作者：尤凤凯， 京东商城研发-交易平台-商品研发负责人。2010年加入京东，先后参与设计研发京东第一代监控、消息、EDM等系统。12年开始致力于商品系统SOA化、商品系统的持续架构演进。现主要负责商品中台及组件化建设。
商品，黄金交易流程最基础、最核心的环节，无商品不电商。商品数据无处不在，商家（采销、供应商）发布管理、供应商下采购单、仓储配送、促销、搜索、商详页展现、购物支付、财务结算、售后服务等，都离不开商品。商品信息要准确传导于京东整个供应链的各节点，必须要有一套稳健、可靠的商品服务体系支撑。
原本并没有统一的商品服务及存储。DBA搭建了一套包含若干层级的SqlServer数据库复制结构，各系统从各级从库读取数据。复制延迟严重的时候，超过12小时，从库还没有更新，严重影响用户体验。写入口不止一个，获取到写账号就可以写入。erp商品管理系统、POP商品系统、BIP甚至也开发了一个商品管理系统，都在写同一个库的同一套表，数据一致性无法得到保障。在那个阶段京东的订单量、用户量相对较少，基于数据库的架构一定程度上也能支撑日常流量，但是无法应对大型促销活动。
在此背景下，2012年3月商品组从网站组独立出来，孙歌临危受命组建团队，启动商品技术架构升级项目。京东618年中狂欢购物节，系统（特别是0点）会承受平时无法比拟的压力。2012年之前的大促都会出现系统问题系统经常出现问题，甚至图书抢购活动时直接系统宕机。基于数据库提供读服务的架构，显然已经无法支撑业务前行，升级改造势在必行。12年初NoSQL还是新鲜事物，交易架构师龚杰开始实践Redis，他在一封邮件中介绍自主封装的客户端以及API。商品团队开始基于redis内存数据库搭建商品读服务，并对开源Jedis做了深度封装，扩展了ShardedJedisPool，实现了更加细粒度的多分片连接池管理，并且将一个请求中命中到同一个分片的redis命令由串行改成pipeline并行执行，性能提升较大。
架构1.0 读服务化
由Redis存储全量商品数据，作为内存数据库使用。商品信息变动时增量更新，一主多备模式容灾，同时全量刷新程序作为最后保障，一旦Redis中数据全部丢失，可以将商品库中数据恢复到Redis。
交易系统直面用户，为保证用户选品、下单结算的顺畅，提升用户体验。交易系统对高性能、高可用的商品读服务需求最迫切。此时架构升级采取了一种“轻模式”，所谓轻是指尽量减少外部系统的改造，这样更利于工作的快速推进。首先在通知模式上，各种商品系统写入Sqlserver主库后，通过HttpHTTP服务通知Rcat -server（采取尽量做的策略，能通知就通知到，有异常也不去重试，这种策略对相关系统的改造最小）。Rcat-server的职责就是接收通知，之后查询主库中的商品信息，将其更新到Redis中。因为写入系统是尽量做，不保证成功的模式，因此需要补偿机制去弥补遗漏。异步Worker会定期扫描数据库，把当日更新的，从刷新到Redis中。整体架构如图1-1所示：
图1-1 商品架构V1.0
V1.0版架构非常不完美，只是读服务这个点进行了改造，但是却在当年618中完美的完成了任务。618当天像往年一样，研发工程师售后守候在运维同学周围，时刻准备着！整个过程波澜不惊，只有过个别应用过载重启，整体非常顺利扛过了大流量的考验。有了这个经验，研发工程师们开始将Rcat（应用名称，商品读服务）推广，依赖Sqlserver从库的系统都逐步切换到读服务上。
架构2.0 全面服务化
POP商品系统和自营商品系统都是写入Oracle，在通过异步worker将数据写会Sqlserver。京东商品的独特之处在于最初是自采自销的自营类商品，有自己的商品模型和对应的erp管理系统。后续有了POP开放平台，该平台的商品模型和系统是独立搭建的，适应于第三方商家的商品发布管理。而所有下游的系统（单品、搜索、订单生产、仓库等）都是基于最初Sqlserver自营skuSKU模型做的系统设计。所以POP商品有自己的Oracle存储，也必须京东经过一步异步程序转化，写到Sqlserver商品库中。而自营商品系统在2011年架构升级时，计划由.Net+Sqlserver的技术体系升级外Java+Oracle技术体系。
孙歌作为研发负责人，基于技术前瞻性和成本考虑，果断决策放弃既昂贵又没有DBA团队良好支持的Oracle数据库。转而直接基于SqlServer实现商品的全面服务化，相比其他系统的去O足足早了一年。当时的整体思路是先实现服务化，再进行存储升级（Mysql集群），最终完成彻底的技术架构升级。全面服务化过程：
1). 全面读服务体系:
将下游系统读取的信息刷新到Redis中，由读服务Rcat统一支持根据skuId查询的需求。对于检索需求，例如根据分类id查询SkuSKU列表，搭建Solr索引服务。基于各系统的需求收集已经当前SQL的分析，搭建了读服务体系，并逐步推广，去掉各系统对Sqlserver数据库的读取依赖。
2).写服务化
接管所有商品写操作，提供商品相关的基本读写服务，建立商品主数据中心,服务于自营商品管理、POP平台、图书音像商品管理等系统。京东起家于3C自营产品， SKU化管理。后发展的POP平台，是商品化发布管理。写服务必须兼容两套模型，平滑过渡。研发工程师最终设计为统一到商品-skuSKU模型，自营商品与SkuSKU一对一，而POP商品与SkuSKU是一对多。自营商品每发布一个商品有且仅有一个SKUSku，pop商家发布一个商品可以有多个SkuSKU。自营商品沟通通过后期的颜色尺码绑定，实现销售关系捆绑。这样展现给用户的效果是一样的，同时对于京东采销、POP商家都可以按各自的习惯去操作商品。
写服务设计时架构师尤凤凯充分考虑了扩展性、可复用性，实现了模块可配置化。基于商品介绍、扩展属性、规格参数、特殊属性等基础组件，可灵活组配不同的业务流程。使用了京东自主研发的SAF中间件，其支持负载均衡、自动故障切换、流量控制、黑白名单等特性，并且在性能方面表现优异。
3).去O：去掉自营商品系统的Oracle，直接写Sqlserver降低延迟，缩短商家发布到展现给最终用户的时间。
4).异步引擎：建立下发服务系统，统一化消息通知网站、WMS等下游系统。
最初的商品变动时，只需要通知WMS系统， 因为采购入库时，仓库需要核实商品信息。随着整个京东服务化进程的推进，搜索、单品页等系统都希望得到通知。因此规划了下发服务，在商品信息变动后，异步通知这些系统。将商品信息入库后，同步写”操作日志”到Redis队列，再由worker异步从Redis中取日志，拿到变动变更的skuSKU，组装信息化发MQ消息出去。此时的消息采取通用化设计，例如基本信息MQ、特殊属性MQ等。
5).存储升级：商品主数据存储由Sqlserver单库，升级为MySQL集群，并进行垂直、水平划分, 分库解决单库吞吐量瓶颈，分表控制单表数据量。自主研发数据中间件，可以实现主库的路由、从库的负载均衡、故障的切换等，统一负责数据访问，使得底层存储规则对应用层透明。结合当前数据总量及增长率，预计3年后达到的数据量，做存储容量规划，并且做了Pre-Sharding方式，方便后续扩容。对于非片键外的查询，使用二级路由或者搜索服务来解决。
整体架构如图1-2所示
图1-2 商品架构v2.0
随着商品及SKU数量显著增长、TPS逐步走高。写服务、下发服务耦合的弊端越来越突出显现。如1-2图中红色线条形成的环状所示，写服务和下发服务是相互影响的。假设写Redis变慢，会影响整体写入性能；如果DB遇到瓶颈，反过来又回会影响到下发服务，回查DB变慢，下发服务处理变慢。因此写服务经常会出现抖动，写变慢、下发延迟。
架构3.0平台化、精准化
2015年中开始，架构师李帅启动3.0架构升级，其理念是解耦、简化。架构越简单越好，没接触过的人新人很快可以上手；架构也必须松耦合的，写、下发、读都可以各自做升级，相互不影响，逐步提升整体性能。
用Jingobus基于从库日志识别商品信息变动，并发送通知、刷新redis集群。异步引擎消息可配置化，商品属性的组合对应消息队列。例如：搜索关注skuSKU状态变化，那么只有skuSKU的上下柜状态变化时，才会发送消息，消息体中只包含skuSKU编号及状态。可配置化的任务引擎，新需求响应快、开发接近零成本；实现了按需发送，给消费方减压（例如：给wms的消息量降低80%+）；并且写系统解耦，整体稳定性增强。在推广过程中，还进行跨部门技术协作，共同升级技术架构。例如网站单品页数据异构升级项目，降低50%+接口交互，节约上百台Docker。
商品服务作为超0级系统 ，必须具有高可用性。任何影响到订单的系统故障都必须在三分钟内解决，有了统一切换平台，执行预案是可以很快的。因此发现问题并警报至关重要。在研发负责人赵湘建的引领下，商品组启动秒级监控平台的研发。内存级监控信息收集、合并、延迟秒级。并且实现了秒级监控的平台化，可将监控能力输出到其他系统。
期间商品读服务也在持续进行着升级。因为skuSKU数量大（数十亿）且持续增长（周增长率约105%），Redis存储集群规模也大。读服务为其他众多系统提供商品数据的查询服务，访问量很大，特别是在618，双11期间，所以需要多组Redis集群分担流量。NIO的Redis客户端，降低了连接数量；后续为解决多组Redis集群流量均衡问题，对NIO版本的客户端做了扩展，实现了多分片连接统一管理，使其负载均衡，并能当某一分片宕机的情况下，自动从集群中剔除，恢复后自动加入集群中，达到故障自动转移与恢复的目的。不仅提高了集群整体的吞吐量，而且提升了可靠性。
同时因为商品数量增长很快，Redis集群的规模也成倍增加，为减少资源的利用，设计三级缓存功能，将最热数据放应用内存中，缓存时间较短；热数据放在规模较小的Redis集群中，全量数据放到规模较大的集群中，这样全量数据的Redis集群OPS较少，可以减少部署组数，从而减少资源利用。
图1-3 商品架构V3.0
京东商品系统在业务创新、数据智能化、性能及稳定性提升方面，将持续努力提升，努力实践让技术改变生活的愿景。
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