详情页架构设计原则

数据闭环

 数据闭环即数据的自我管理，或者说是数据都在自己系统里维护，不依赖于任何其他系统，去依赖化；这样得到的好处就是别人抖动跟我没关系。

数据异构，是数据闭环的第一步，将各个依赖系统的数据拿过来，按照自己的要求存储起来；

数据原子化，数据异构的数据是原子化数据，这样未来我们可以对这些数据再加工再处理而响应变化的需求；

数据聚合，将多个原子数据聚合为一个大JSON数据，这样前端展示只需要一次get，当然要考虑系统架构，比如我们使用的Redis改造，Redis又是单线程系统，我们需要部署更多的Redis来支持更高的并发，另外存储的值要尽可能的小；

数据存储，我们使用JIMDB，Redis加持久化存储引擎，可以存储超过内存N倍的数据量，我们目前一些系统是Redis+LMDB引擎的存储，目前是配合SSD进行存储；另外我们使用Hash Tag机制把相关的数据哈希到同一个分片，这样mget时不需要跨分片合并。

我们目前的异构数据时键值结构的，用于按照商品维度查询，还有一套异构时关系结构的用于关系查询使用。

详情页架构设计原则 / 数据维度化

对于数据应该按照维度和作用进行维度化，这样可以分离存储，进行更有效的存储和使用。我们数据的维度比较简单：

1、商品基本信息，标题、扩展属性、特殊属性、图片、颜色尺码、规格参数等；

2、商品介绍信息，商品维度商家模板、商品介绍等；

3、非商品维度其他信息，分类信息、商家信息、店铺信息、店铺头、品牌信息等；

4、商品维度其他信息（异步加载），价格、促销、配送至、广告词、推荐配件、最佳组合等。 

拆分系统

 将系统拆分为多个子系统虽然增加了复杂性，但是可以得到更多的好处，比如数据异构系统存储的数据是原子化数据，这样可以按照一些维度对外提供服务；而数据同步系统存储的是聚合数据，可以为前端展示提供高性能的读取。而前端展示系统分离为商品详情页和商品介绍，可以减少相互影响；目前商品介绍系统还提供其他的一些服务，比如全站异步页脚服务。

Worker无状态化+任务化 

1、数据异构和数据同步Worker无状态化设计，这样可以水平扩展；

2、应用虽然是无状态化的，但是配置文件还是有状态的，每个机房一套配置，这样每个机房只读取当前机房数据；

3、任务多队列化，等待队列、排重队列、本地执行队列、失败队列；

4、队列优先级化，分为：普通队列、刷数据队列、高优先级队列；例如一些秒杀商品会走高优先级队列保证快速执行；

5、副本队列，当上线后业务出现问题时，修正逻辑可以回放，从而修复数据；可以按照比如固定大小队列或者小时队列设计；

6、在设计消息时，按照维度更新，比如商品信息变更和商品上下架分离，减少每次变更接口的调用量，通过聚合Worker去做聚合。

异步化+并发化

 我们系统大量使用异步化，通过异步化机制提升并发能力。首先我们使用了消息异步化 进行系统解耦合，通过消息通知我变更，然后我再调用相应接口获取相关数据；之前老系统使用同步推送机制，这种方式系统是紧耦合的，出问题需要联系各个负责人重新推送还要考虑失败重试机制。数据更新异步化 ，更新缓存时，同步调用服务，然后异步更新缓存。可并行任务并发化， 商品数据系统来源有多处，但是可以并发调用聚合，这样本来串行需要1s的经过这种方式我们提升到300ms之内。异步请求合并，异步请求做合并，然后一次请求调用就能拿到所有数据。前端服务异步化/聚合，实时价格、实时库存异步化， 使用如线程或协程机制将多个可并发的服务聚合。异步化还一个好处就是可以对异步请求做合并，原来N次调用可以合并为一次，还可以做请求的排重。

多级缓存化

浏览器缓存，当页面之间来回跳转时走local cache，或者打开页面时拿着Last-Modified去CDN验证是否过期，减少来回传输的数据量；

CDN缓存，用户去离自己最近的CDN节点拿数据，而不是都回源到北京机房获取数据，提升访问性能；

服务端应用本地缓存，我们使用Nginx+Lua架构，使用HttpLuaModule模块的shared dict做本地缓存（ reload不丢失）或内存级Proxy Cache，从而减少带宽；

另外我们还使用使用一致性哈希（如商品编号/分类）做负载均衡内部对URL重写提升命中率；

我们对mget做了优化，如去商品其他维度数据，分类、面包屑、商家等差不多8个维度数据，如果每次mget获取性能差而且数据量很大，30KB以上；而这些数据缓存半小时也是没有问题的，因此我们设计为先读local cache，然后把不命中的再回源到remote cache获取，这个优化减少了一半以上的remote cache流量；

服务端分布式缓存，我们使用内存+SSD+JIMDB持久化存储。

动态化

数据获取动态化，商品详情页：按维度获取数据，商品基本数据、其他数据（分类、商家信息等）；而且可以根据数据属性，按需做逻辑，比如虚拟商品需要自己定制的详情页，那么我们就可以跳转走，比如全球购的需要走jd.hk域名，那么也是没有问题的；

模板渲染实时化，支持随时变更模板需求；

重启应用秒级化，使用Nginx+Lua架构，重启速度快，重启不丢共享字典缓存数据；

需求上线速度化，因为我们使用了Nginx+Lua架构，可以快速上线和重启应用，不会产生抖动；另外Lua本身是一种脚本语言，我们也在尝试把代码如何版本化存储，直接内部驱动Lua代码更新上线而不需要重启Nginx。

弹性化

我们所有应用业务都接入了Docker容器，存储还是物理机；我们会制作一些基础镜像，把需要的软件打成镜像，这样不用每次去运维那安装部署软件了；未来可以支持自动扩容，比如按照CPU或带宽自动扩容机器，目前京东一些业务支持一分钟自动扩容。

降级开关

推送服务器推送降级开关，开关集中化维护，然后通过推送机制推送到各个服务器；

可降级的多级读服务，前端数据集群--->数据异构集群--->动态服务(调用依赖系统)；这样可以保证服务质量，假设前端数据集群坏了一个 磁盘，还可以回源到数据异构集群获取数据；

开关前置化，如Nginx--àTomcat，在Nginx上做开关，请求就到不了后端，减少后端压力；

可降级的业务线程池隔离，从Servlet3开始支持异步模型，Tomcat7/Jetty8开始支持，相同的概念是Jetty6的Continuations。我们可以把处理过程分解为一个个的事件。通过这种将请求划分为事件方式我们可以进行更多的控制。如，我们可以为不同的业务再建立不同的线程池进行控制：即我们只依赖tomcat线程池进行请求的解析，对于请求的处理我们交给我们自己的线程池去完成；这样tomcat线程池就不是我们的瓶颈，造成现在无法优化的状况。通过使用这种异步化事件模型，我们可以提高整体的吞吐量，不让慢速的A业务处理影响到其他业务处理。慢的还是慢，但是不影响其他的业务。我们通过这种机制还可以把tomcat线程池的监控拿出来，出问题时可以直接清空业务线程池，另外还可以自定义任务队列来支持一些特殊的业务。

多机房多活

应用无状态，通过在配置文件中配置各自机房的数据集群来完成数据读取。

数据集群采用一主三从结构，防止当一个机房挂了，另一个机房压力大产生抖动。

多种压测方案

线下压测，Apache ab，Apache Jmeter，这种方式是固定url压测，一般通过访问日志收集一些url进行压测，可以简单压测单机峰值吞吐量，但是不能作为最终的压测结果，因为这种压测会存在热点问题；

线上压测，可以使用Tcpcopy直接把线上流量导入到压测服务器，这种方式可以压测出机器的性能，而且可以把流量放大，也可以使用Nginx+Lua协程机制把流量分发到多台压测服务器，或者直接在页面埋点，让用户压测，此种压测方式可以不给用户返回内容。