京东-JMQ框架介绍

合集下载

京东大数据技术

京东大数据技术

京东大数据平台调研1 背景及意义我国已将大数据发展确定为国家战略,强调要瞄准世界科技前沿,集中优势资源突破大数据核心技术,加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。

大数据产业在国内发展得如火如荼,据统计,到 2022 年将突破万亿元。

大数据技术已经在如电子商务、政务、民生、金融、工业、医疗等多个领域中广泛应用。

大数据正在从单纯的技术概念向实际部署应用转变;从少数领域向众多领域渗透;从企业内部向各产业与公共服务方向扩展。

目前,无论国内还是国外,大数据技术都在经历前所未有的快速演变,以满足各种应用的需求。

从国内的大数据技术和行业应用发展来看,大数据技术的基础架构技术已日趋成熟,大数据领域由技术创新驱动转向应用创新驱动的趋势开始显现,但更多的传统企业在如何建设大数据平台,如何利用大数据来驱动企业业务发展上仍然缺乏经验,这在一定程度上制约了大数据技术的大规模产业应用。

京东作为一家业内领先的互联网科技公司,完整的产业链条带来了价值可沽的海量大数据,丰富的业务场景也为技术发展提供了最佳创新土壤。

从认知、探索到今天京东技术上的百花齐放,京东经历了最为艰苦的创新和付出。

业务的复杂与多元化,数据的飞速增长,但也使得大数据平台拥有更强大的能力,形成了一套完整的技术体系和有效的数据管理方法,并在实践中得以验证和夯实。

京东拥有全渠道零售和端到端的高质量大数据,包含了用户的浏览和消费行为、商品制造和销售、物流仓储配送以及客服与售后等丰富完整的信息。

同时,京东业务中包含有大量丰富的大数据应用场景,是大数据实践的最佳场所。

早在 2010 年,京东集团就启动了大数据领域的研发和应用探索工作,经过八年来的持续投入,京东大数据平台无论从规模、技术先进性,还是体系的完整性等方面均已达到国内一流水平。

作为支撑公司数据运营的重要阵地,目前已拥有集群规模 40000+服务器,数据规模达800PB+,每日的 JOB 数100 万+,业务表900 万+,每日的离线数据日处理量30PB+,单集群规模达到7000+台,实时计算每天消费的数据记录近万亿条。

JMX架构

JMX架构

JMX架构的了解板桥里人 2002/12/26JMX应该说是关于网络应用管理的的框架,如果你开发了一个比较复杂的系统,无疑你要提供这个系统的自身管理系统,JMX更多应用是体现在Server上,如果你要使用java开发一个自己Server或复杂的应用系统,那么推荐你基于JMX架构来开发, JBoss 3.0 weblogic等就是基于JMX开发的符合J2EE规范的服务器软件。

了解JMX可以使你深入了解J2EE服务器,为什么我们平时说 "EJB"是个比较"Weight"的方案选择,其中一个原因是J2EE服务器软件本身也是你的系统中一部分,它作为你系统的容器,对你的系统有至关重要的作用,如果无法直接介入管理或“调教”它,那么无疑你的系统本身存在着隐含的危险,现在,通过JMX,你现在可以深入到你J2EE容器内部的管理了。

(好像国内出现了第一个自己J2ee服务器,不知道那是不是基于JMX开发的?)J2EE并不能概括所有的应用领域,比如对速度和性能要求极高的游戏或股票行情等系统就需要自己直接来开发Server,如果是能够基于JMX开发,那么可以说就大大提高编写管理程序的效率,可以将你的模块变成JMX的MBean,可以通过Agent在程序内部或者通过 WEB管理页面对你的MBean模块进行初始化重启以及参数设置。

JMX的好处还有:可以方便整合连接现有的Java技术,如JNDI JDBC JTS及其它。

特别是能够使用Jini的查询发现机制以及协议,我们知道,Jini提供了一种服务的查询和发现机制,这些services都可以通过JMX 来实现管理。

现在我们开始JMX的了解:1.到首页的JMX页面,下载JMX的规定说明和Samples程序。

2.按照JMX的说明进行一次Tutorial,了解如何加入删除配置一个MBean,Tutorial中是以SimpleMBean为例,那么我们能否建立一个自己的MBean?我们来做一个Hello 的MBean,这里有一个小关键点,你的class取名有个规则,需要以MBean为结尾,如这里我们取名为HelloMbean:public interface HelloMBean {// management attributespublic String getName();public void setName(String name);// management operationspublic void print();}在这个Class里,有一个隐含attributes: name, 提供了set和get的方法,同时有一个操作方法print():再定义一个concrete类:public class Hello implements HelloMBean {private String name = "";public String getName() {return name;}public void setName(String name) { = name;}public void print() {System.out.println("Hello, " + name + "!!" );}}这样一个简单的MBean就做好了,我们可以通过admin界面加入这个Hello,再按 Tutorial启动BaseAgent,在Agent Administration中参考Simple填入:Domain: Standard_Hello_MBeansKeys : name=Hello,number=1Java Class: Hello将出现Create Successful信息。

京东青龙系统数据库架构演进

京东青龙系统数据库架构演进

ü 自动收集所有系统慢SQL 日志,提高性能优化效率;
ü DBA审核后,自动发送邮 件;

௛ᕮ޾઀๕
2012 集中化
2014 垂直化
2015 水平化
2016
私有云
分Thank youѺ
等。

ԯ෸դ-ᬩᖌ
统一监控 平台
MHA自动 切换
慢SQL平台
ü 开放数据库服务器监控查 询;
ü dbs,MySQL架构信息; ü Zabbix,MySQL数据库信
息; ü Mjdos,Docker系统信息;
ü 自动补齐数据,提高系统 可用性;
ü 自动切换域名,提高切换 效率;
方案
1.分库分表规则论证 2.代码重写&测试 2.MySQL数据库 3.Jproxy中间件

ԯຝ຅-࿜ଘೆ‫ړ‬

ԯຝ຅
l 架构特点
高性能 l 分库分表 l 上百台MySQL集群 l SSD+IO卡
高可用 l 单库故障不影响全局 l MHA快速主从切换
运营支持
青龙门户 质控管理 时效管理 绩效管理 监控报表 财务
基础服务
基础资料 运单 消息总线 分库框架 序列服务

系统概况-架构演变

系统概况-智慧物流

փᕹຝ຅-ੜ๢෸դ
传统Oracle企业架构,IBM 的AIX小机 RAC + DataGuard 方式 支撑业务上线
中小件件冷藏冷冻thegiaccom青龙业务正向物流极速达夜间配上门换新自提点柜乡村电商逆向物流财务物流开放平台上门取件精准达thegiaccom青龙模块划分外部拓展b商家客户端接货中o2o派单b商家合同crm配送官网乡村电商终端服务配送pda站点erp自提点3pl自提柜pda关电签收路由跟踪资归集快速退款运输运输pda车辆调度运输配置运输运营路由系统分拣分拣pda分拣服务缓存管理逆向物流预分拣运营支持质控管理时效管理绩效管理青龙门户监控报表财务基础服务基础资料运单序列服务消息总线分库框架车辆管理thegiaccom系统概况架构演变thegiaccom系统概况智慧物流thegiaccom传统oracle企业架构ibm的aix小机racdataguard方式支撑业务上线thegiaccom优点缺点优缺点thegiaccom优化和保护sql优化01应用限流连接数控制03数据结转02系统降级04架构优化redissolr05thegiaccomx86adgthegiaccomx86oracle数据库想要扩容难度很难特别是应用系统已经充分解耦的情况下架构很难再进行调扩展性emc高端存储三年的硬件维保到期pcserver硬件损坏的问题也很突出比如硬盘电源io卡使用寿命等问题时有发生

京东核心中间件是如何支撑业务快速发展

京东核心中间件是如何支撑业务快速发展

Shard1(S1) Shard2(S1)
Shard1(S2) Shard2(S2)
SDK
Consumer
大纲
邦之利器,今可示人
——京东核心中间件介绍
宝剑锋从磨砺出
——京东中间件的架构演进
饮水思源
——京东中间件的开源计划
京东核心中间件是如何支撑业务快速发展
何小锋
架构演进
初期
推广
精细化运营 (演进)
缺乏服务标准和治理,找不到服务提供方和消费方
(Zookeeper)
• 负载均衡 • Failover
注册配置
Web Console
(SDK)
• TCP • 一致性Hash
APP
实例1 实例2
试水取经,带痛成长
痛点 解决方案
京东中间件
何小锋
大促无法满足,代码掌握不深,响应不能及时,开始自研中间件
1. 减少网络传输:优化通信协议,减小数据包大小,数据压 缩,批量传输 2. 异步处理(NIO,异步事件) 3. 减少内存数据拷贝 4. 优化文件存取:顺序追加,组提交,减少拷贝,内存映射 文件 5. 优化复制协议:并行复制,增量复制
接入应用
吞吐量 (11.11)
队列数量
京东核心中间件是如何支撑业务快速发展
何小锋
中间件核心支撑
大数据 广告 中间件 JSF …… 弹性计算云(Docker) 商城 金融 ……
JMDB
JMQ
分发网络 数据存储
IDC
JSF架构
Web Console
京东中间件
何小锋
Open API HTTP Gateway
MySQL
Registry
Provider

qd框架的使用 -回复

qd框架的使用 -回复

qd框架的使用-回复Qd框架的使用Qd框架是一种Web开发框架,旨在简化和加速应用程序的开发过程。

它基于Python编程语言,提供了一套强大的工具和功能,可以帮助开发人员快速构建高效、安全和可扩展的Web应用程序。

在本文中,我将一步一步回答有关Qd框架的使用的问题,以帮助读者更好地理解和掌握这个框架。

第一步:安装Qd框架要使用Qd框架,首先需要将其安装到您的开发环境中。

您可以通过在命令行中运行以下命令来安装Qd:pip install qd这将自动下载并安装Qd框架及其所有依赖项。

请确保已正确安装Python 和pip,以便能够顺利进行安装。

第二步:创建一个Qd项目一旦Qd框架安装完成,您就可以创建一个新的Qd项目。

在命令行中,使用以下命令创建一个新的项目:qd new myproject这将创建一个名为“myproject”的新目录,并将其作为Qd项目的根目录。

进入该目录:cd myproject第三步:配置Qd项目Qd框架提供了一个名为qd.yaml的配置文件,您可以在其中配置项目的各种设置。

使用文本编辑器打开qd.yaml文件,并根据您的需求进行配置。

以下是一些常见的配置选项:- `app_name`:您的应用程序的名称。

- `app_description`:您的应用程序的描述。

- `host`:应用程序的主机名。

- `port`:应用程序监听的端口号。

- `debug`:指定是否在调试模式下运行应用程序。

根据您的需求,对这些选项进行配置,并保存qd.yaml文件。

第四步:编写Qd应用程序在Qd框架中,应用程序由一个或多个请求处理程序组成。

请求处理程序是处理特定URL路由请求的函数。

您可以在Qd项目的“handlers”目录中编写请求处理程序。

创建一个新的Python文件,并命名为“index.py”。

在该文件中,您可以编写一个简单的请求处理程序,如下所示:pythonfrom qd import Request, Responsedef handle_request(request: Request) -> Response:return Response("Hello, World!")上述代码定义了一个名为handle_request的请求处理程序。

京东JOS开放平台架构

京东JOS开放平台架构

提取调用参数
验证 Client接口
Jos-Protocol
Interface- metadata
Validate- metadata
Document- metadata
restful- mapping
自动化
自动化自动化生成文档自动化生成测试工具自动化生成SDK
Jos-Protocol
服务隔离
同步
异步非阻塞
同步
同步
结束
容 器 线 程
线程 池线 程
结束
异步非阻塞调用
提升性能
同步
异步非阻塞
同步
合并
结束
容 器 线 程
线程 池线 程
结束
多线程合并调用
并行处理API
看护系统
Event owner
Event
执行结构
Servlet3.0Pipe line
System pipe
Flow pipe
Private threads
Private threads
Thread-pool
Public Threads
get
release
private
public
protect
资源调配模型
Event owner
Thread-pool

Event
private
public
调用过程
谢谢
Q&A
供应 链
数据
广告 联盟
JOS开放服务平台API订单 用户 评论 售后
开发 者中 心
JOS网关
JOS消息
授权认证
京东 服务 市场
商家 用户
合作伙伴

京东商城网站架构

京东商城网站架构

京东商城网站架构京东首页信息架构图信息架构的主要目的是帮助用户找到他想要的东西,即Design for way finding。

在访问一个电子商务网站时,我们一般会考虑到以下问题:一. 这是什么网站?这个问题的答案在站点标题上得到了很清楚的表达。

由此表明了网站定位是网上购物商城,除此之外还附加了网站的特色描述,比如正品、货到付款等,这些附加信息可以提升网站的可信度以及加深用户的好感度。

二. 我需要什么?怎么找?我从哪里开始逛?访问网站的用户可以分为有目的和无目的两种类型:?有目的:1.确切知道自己想要的是什么商品2.知道自己大概想要什么商品两类都可以通过搜索和分类目录来查找。

所以京东商城将搜索放在顶部容易发现的位置,附近也能找到通过SEO计算出来的搜索热门关键词。

可见对于商品繁多内容庞大的电商网站来说,搜索是个非常重要的功能,几乎所有用户都能用到。

信息架构应该为网站不断增长的资源内容打好基础,搜索则是具有适应网站动态性的最好查找工具,无论网站如何变化,用户可以借助它在任何时候找到想要的东西,并且花费的时间最少。

怎样让用户更容易找到搜索功能,怎样提供更优化更合实效的关键词,怎样提高搜索命中率,都是电商网站设计开发的重点。

对于分类目录,京东将其以次导航的方式展示,一般位于页面左上部的焦点位置,从这个入口,通过各种分类链接我们可以找到几乎所有需要的商品。

此外,页面中酌情加入一些导购标签链接,提供热门商品的直接入口,减少用户通过常规分类目录导航浏览所需的多步操作,缩短访问层级。

?无目的:1.看有什么销售活动(特价+团购+打折)京东商城在页面靠近顶部的正中位置开辟了活动展示板块(如下图所示),以Carousel的模式对当前网站正在进行的销售活动进行宣传。

另外,还搭配有团购、限时抢购、特价促销等活动。

出于实惠,不少无目的进来逛的用户会留意一下有哪些促销活动在进行,进而选择适合自己的商品购买。

以下是京东商城活动推广区域:京东促销活动区活动版块较多,所占页面篇幅较大,不足之处在于各类活动相对分散,团购(尽管在水平导航中有一个专门的团购页面)和抢购两个对用户吸引力非常大的板块被放置到页面两侧中部偏下的位置,不易发现。

京东JDOS平台与敏捷数据中心

京东JDOS平台与敏捷数据中心

Router Table:
Dest:10.20.3.0 viia:10.20.3.2 Dest:10.20.3.0 viia:10.20.4.2 Dest:10.20.3.0 viia:10.20.5.2 Dest:10.20.4.0 viia:10.20.3.2 Dest:10.20.4.0 viia:10.20.4.2 Dest:10.20.4.0 viia:10.20.5.2 Dest:10.20.5.0 viia:10.20.3.2 Dest:10.20.5.0 viia:10..20..4..2 Dest:10..20..5..0 viia:10..20..5..2
ag ent ag ent ag ent
Load Balancer
ag ent ag ent ag ent
Load Balancer
ag ent ag ent ag ent
Load Balancer
...
ag ent ag ent ag ent
...
ag ent ag ent ag ent
ok ce kr er DD oc Docker
Skylb
DPDK KNI Load balancer
Service Endpoint
Service Endpoint
Service Endpoint
10
ContainerFS
Mata nodes
Raft
Ke y : parent ino + filename
metanode Leader
Value : Inode attr ibutes
模板管理
变量管理 Kafka Chart 依赖管理 服务说明
Kafka broker

隋佳峻分享京东、聚美优品等首页页面布局分析

隋佳峻分享京东、聚美优品等首页页面布局分析

京东、聚美优品等首页页面布局分析分析网站:京东商城域名:分析目标:首页的各个模块布局分析目的:总结出页面优缺点,提出个人的改进方案分析整体:主体颜色以白色的背景,红色的主色调,一些价格优势,促销也是红色标给人醒目!细节在主体红色之外红的有色差而不是用一种红的色值公司理念:多、快、好、省页面总Width:1210pxHead区域:顶部以Height: 31px;其中包括收藏本页、切换地区方便物流团队第一时间锁定用户地址、登陆提示和注册、会员专区、手机版京东、售后服务、网站导航下面以通栏形式广告W: 1210px主要位置给了京东Logo:width270px * height60pxSearch:w500 * h36 默认搜索里主要以近期主打产品为主,搜索模块可以让买家直接输入自己想买的东西的名称,快速查找,节约时间。

并且搜索栏下面有热门搜索,这可以显示大家最近在关注的东西。

用户订单和购物车结算Main Nav分为7个主导航左边主Navigation: w 210px * h 450px 分为14个主要商品分类中间活动Advertisement: 分上下两个广告,上面为6个主要活动,下面为3个打折促销活动是定时切换的,既能推广活动又能促销新品和折扣商品右边公司快讯和零碎功能入口小结:第一屏中以三列式布局呈“F”状的视线习惯,网页的上方为用户提供服务、配送方式等,让用户了解商城的运作方式,为用户以后的购物提供方便。

在网页的中间部分是大幅的商城的最新信息,及商品的打折信息,让顾客能及时找到自己所需的商品,导航栏及所有商品分类为用户提供方便选择,网页中间展示了商品的最新更新,让用户能更快知道商品信息。

网站板块设计横向按照1:2:1的比例设计,大致分为总体分类,产品展示等。

这样的设计非常符合用户阅读习惯,中间是关键点占得比重比较大。

Head结束Body区域开始通栏接地气区域这些商品都是近期搜索指数最高、打折优惠、推新品、预售商品,采用灰色的商品模块接下来分出8楼阶梯介绍商品其中每层阶梯结构H 412px ,每层都是分为3部分结构Left:以每层主分类、下跟具体商品细节分类Middle:以选择卡形式切换不同细节分类,!Important 第一个放的是特价商品Right:以该楼层主打品牌展示为主Notice: 8F右侧很特殊把细分类中做了对应销售排行榜,里面呈现价格Body结束Foot区域开始分为两部分:上面以互动为主有用户晒单、免费试用和在线读书;下面主要给用户购物指引介绍京东商城的特点配送方式,付款方式,售后服务,特色服务,和京东物流实力;!京东为公益事业有一个栏目,虽然不起眼但是公益是一个有传达正能量的最下面忽略吧。

深入解读JIMDB—京东分布式缓存与高速KV存储(袁航演讲稿)(1)

深入解读JIMDB—京东分布式缓存与高速KV存储(袁航演讲稿)(1)
存储 JFS:京东文件系统,提供统一的文件/对象/块存储服务 JIMDB:京东分布式缓存与高速KV存储,兼容Redis协议 中间件 SAF:服务框架,SOA之基石 JMQ:消息队列,the Datacenter Pipes! 弹性计算 JDOS:软件定义计算单元(VM & Container)+ 软件定义网络(自 研SDN)+ 软件定义存储(JFS & JimDB)= 软件定义数据中心 CAP: 弹性调度平台
filter filter
Jimdb instance pool

分布式资源/服务组件
Jimdb instance pool 独立部署一系列jimdb instance或者将现有已经部署的jimdb instance纳入管理,形成逻辑上统一的缓存资源池。
Failure detector(哨兵) 每机房一套哨兵,通过分布式投票判断实例是否存活。
深入解读JIMDB—京东分布 式缓存与高速KV存储
系统技术部@云平台历程
JimDB架构概述
管理端平台 监控与报警 迁移与扩容
冷热数据及持久化
JimDB S-自主研

JimDB简介

JimDB的发展历程

JimDB的发展历程
JimDB 1.0
采用官方Redis作为单节点服务 客户端一致性Hash + Presharding技术 管理,监控和报警
Jimdb 2.0
故障检测和自动切换
平滑纵向扩容和平滑横向扩容
基于内存+SSD的两级存储结构和自主研发存储引擎
Max=6 主 ACK Max=6 从

场景2
Max=6

京东全链路压测军演系统(ForceBot)架构解密

京东全链路压测军演系统(ForceBot)架构解密

京东全链路压测军演系统(ForceBot)架构解密摘要:全链路压测是应对电商⼤促容量规划最有效的⼿段,如何有效进⾏容量规划是其中的架构关键问题。

京东在全链路压测⽅⾯做过多年尝试,本⽂转载京东商城基础平台技术专家⽂章,介绍其最新的⾃动化压测 ForceBot 体系。

ForceBot愿景1、诞⽣背景伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核⼼系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中⼀个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响⽤户购物体验。

往年的 618、双 11 ⼤促备战⾄少提前 3 个⽉时间准备,投⼊⼤量的⼈⼒物⼒去做独⽴系统的线上压⼒评测,带来的问题就是各个性能压测团队⼯作量⾮常⼤,导致压测任务排期,压测的数据跟线上对⽐不够准确,各个强依赖系统上下游需要在压测中紧密配合,⼀不⼩⼼就会影响线上。

有的在线下测试环境压测,压测出的数据更是跟线上差距太⼤,只能作为参考。

更重要的⼀个问题是系统容量规划,每次⼤促前备战会必不可少的讨论话题就是服务器资源申请扩容问题,各团队基本都是依据往年经验和线上资源使⽤率给出评估量,提出⼀个扩容量需求,导致各个业务系统每次促销扩容量⾮常⼤。

为了解决以上各种苦恼,2016 年基础平台部整体牵头启动了 ForceBot 全链路压测(备战常态化)这个项⽬,此项⽬牵扯到所有京东研发体系团队,各系统必须改造,压测过来的流量和线上正式流量进⾏区分标记特殊处理,不能因为压测流量影响正常⽤户体验和污染线上数据等⼯作。

由于跨团队协作之多、跨系统协调改造等⼯作量⾮常⼤,挑战性可想⽽知!2、能做什么2016年主要实现了订单前的所有黄⾦链路流程⾼并发压测⽤户⾏为模拟,包括模拟⽤户操作:⾸页、登陆、搜索、列表、频道、产品详情、购物车、结算页、京东⽀付等。

在黄⾦链路中有各种⽤户⾏为场景,⽐如⼀般⽤户⾸先访问⾸页,在⾸页搜索想要产品,翻页浏览,加⼊购物车、凑单、修改收货地址、选择⾃提等等。

JM及物流改善介绍

JM及物流改善介绍

PPT文档演模板
JM及物流改善介绍
•目 录 CONTENTS
•二、工作改善方法 •2.1 分解作业 •2.2 自问细节 •2.3 构思新方法 •2.4 实施新方法
PPT文档演模板
JM及物流改善介绍
二、工作改善方法:自问细节
自问细节(5W1H)
why —— 为什么它是必要的? what —— 它的目的是什么? where —— 在哪里做好呢? when —— 何时做好呢? who —— 谁做好呢? how —— 什么方法做好呢?
➢ 为按时按质完成目标工作量,通过工作改善的方法,使应 用的人力、机器及材料等各种资源最小化。
PPT文档演模板
JM及物流改善介绍
一、工作改善概述
•谁是工作改善的主体?
一线主管
PPT文档演模板
JM及物流改善介绍
•目 录 CONTENTS
•一、工作改善概述 •二、工作改善方法 •三、改善案例演练 •四、京东仓储物流改善体系
PPT文档演模板
JM及物流改善介绍
二、工作改善方法:实施新方法
1、使上司接受新方法 2、使部署接受新方法 3、取得有关安全、品质、产量、成本的相关人员的最后认可 4、把新方法付诸于工作;用到下次改善成功为止 5、承认别人的功绩
PPT文档演模板
JM及物流改善介绍
二、工作改善方法:实施新方法
如何让上司接受? •领导喜欢数据!
重排:指定复核台位置 改善
JM及物流改善介绍
二、工作改善方法:构思新方法
举例: 去除: 带板运输、防撕袋应用、拣货扫描储位号 合并: 复核打包一体化、拣货复核一体化 重组: 台车号扫描、RF指定复核台、发票后打 简化: 复合框条码位置、牛眼台

京东架构设计(京东-吴博)

京东架构设计(京东-吴博)

1. 高可用性
系统架构简单清晰,应用系统间耦合 低,容易水平扩展,业务功能增改方 便快捷
自动化运维。整体系统可用性99.99%,单个 系统可用性99.999%。全年故障时间整个系统 不超过50分钟,单个系统故障不超过5分钟
1 架构愿景
质量要求
可用性 互操作性 可管理性
性能
可靠性 可扩展性 安全性
概念 完整性
2、Rs计算:Rs = s0 + s(影响关系) 其中,s0 = s0 * 10 s(影响关系) = y1*b1 + y2*b2 + ... + ym*bm y = f(系统分级)
二、修正后的风险指数:C = Cp * Rs * Ca
Cp: 修正后发生故障可能性。根据618预案评估 Ca: 修正后发现和解决故障能力。根据618预案评估
可扩展性
成本
2 JD架构
架构组成和关键点
业务架构
应用架构
数据架构
技术架构
解耦
拆分
抽象
集成
复用
治理
目 录 CONTENTS
架构愿景 业务架构 应用架构 数据架构 技术架构 618经验
2 业务架构
业务架构设计原则
1. 业务平台化
• 业务平台化,相互独立。 如交易平 台、仓储平台、物流平台、支付平 台、广告平台等
数据架构
3 数据异构
• 源数据和目标数据内容相同时, 做索引异构。如商品库不同维度
• 内容不同时,做数据库异构。如 订单买家库和卖家库。
6 合理使用缓存
• 数据库有能力支撑时,尽量不 要引入缓存
• 合理利用缓存做容灾
5 用Mysql数据库
• 除成本因素外,Mysql的数据 库扩展性和支持高并发的能力 较强,公司研发和运维在这方 面积累了大量经验

京东电商平台架构设计

京东电商平台架构设计

618经验
2 JD架构
业务架构
2 JD架构
京东IT架构
2 JD架构
架构分解
应用架构
数据架构
基础架构
3 JD架构
应用架构图
2 JD架构
交易中心
2 JD架构
数据架构
2 JD架构
数据架构
2 JD架构
基础架构
目录
CONTENTS
架构愿景
JD架构 架构原则
618经验
3 架构原则
总体原则
1
业务平台化
2
抽象化
1. 基础业务下沉 2. 可复用
1. 服务抽象化,引用不需要关心服务实现 2. 应用集群抽象化,集群位置透明 3. 数据库抽象化,应用程序用逻辑SQL操 作数据库
总体原则
4. 服务器抽象化,应用系统不需要关心实 体机的位置或数量,只关心资源
4
容错设计
1. 核心服务自治,服务能够被 彼此独立的修改、部署、发 布新版本和管理 2. 应用系统集群,可水平扩展 3. 多机房部署,多活
利用虚拟化技术减少服务器成本多快好省构建超大型电商交易平台兼顾效率和性能达到高人效高时效和低成本的目的架构愿景可用性可扩展性成本需求响应快质量要求架构愿景质量要求概念完整性可测试可用性互操作性能可靠性可伸缩安全性易用性总体架构原则架构愿景可用性可扩展性成本contents架构愿景jd架构架构原则618经验业务架构jd架构京东it架构jd架构架构分解jd架构应用架构基础架构数据架构应用架构图jd架构交易中心jd架构数据架构jd架构数据架构jd架构基础架构jd架构contents架构愿景jd架构架构原则618经验总体原则架构原则可复用容错设计核心服务自治服务能够被彼此独立的修改部署发布新版本和管理多机房部署多活总体原则不同业务域之间尽量异步化如交易与支付之间履约与仓储之间数据库抽象化应用程序用逻辑sql操作数据库服务器抽象化应用系统不需要关心实体机的位置或数量只关心资源服务设计原则架构原则不同特点的服务解耦

京东架构演进

京东架构演进

京东架构14代——云平台承载系统
把多台物理服务器虚拟化后,构成一个资 源池,实现共同计算,共享。
云服务的共享的计算资源,因为二者峰值 时段不重叠,只需要配备满足两个应用中 峰值需求较大的那个的资源就足够了。这 样闲置资源减少、提高资源的利用率。
云服务器则将成千上万个这样的应用分配 到一个共享的平台上,经济效益非常可观。
京东架构2代——应用服务器和数据库分库部署
应用服务和数据库分别独占服务器资源,这 样能够缓解服务占用资源大的问题,能显著 提高两者性能
问题: 用户在增长时候,并发读写都在同一个数据 库,数据库的压力变大,数据库成为瓶颈
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
京东架构3代——引入本地缓存和分布式缓存
应用服务器增加本地缓存,在外部增加分布式缓存, 另外缓存热门数据和一些静态页面,通过缓存把大多 数请求,在我们读写数据库之前拦截掉,这样的话数 据库压力就降低了。 问题: 1. 缓存抗住了大部分的请求,用户增长,大部分的 请求落到了应用服务器上,导致应用服务器响应慢。 2. 通过本地缓存和分布式缓存还是无法解决问题, 数据库抗住了,但是应用服务器又扛不住了。
京东架构5代——数据库分库
当数据库成为瓶颈的时候,数据库要进行业务 的分库,数据库分为读库和写库,读库可以有 多个,通过数据库的同步机制,把写库的数据 同步到读库。通过Mycat,SharedingJDBC等等 数据库中间件,实现数据库的读写分离数据的 同步和数据的一致性 问题: 业务增长,不同业务之间访问的差距比较大, 相互竞争数据库资源,影响性能
京东架构6代——数据库按业务分库
按照业务分库,同样使用分布式缓存,数据 库按照业务划分,不同的业务保存到不同的 数据上。
问题: 业务和用户量增加,单机的写库会逐渐达到 性能的瓶颈

京东-JMQ框架介绍

京东-JMQ框架介绍

京东-JMQ框架JMQ是京东自主研发的一款消息中间件系统,具有高可用、数据高可靠等特性。

广泛应用于公司内部系统,包括订单、支付、库房等场景。

1.整体结构系统包括服务端、客户端、管理端与其他支撑模块。

JFS( JOURNAL FILE SYSTEM):一种字节级日志文件系统,借鉴了数据库保护系统的技术,以日志的形式记录文件的变化。

JFS通过记录文件结构而不是数据本身的变化来保证数据的完整性。

这种方式可以确保在任何时刻都能维护数据的可访问性。

Redis:是一个key-value存储系统。

和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。

这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。

在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。

与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。

区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

HBase:Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase 技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

1.1.服务端服务端提供了配置信息分发、重试消息管理和消息存储与分发这三大类功能。

每个服务端实例都具备这三类功能的服务能力,但是在实际部署上这三类功能对应三个不同的集群,对应每一个实例功能不叠加。

在测试环境和库房等资源有限的环境下,这三类功能由同一个服务端实例提供服务。

配置信息分发:负责客户端参数变更时与消息分配的服务端实例变更时通知客户端。

重试消息管理:主要用于对业务系统临时处理不了的消息进行存放,然后再按照一定的策略投递给客户端处理。

京东用户登录验证方法架构

京东用户登录验证方法架构

京东用户登录验证方法架构【最新版3篇】目录(篇1)I.京东用户登录验证方法架构概述II.京东用户登录验证方法架构的组成部分III.京东用户登录验证方法架构的应用场景IV.京东用户登录验证方法架构的优缺点正文(篇1)I.京东用户登录验证方法架构概述京东用户登录验证方法架构是一种基于身份验证和授权的架构,旨在确保只有经过授权的用户才能访问系统的资源和功能。

该架构主要包括用户身份验证和授权两个部分,其中身份验证用于确认用户的身份,授权用于控制用户对系统资源的访问权限。

II.京东用户登录验证方法架构的组成部分1.身份验证:身份验证通常包括用户名和密码等敏感信息的验证。

京东用户登录验证方法架构使用多种身份验证方法,如基于令牌的身份验证、二次验证等。

2.授权:授权用于控制用户对系统资源的访问权限。

京东用户登录验证方法架构使用基于角色的访问控制(RBAC)等授权模型,根据用户的角色分配相应的权限。

3.登录验证:登录验证是京东用户登录验证方法架构的入口点,用户通过输入用户名和密码进行身份验证。

此外,该架构还支持多种登录方式,如微信、QQ等第三方登录。

4.账户安全:账户安全是京东用户登录验证方法架构的重要组成部分,包括密码找回、账号锁定等功能,以确保用户的账户安全。

III.京东用户登录验证方法架构的应用场景京东用户登录验证方法架构广泛应用于电子商务、金融等需要对用户进行身份验证和授权的领域。

该架构可以确保只有经过授权的用户才能访问系统的资源和功能,从而保护系统的安全性和可靠性。

IV.京东用户登录验证方法架构的优缺点1.优点:京东用户登录验证方法架构具有较高的安全性,可以防止未经授权的访问和攻击。

此外,该架构还支持多种身份验证和授权方法,可以根据不同的场景选择合适的方法。

2.缺点:京东用户登录验证方法架构也存在一些缺点,如需要投入较多的人力和时间进行设计和维护,成本较高。

目录(篇2)一、京东用户登录验证方法架构1.引言京东用户登录验证方法概述2.用户注册和登录方式a.第三方平台登录(微信、QQ等)b.手机号/邮箱注册及登录c.验证码验证方式d.密码登录方式3.身份验证流程a.实名认证b.银行卡绑定c.绑定手机号码4.安全性保障措施a.密码加密存储b.异常登录提醒c.账号安全设置5.结论京东用户登录验证方法架构的优点和不足正文(篇2)京东作为中国最大的电商平台之一,其用户数量庞大。

心得体会(京东)

心得体会(京东)

心得体会每个的一生离不开的便是工作,很多的行业内人都需要从底层做起,掌握熟悉对于研发工程软件的流程,在一个岗位上就需要有意识地建立规范的工作意识。

首先是编码的规范,现在的每一个企业的系统都有自己的一种编码规范,即Java 语言编码规范。

比如Google曾经发布的额Java编码规范。

规范的内容包括一些切实可行的硬性规定。

Google内部均遵守此规范。

该规范不仅涵盖了代码格式,还包括其他类型的约定和编码标准。

社会中的规范,是为了维护基本秩序和道德底线。

编码规范,则是为了避免错误。

在完成之后还需要去运行,就需要先进行代码审查,代码审查是一种技术分享或者代码共享。

在审查的过程中会发现隐形的缺陷,也可以让同伴知晓编码人员的思路,也可以交流发现更好的办法加强软件的方式或开创其他独特的思路。

在学习时应注意软件的开发规范和安全规范,为保障所设计软件的正常运行,必须按照合格的语言规范进行编程,这些细节一定要从开始学习就牢记。

IntelliJ是java语言开发的集成环境,Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。

两者都可用来编程,所以这是必须要学习的,运用他们进行环境的搭建。

Git MAVEN等也同样也熟练运用。

对于京东这样一个电商平台,拥有自己的物流平台,对于用户和商家的信息处理有着特殊的方式,京东方面的JMQ信息发送方式就是集生产者消费者协调者的信息处理于一体,通过特殊的信息计算和运行方式减少错误的出现加强信息的运算能力。

很多的想法都来来源于生活,或许在某一瞬间会想到对于不同事物的信息处理方式,因此需要不断的学习新的处理方式,并且实践。

在很多的情况和不同的行业内新产生的想法大部分都是来源于前者的。

因此在学习的时候不断推敲前人的示例,能够理解前辈对于信息处理的方式,从小的细节处入手,逐渐向上层次发展,到对于软件的构架等。

如果自身并未有什么经验和想法就得去看,分析参照近年来新型软件的构架方式和企业运行的制度。

qd框架har模板

qd框架har模板

qd框架har模板一、什么是qd框架qd框架是一种用于性能测试的自动化工具,它可以通过使用HAR(HTTP Archive)模板来模拟真实的网络请求,并对其进行性能测试和分析。

HAR是一种记录浏览器与服务器之间交互的格式,它包含了请求和响应的详细信息,例如URL、请求头、响应状态码、响应体等。

二、qd框架的优势qd框架具有以下几个优势:1. 简单易用qd框架提供了简单易用的API,使得用户可以轻松地创建和执行性能测试。

用户只需编写一个HAR模板,定义好请求的URL、请求头和请求体等信息,就可以使用qd 框架进行性能测试。

2. 灵活可扩展qd框架支持自定义的测试脚本,用户可以根据自己的需求编写测试逻辑。

用户可以通过编写JavaScript脚本来对请求和响应进行处理,例如提取响应中的数据、设置请求的超时时间等。

3. 多样化的性能指标qd框架可以提供多样化的性能指标,例如请求的响应时间、吞吐量、并发数等。

用户可以根据自己的需求选择合适的性能指标进行测试和分析。

4. 可视化报告qd框架可以生成详细的测试报告,将性能指标以图表的形式展示出来。

用户可以通过报告来直观地了解系统的性能状况,从而进行优化和改进。

三、如何使用qd框架进行性能测试使用qd框架进行性能测试的步骤如下:1. 安装qd框架首先,需要安装qd框架。

可以通过以下命令安装qd框架:npm install qd2. 创建HAR模板接下来,需要创建一个HAR模板,定义请求的URL、请求头和请求体等信息。

HAR 模板可以使用JSON格式编写,以下是一个示例:{"log": {"entries": [{"request": {"method": "GET","url": "","headers": [{"name": "User-Agent","value": "qd"}]},"response": {"status": 200,"content": {"size": 1024}}}]}}3. 编写测试脚本然后,需要编写一个测试脚本,用于执行性能测试。

相关主题
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

京东-JMQ框架JMQ是京东自主研发的一款消息中间件系统,具有高可用、数据高可靠等特性。

广泛应用于公司内部系统,包括订单、支付、库房等场景。

1. 整体结构系统包括服务端、客户端、管理端与其他支撑模块。

JFS( JOURNAL FILE SYSTE M一种字节级日志文件系统,借鉴了数据库保护系统的技术,以日志的形式记录文件的变化。

JFS通过记录文件结构而不是数据本身的变化来保证数据的完整性。

这种方式可以确保在任何时刻都能维护数据的可访问性。

Redis:是一个key-value存储系统。

和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串卜list (链表卜set(集合卜zset(sorted set --有序集合)和hash (哈希类型)。

这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。

在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。

与memcached —样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。

区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

HBase : Hadoop Database,是一个高性、高性能、面向列、可伸缩的,利用HBase技术可在廉价PC Server 上搭建起大规模化集群。

1.1. 服务端服务端提供了配置信息分发、重试消息管理和消息存储与分发这三大类功能。

每个服务端实例都具备这三类功能的服务能力,但是在实际部署上这三类功能对应三个不同的集群,对应每一个实例功能不叠加。

在测试环境和库房等资源有限的环境下,这三类功能由同一个服务端实例提供服务。

配置信息分发:负责客户端参数变更时与消息分配的服务端实例变更时通知客户端。

重试消息管理:主要用于对业务系统临时处理不了的消息进行存放,然后再按照一定的策略投递给客户端处理。

可以提供错误原因、错误处理次数等查询。

消息存储与分发:接收生产者投递的消息,把消息存放在本地磁盘上,消费者从该服务上拉取消息进行消费。

1.2. 客户端目前只提供了JAVA语言的SDK和支持HTTP协议的proxy,非JAVA语言通过proxy接入。

1.3. 管理端主要功能有:接入申请、消息元数据管理、重试消息信息查询、消息发送和消费日志查询、服务端状态信息管理查看、客户端连接信息管理查看等。

14支撑模块主要有报警模块、任务模块、归档模块、信息采集模块等。

1.5.数据可靠性针对公司的业务特点,消息服务主要应用于订单、支付、物流等环节。

服务端采用MASTER-SLAVED构,消息在正常情况下会同时存放两份,其中一份会强制持久化到磁盘,磁盘做RAID-5。

默认情况下客户端采用同步发送,每条消息到达服务端MASTER后会强制刷入磁盘同时并行推送一份到SLAVE上, SLAVE写入文件系统后不等待强制刷盘就反馈给MASTER根据不同的场景为了提高服务的可用性,普通级别的消息SLAVE 断开后,该组服务可以正常使用,当SLAVE连接上后又会自动切换为保存两份。

当然对数据可靠级别高的消息是强制要求数据必须写两份才算成功的。

16服务高可用每类消息一般都会分配3组及以上的服务组,每组服务包括一个MASTER和一个SLAVE当然如果有需要也可以挂载多个SLAVE客户端发送消息时,如果其中一组出现故障会重试发送给其他的组。

虽然MASTER-SLAVE支持切换,提高服务的可用性,但是在实际生产中MASTER出现故障时会优先采用通过其他服务组自动接替生产服务的方式,本组服务只提供从SLAVE读取的方式,而不是让SLAVE接替MASTER的写入,避免临界状态下丢失消息。

对要求严格顺序的消息,不能通过简单的切换服务组实现,具体实现方式参考《高可用保证消息绝对顺序消费的BROKER 设计方案》(点击“阅读原文”查看这篇文章)。

1.7.消费模型由于公司以前有使用基于ACTIVEMQ二次开发的服务,服务端会存放客户端的消费位置,因此在自主研发JMQ时也延续了这种方式(可以兼容ACTIVEMQ的客户端)。

但是ACTIVEMQ生产和消费都会操作索引文件,影响性能,JMQ吸取了这个经验教训。

消费者在消费时按照索引分区顺序的消费,消费确认时只需要变更最后确认位置的值,不需要操作索引文件,而且多个消费者共用一个索引文件,各自保存自己的消费偏移位置就可以了。

当然在实践过程中,由于一些特殊场景需要,会允许一定范围内不完全按照顺序消费,但是服务端会记录已经消费的索引区间。

与KAFKA的对比JMQ在服务端存储设计上与KAFKA有一些相似的地方,借鉴了文件按照偏移位置管理、顺序追加等特点。

不过JMQ的存储和消费模型有自己的特点:1.8.消息存放JMQ每个存储系统只有一个分段存储的日志文件,不同类的消息按照服务端接收的顺序存放在日志文件中,通过索引程序按照不同的消息(主题)分类名异步创建各自的索弓I,方便消费端获取消息时快速定位该客户端所关心的(主题)分类消息。

每个(主题)分类的索引划分了多个分区,同一(主题)分类的消息分配在多组服务器上的分区数是相同的。

每个索引分区都是以链表按照时间序存放消息引用信息。

消费JMQ 也采用客户端主动拉取的方式,但是客户端不需要协调自己应该从哪个服务器上获取消息,服务端会控制好每个索引分区里对应的消息在同一时刻只会被一个客户端线程取走,直到客户端反馈消费成功或者消费异常,消费异常会被重试程序转移到重试服务中。

如果客户端长时间没有反馈信息,达到了超时时间,那么锁定的消息可以被其他的线程拉取走。

由于服务端储存了每个消费者消费的位置,因此服务器可以随时把已经消费的消息移除走。

2. 主要特性与场景2.1. 发布与订阅目前公司接入的消息绝大部分都采用这种方式,不同类的消息通过主题名进行区分,多个消费者分组之间各自消费一份完整的消息内容,他们看到的消费视图一模一样,唯一的区别就是各自消费进度不同。

同一个消费分组内的消费实例只会消费到其中一部分消息,各自连接服务端,通过抢占的方式进行消费。

场景:以订单消息为例,订单系统在订单的生命周期里的每一次变更都会发送消息,订单查询系统、结算系统、库房生产系统等都会订阅该类型的消息,每个系统拿到一份完整的消息,各自进行处理。

2.2. 广播由于发布订阅型的主题消息,如果要获取一份完整的消息就需要命名一个消费组,如果一类消息每个消费者实例都需要获取一份完整的消息,如果还按照主题消息管理那么就需要为每一个实例命名一个唯一的标识,使用时非常不方便,这时可以使用广播类型的消息,每个消费广播消息的实例都会拿到一份完整消息。

场景:分布式数据库接入层对应的服务端拓扑信息需要调整,客户端可以订阅一个拓扑变更的广播消息,提前把需要变更的拓扑信息下发给每个客户端备用,当捕捉到拓扑变更的异常后就启用备用拓扑信息。

2.3. 顺序消费消息的消费会根据服务端接收到的顺序,依次推送给客户端消费,消息如果乱序可能会引起最终结果不正常。

场景:数据库binglog 日志基于消息系统进行复制,接收到消息的客户端可以更新ElasticSearch 中的索引信息,可以修改Redis 中的值,同时也可以基于日志重放同步数据到一个全量的数据库中。

如果有一条记录的更新和删除操作乱序到达消费端,那么各个系统的状态将会不一致。

2.4. 索引分区并行消费默认情况下,每个索引分区的消息只能够按照顺序依次进行消费,如果索引分区内有一条消息处理比较慢,就会阻塞后面消息的处理,导致消息积压,影响消息的实时性。

为了解决这个问题,可以增大索引分区数,但是每个索引分区对应独立的文件夹,增大会导致文件夹数目扩大,而且不能根本解决,只是一定程度缓解积压的消息数目。

如果让单个索引分区内的消息可以并行的把不同区间的消息发送给客户端处理,这样如果有某条消息处理慢,服务端可以把后面的消息交给空闲的客户端线程去处理,当连续多个区间的消息都消费后再统一合并为一个大的消费区间,减少服务端需要记录的已消费区间数。

场景:有一个通过消息派发任务的应用,每个任务执行时间长短不一,消费端获取到消息后,根据消息构建任务执行,任务完成后反馈给服务端消费成功。

由于任务执行时间长短不一样,因此客户端的超时时间只能以最长的时间为参考进行设置,避免任务在执行过程中由于超时被其他线程重复处理。

但是当一个时间相对长的任务在执行时,它会占用该消息所在索引分区被锁定,后面的任务不能及时派发给空闲的客户端处理。

这时服务端如果启用索引分区并行消费的特性,就可以及时的把后面的任务派发给其他的客户端去执行,同时也不需要调整索引的分区数。

2.5. 事务消息事务消息具有回滚的特点,当消息发送给服务端未提交前,如果关联的其他业务操作失败,客户端可以主动发起回滚,当回滚或者提交事务消息时网络故障,消息系统会主动调用客户端的事务状态查询接口,根据客户端查询到的事务状态决定消息是否提交或回滚。

这样就能够保证消息系统和业务系统数据状态最终完全一致。

利用消息系统会主动查询不确定状态消息的特点,可以做为多个资源的事务协调器使用。

场景:变更缺货商品的库存信息时,需要更新下单系统中的库存数,需要通知搜索系统修改商品索引,需要通知网页缓存系统刷新。

各个系统之间由于各种网络或服务等原因造成状态不一致。

可能出现库存变更了,其他系统的商品可销售状态没有修改正确,或者出现库存数据修改失败,但是其他系统的商品状态发生了变更。

只能通过一些核对系统定期的把各个系统中的不一致状态变更为一致,加大了开发工作量,而且定期扫描可能引发性能问题。

通过事务消息,可以很好的解决这类场景,不会因为网络不可用等原因出现系统之间状态不一致。

当更新任何一个服务出现故障时就抛出异常,事务消息不会被提交或回滚,消息服务器会回调发送端的事务查询接口,确定事务状态,发送端程序可以根据消息的内容对未做完的任务重新执行,然后告诉消息服务器该事务的状态。

1X 开启事物,炭送簡品信隈3. 说明开源情况:未开源替代方案:阿里开源消息中间件RocketMQ3,刷舫漏存和事物标识Client4.要新索引和寧物标识5.擢交事物乙更新繭品数话和事物标识Comnnodrty ServerWeb CacheSearch Index■询禾结東的事物状誉.客户隨蘆试未亮应的掾荐MQ Server。

相关文档
最新文档