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在2014年的QCon上海大会上,京东云平台首席架构师刘海锋介绍了京东分布式内存存储平台(RAM store platform)。经过两年多的演进,这套系统已经支撑起京东几乎所有的在线业务。近日,InfoQ采访了刘海峰,再探这个分布式内存存储平台的全貌。
京东服务市场是为第三方软件服务商和京东商家提供服务的交易平台。在业务上涵盖了服务类商品、促销、计费、订购、订单、支付、结算、退款和发票等逻辑,几乎涉及到电商的所有元素。为了应对巨大的调用量,每年的 618、双 11,京东服务市场做了什么?下面我们会讲讲 618、双 11 备战后面,系统进行重构,都从哪些方面进行了优化,去提高了系统的容灾性,提高了系统应对峰值流量的能力。
每次大促都是考验各电商架构的最好时机,然而一般电商大促时,我们可能更关注系统架构如何降级如何限流等经典手段。这次换个视角,中间件在《京东技术解密》一书中被京东喻为大促通天塔,而京东作为中国互联网电商主角之一,我们看看中间件技术如何撑起京东每一场大促的。
在早期参与涅槃氛围标签中台项目中,前台要求接口性能999要求50ms以下,通过设计Caffeine、ehcache堆外缓存、jimDB三级缓存,利用内存、堆外、jimDB缓存不同的特性提升接口性能。
2017 年,京东物流新业务的发展导致原有的运维平台不能满足业务需要,所以现有的运维体系平台进行了升级建设。
去年的双十一过后,InfoQ曾经采访过京东云平台首席架构师刘海锋。在4月23日~25日的QCon北京2015大会上,刘海锋将担任微服务架构专题的出品人。近日我们就京东私有云的发展情况采访了他。
不知不觉中,年中的618和年终的11.11已经成为中国电商的两大促销日,当然,这两天也是一年中系统访问压力最大的两天。对于京东而言,618更是这一年中最大的一次考试,考点是系统的扩展性、稳定性、容灾能力、运维能力、紧急故障处理能力。弹性计算云是京东2015年研发部战略项目,它基于Docker简化了应用的部署和扩容,提高了系统的伸缩能力。目前京东的图片系统、单品页、频道页、风控系统、缓存、登录、团购、O2O、无线、拍拍等业务都已经运行在弹性计算云系统中。
本文来自微信京东数科技术说公众号。
每年的11.11促销,都是对几大电商的软硬件平台服务能力的一次大考。在系统升级改造的过程中,京东商城引入了自己的云平台,将交易、订单、仓储、搜索等核心系统需要的一些基础设施抽象了出来,以服务的形式提供。面对峰值负载,很多压力都会传导到底层的云设施。京东的云平台是如何准备来应对云存储的呢?为此InfoQ采访了京东商城技术研发体系云平台首席架构师刘海峰。
R2M 是京东金融线上大规模应用的分布式缓存系统,目前管理的机器总内存容量超过 60TB,近 600 个 Redis Cluster 集群,9200 多个 Redis 实例。其主要功能包括:全 web 可视化运维、缓存集群一键部署、资源池统筹管理、在线扩容及快速数据迁移、多机房切换及容灾、完善的监控及告警、Redis API 兼容等。本文将从 R2M 系统架构、资源管理、集群扩容与迁移、数据冷热交换、多机房容灾等多方面进行深入剖析,希望读者能有所收获。
京东618大促之际,我们来看看京东如何用大数据技术应对机器注册账号、恶意下单等问题!
本文来自微信京东数科技术说公众号。
如今的京东可以说是一家“强技术”企业吗?
尼尔森公司10月底发布了《中国电子商务行业发展“杭州指数”白皮书》,数据显示,2014年底,中国网络零售额交易规模已达133,699亿元,居全球第一。2014~2015年,移动在线购物者占比从57%升至71%;跨境电商从32%提升至63%。在国内电商企业一轮又一轮的市场动作下,“双11”俨然成为全国人民的狂欢节。在今年的“双11”竞技场上,InfoQ选了国内较有代表性的电商企业,一探支撑万亿规模交易系统背后的技术。本文将介绍京东登上“双11”舞台所做的“台下十年功”。
距离QCon北京2015(4月23日~25日)还有不到3个月的时间,组委会正在紧张地筹备,目前18个热点专题的出品人已经全部到位,正在邀约各路技术专家前来分享。3月1日前报名,可享8折优惠
京东于2018年开始基于Flink+K8s深入打造高性能、稳定、可靠、易用的实时计算平台,支撑了京东内部多条业务线平稳度过618、双11多次大促。
每年的 618 大促都是一场技术团队大练兵的时候。本文介绍了京东是如何备战 618,保障系统稳定性的。
在4月21~23日举行的QCon北京2016大会上,京东商城无线业务部、网关京东负责人赵云霄老师分享了题为《京东无线服务端架构演进历程》的主题演讲。在演讲中,赵云霄从三个方面介绍了京东无线服务端架构演进过程。第一,京东无线服务端。第二,京东无线服务端架构变迁。第三,京东无线服务端未来发展状况。本文根据其演讲整理而成。
通过 23 年的打磨与应用,京东在数据指标开发与共享效率大幅提升,分析看板搭建时间从天级别缩短到小时级别,日均指标消费频次从 23 年初的百万级增长到年末的数千万。
本文是基于redis缓存实现分布式锁,其中使用了setnx命令加锁,expire命令设置过期时间并lua脚本保证事务一致性。Java实现部分基于JIMDB提供的接口。