，我们异构出订单中心的存储，支付台帐存储等。 异构出来数据都具有业务针对性存储。数据体量会变小，这样对整体的优化提升提供很好的基础。

这样的存储隔离，对订单状态更新压力也会减小，对支付的台帐、对外部展示的性能也会提升。大家会疑问，这些数据可能会写丢。我们从第一项提交开始，直接异步写到订单中心存储，到后面订单状态机会补全。如果拆分不出来，后面就生产不了。也就是说，到不了订单中心，数据生产不了，一些异步没成功的数据就会在这个环节补全。

然后是商品的异步异构。2013年，商品团队面临的访问量，已经是几十亿。如何去应对这个情况呢？很多商品数据贯穿了整个交易，包括交易的分析、各个订单的系统都会调商品系统。我们会针对系统优化。比如，针对促销系统调用，促销系统主要调用特殊属性，我们把这些属性存到促销系统的特有存储。库存系统也类推。调用的特殊属性的方法也不一样。

譬如大家电的长宽高这些特有属性，不像前端商品页里只是基本属性。这样就把所有的属性异构处理，针对商品纬度、商品ID等所有数据会异构一份到库存、促销、单品页，后面进行改造的时候，又将数据分A包、B包、C包。京东的业务很复杂，有自营，又有平台数据，A包可能是基础数据，B包可能是扩展数据，C包可能是更加偏的扩展数据。这样，促销系统可能调用的是B包的扩展属性，也有可能调用的是A包的基础属性。单品页访问A包、B包，调的集群是不一样的。这样存储的容量就可以提高两倍，系统的容灾承载力也会提高。

商品原来是一个单表，后来慢慢发展成为了一个全量的商品系统，包括前端、后端整个一套的流程。异步异构完了之后，系统可进行各方面的优化，这样系统的容量也会慢慢接近预期值。然后找到系统容量的最大值，如果超过这个值，整个系统就会宕机。那么，我们会做分流和限流，来保证系统的可用性。否则，这种大流量系统一旦倒下去，需要很长的时间才能恢复正常，会带来很大的损失。

在618、双11时候，手机、笔记本会有很大力度的促销，很多人都会去抢去刷。有很多商贩利用系统去刷，系统流量就不像用户一秒钟点三四次，而是一分钟可以刷到一两百万。怎样预防这部分流量？我们会优先限掉系统刷的流量。

• Nginx层： 通过用户IP、Pin，等一下随机的key进行防刷。

• Web 层： 第一层，Java应用实列中单个实列每分钟，每秒只能访问多少次；第二层 ，业务规则防刷，每秒单用户只能提交多少次，促销规则令牌防刷。

从Nginx，到Web层、业务逻辑层、数据逻辑层，就会分流限流，真正落到实际上的流量是很小的，这样就会起到保护作用，不会让后端的存储出现崩溃。从前面开始，可能访问价格或者购物车的时间是10毫秒，保证20台的机器一分钟的流量是一百万、两百万。如果是40台机器的话，承载能力会很强，会透过Java的服务，压倒存储，这样会引发更大的问题，庞大存储一旦出现问题很难一下恢复。如果从前面开始一层一层往下限，就可以起到保护底层的作用。中间层出问题比较容易处理，如Web层，限流会消耗很多CPU，会一步步加入更多机器，这样就能够解决这个问题。

我们需要降级分流限流。

下面结合秒杀系统来讲讲如何限流分流。2014年才产生秒杀系统。当时，在同一时刻可能有1500万人预约抢一件商品，抢到系统不能访问。后端服务都没有出现这些问题，有的服务费不能正常展现。后来就专为抢购设计了一个秒杀系统。正常情况下，有大批量用户需要在同一时间访问系统，那么就从系统结构上分出去这些流量。秒杀系统尽量不影响主流层的入口，这样就分离出来一部分数据。

接下来讲讲促销和价格。主力调用价格的服务主要在促销引擎，限流主要是通过购物车服务，购物车到促销引擎又会限流，促销引擎里面会有令牌。比如，有5000个库存，发50万个令牌到前端去，肯定这5000个库存会被抢完，不可能再把其他服务的量打到后面，这样会保护促销引擎，这是一种总令牌模式的保护。后面的分流性能，会分集群式、重要程度去做。另外，一些广告的价格服务，我们会优先降级，如果出问题的话会限制。另外，有一部分刷引擎刷价格服务的数据，正常情况下是保证它正常使用，但是一旦出现问题，我们会直接把它降级，这样就保护了真实用户的很好体验，而不是直接清除程序的应用。

每次双11活动，我们会做很多的容灾和降级，有多中心交易、机房容灾、业务容灾等各种纬度的容灾。大概统计了一下做过的一些容灾方案。

首先是网络容灾。前面说到SB中间件、域名解析，我们运维自己会做了核心交换机两层专线。这是我们运维部做的一些网络架构图，两边相互容灾的一个结构。有LVS、HA、域名及解析，只是单服务挂了，通过交换机，我们可以从一个机房切换到另一个机房，因为会做一些域名的解析和切换。

应用系统相互调用容灾和降级：结算的容灾和降级。应用系统大部分能够降，比如库存状态。如果像优惠券这些不重要的服务，备注信息，可直接降级服务，不用去访问它，直接提交就行。在提交订单时候，首先我们会保证必要服务，这些服务都会有很多的保护措施。每个应用里面，应用级别、服务级别的容灾，比如地址服务、库存状态容灾可以直接先降级。到提交的时候，我们直接对库存做限制。

应用内部的容灾。库存就是结算前面的系统应用的服务，再到细一层的我们的库存服务，这是每一个服务的容灾降级。从库存状态这边的话，从网络设备内层，有网络容灾降级。应用内部有对于预算服务的降级，预算服务会有预算库存，原来是写MySQL数据库。正常情况下，预算库存是写MASIC预算库，当出现问题的时候，我们会异步堆列到本地机器，装一个程序去承载这个异步MySQL数据的落地，然后再通过Work把它写到MySQL服务里面。正常情况下，是双写MySQL、redis，当MySQL承载不住的时候，我们会把MySQL异步写到里面。

这里面都会有开关系统去控制。当提交订单产生变更的时候，才会把库存状态从这边推到这个库存状态这边，因为库存状态的调用量跟价格一样很大。今年我们看到的最大调用量是一分钟2600万。这样不可能让它直接回原到MySQL，跟直接库存的现实存储里面。通过预算系统把这个状态从左边算好，直接在推送过到真正的存储，这样就把这个存储剥离出来，这也算一种异步异构，这样我们会提升它的容量。

这是原来的结构，就是redis直接同步，然后直接访问。现在把它改成是，直接让左边的预算服务去推送到状态服务里面。

最后主要就是监控系统，我们运维提供了网络监控、机器监控。

网络监控包括我们看到的SBR，以及一些专线网络监控，如交换机、柜顶交换机、核心交换机的监控。

接下来是应用的系统监控。机器监控有CPU、磁盘、网络、IO等各方面系统的监控。业务纬度的监控，有订单量、登陆量、注册量等的监控。京东机房微屏专线的一个网络平台的监控，里面有很多专线，它们相互之间的流量是怎么样？图中是我们监控系统，是机器之间的监控，包括机器直接对应的交换机、前面的柜机交换机等的网络监控等。

这是应用系统里面的方法监控，后面是业务级别的监控。订单级别的包括注册量、库存、域站，或者区域的订单、金额、调用量的监控都会在这里体现。真正到大促的时候，不可能经常去操作我们的系统，去修改它的配置。正常情况下都是去查看这些监控系统。2012年之后，监控系统一点一点积累起来。当量越来越大，机器资源越来越多之后，这些监控都会直接影响正常服务，服务用户的质量会下降，可能20台机器宕了一台机器，不会影响全部效果。所以，监控的精准性是一步步慢慢提高的。

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