京东活动系统--亿级流量架构应对之术

 

背景

 

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。

 

一、web架构发展与现状

1.开发阶段

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

 

二、新老架构性能对比

在讲新架构之前先看看新老架构下的新能对比

 

1.老架构浏览服务新能：

 

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。

三.新架构探索

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。

 

2.直接改造后的问题以及解决方案：

 

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。

 

 

四、新架构讲解：

  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。

 

2.view工程架构(redis 版)

 
 

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。

 

 

4.Openresty+硬盘版

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。

 

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。

 

 

五:总结

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）

 

 

六：结束语

 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。。。

 

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