京东服务市场高并发下SOA服务化演进架构

京东服务市场是京东商家与第三方独立软件提供商(ISV)进行服务类的在线交易平台。作为京东生态圈重要的一环，伴随着整个京东的快速增长，也在快速的发展。随着服务市场访问、交易量指数级的增长，系统由原来的ALL IN ONE架构，快速的演进成为SOA架构。

木桶的容量由木桶最短的木板决定，高并发环境下，单个服务的性能决定了整个服务市场的性能。 “可用插件列表服务”是服务市场的核心服务之一，优化该服务性能的过程，带动整个服务市场服务架构的演进。

宏观的看，大到系统小到模块都由自身+外部依赖组成，性能优化主要从自身与外部依赖两个方面来进行。

一、优化自身

单线程到多线程的升级，尝试通过并行提高服务性能。

根据日志分析，整体调用中“服务详细信息”占用时间最多，并行虽然压缩了一些可并行服务的调用时间，但对于无法并行的“服务详细信息”环节，依然没有改善。要改善必须找到“商品服务”性能不高的原因。

可见自身优化能起一些作用，但外部依赖起着更决定性的作用。

二、解决外部依赖冲突

“商品服务”性能不高，这是为什么呢?先从“商品服务”的依赖开始分析。单独调用该服务，或压测该服务，性能都不差，但为何线上性能却不佳?

1. 不同服务外部依赖资源冲突

对“商品服务”依赖的资源进行梳理，发现“商品服务”与“类目服务”使用相同数据库资源，非调用高峰期资源足够不相互影响，大并发环境下两个服务开始争夺资源。

将依赖资源分开，不同的服务使用不同的资源，通过调用不同的数据源解决冲突。

2. 相同服务外部资源依赖冲突

解决了两个服务对数据库资源的依赖冲突，性能有所提高，但性能总有很大的波动，排除其他服务外部资源的依赖冲突，看看“商品服务”自身对资源是如何使用的。

“商品服务”所有功能都单一的依赖数据库资源。服务上线后，自身多个功能开始争抢数据库资源。

按使用场景进行外部依赖资源解耦：

• 为保证交易一致性，继续采用MySQL。MySQL的 INNODB引擎长于 OLTP 在线事务处理，为了保证数据强一致性的场景继续选择使用MySQL数据库。
• 客户端登录用户需要获得最新的数据反馈，且有PIN这个固定的维度。查询条件简单，能符合KEY-VALUE方式，Redis很适合这个场景。
• 大前端非登录状态下，访问的用户无须登录，有很大的访问量，更多的是获取服务的一些介绍。大数据量，可容忍一定程度的延迟，所以采用ES来进行查询支撑。
• 外部系统希望获得最新服务的变化，推的方式远强于轮训拉取的方式。通过MQ订阅服务的变化情况。
• 有复杂计算，但对实时性要求不高，服务统计分析系统通过大数据平台获取数据进行分析。

三、建立统一的内存缓存模型

计算机的世界里没有魔法，时间换空间、空间换时间是所有方案的基础。

参考常用的MySQL INNODB引擎，，为加快查询速度会在内存中设置一块内存作为缓冲区，将查询结果从硬盘中加载到缓冲区，下次相同的查询直接使用缓冲区数据。同样的，如果要提高查询响应速度，必须把服务数据缓存到内存中。单机内存有限，无法容纳所有数据，且服务器重启时整个内存重建所耗费的时间也是无法接受的，于是选择用Redis与ES按照不同的使用场景来构造内存缓存。

1. 选择主动缓存

常规的缓存方案：查询构建+定期失效。对有大量重复查询的环境效果很好，但在实际情况下，在某些场景却无法发挥预想中的作用。

场景特征：

• 每个用户只会打开一次客户端，获取一次插件信息，不会重复频繁的去拉取列表。
• 访问集中在8点到9点这个时间段。
• 使用被动缓存的后果：
• 8点前Redis缓存内是空的。
• 8点到9点，所有的列表信息都是第一次获取，查询全部穿透缓存直接打到数据库。
• 8点到9点之间获取插件列表后做了插件的续订或权限变更，由于缓存定时失效，导致更新无法反馈，用户不断刷新插件列表直到缓存失效获取到更新结果。人为制造流量洪峰，Redis抗住的也是这些无用的人为重复调用量。
• 9点以后缓存逐渐过期，不再被使用。

一个测试性能很好，实际却没有用的缓存。

基于以上，缓存层决定通过主动构建的方式建立缓存。在数据修改后，将变化数据主动的加载到Redis缓存中，缓存不再设置过期时间。

有的服务每次获取结果都要通过非常繁琐的计算，如果这些繁琐的计算集中在同一时间点，对于后端资源(数据库)是非常大的负担。

错峰使用资源，把构建缓存的过程分散在离散的调用中，集中使用时直接调用缓存获取最终结果。

上面提到过“类目服务”获取类目层级列表需要多次查询数据库，这对数据库是很大的负担。

提前构建，在类目创建或类目变更时就重新构建类目层级列表，将结果存入缓存，高峰期使用时直接获取已构建完成的类目层级列表。

2. 缓存碎片化

（编辑：核心网）

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