一、亿级流量商品详情页的多级缓存架构&架构中每一层的意义1、上亿流量的商品详情页系统的多级缓存架构很多人以为，做个缓存，其实就是用一下redis，访问一下，就可以了，简单的缓存做复杂的缓存，支撑电商复杂的场景下的高并发的缓存，遇到的问题，非常非常之多，绝对不是说简单的访问一下redis就可以了采用三级缓存：nginx本地缓存redis分布式缓存tomcat堆缓存的多级缓存架构时效性要求非常
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2023-05-29 22:22:09
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前言相信大家都知道，说起亿万流量网站高性框架的设计方案，就能想到关键的两点，那就是高可用和高并发。而要谈对高并发和高可用有多熟悉，京东的大佬们还是有一定发言权，而作为京东高级工程师更是大佬级别。而今天分享的正是京东十年开发经验工程师编写的：“亿级流量网站架构核心技术”。笔记作者：京东高级工程师：大飞笔记特点：条理清晰，含图像化，内容创新深奥却易懂。笔记大致分为四部分∶概述、高可用原则、高并发原则、
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2023-08-08 11:54:55
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设计一套能够满足亿级用户访问的系统架构方案需要考虑大规模应用的可扩展性、高可用性、性能和安全等方面。以下是一套基本的亿级用户访问的系统架构方案：前端负载均衡器：使用负载均衡器来分配用户的请求到前端服务器集群中，实现请求的负载均衡。前端服务器集群可以使用云服务提供商的自动扩展服务进行扩展，以支持更多的用户请求，并保证应用的高可用性和稳定性。应用服务器集群：应用服务器集群可以采用云服务提供商的自动扩展
高可用架构设计最核心的就是两点：解耦和冗余。解耦包括业务状态分离（无状态架构设计）、分库分表等。冗余包括缓存、CDN、主从备份、主主备份、GeoDNS 等。一个好的架构设计需要在产品迭代的不同阶段选择合适的技术，从而既能在合理的成本条件下有效保障当前的业务需求，又能考虑到业务下一步发展的可能性。持数亿用户的系统是一个巨大的挑战（不过在读了这篇文章后，也许就没那么难了）。以下是本文涉及的一些主题：从
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2023-07-10 20:32:02
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商品详情多种压测方案线下压测，Apache ab，Apache Jmeter，这种方式是固定url压测，一般通过访问日志收集一些url进行压测，可以简单压测单机峰值吞吐量，但是不能作为最终的压测结果，因为这种压测会存在热点问题；线上压测，可以使用Tcpcopy直接把线上流量导入到压测服务器，这种方式可以压测出机器的性能，而且可以把流量放大，也可以使用Nginx+Lua协程机制把流量分发到多台压测服
原创
2021-12-31 17:47:39
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商品详情页是什么 商品详情页是展示商品详细信息的一个页面，承载在网站的大部分流量和订单的入口。京东商城目前有通用版、全球购、闪购、易车、惠买车、服装、拼购、今日抄底等许多套模板。各套模板的元数据是一样的，只是展示方式不一样。目前商品详情页个性化需求非常多，数据来源也是非常多的，而且许多基础服务做不了的都放我们这，因此我们需要一种架构能快速响应和优雅的解决这些需求问题。因此我们重新设计了商品详
原创
2021-12-31 17:47:24
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## 亿级商品架构
随着电子商务的快速发展，许多公司面临着处理庞大的商品数据的挑战。为了满足大规模商品数据的存储和检索需求，需要构建一个高效稳定的亿级商品架构。本文将介绍如何设计和实现一个亿级商品架构，并提供相应的代码示例。
### 数据库选择
在构建亿级商品架构时，选择合适的数据库是至关重要的。传统的关系型数据库在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈，因此我们可以考虑使用分布式数据库或者No
原创
2023-07-07 08:00:55
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2013 年 5 月，支付宝最后一台小型机下线，去 “IOE” 取得里程碑进展。支付宝（以及后来的蚂蚁金服）走的是一条跟传统金融行业不同的分布式架构之路。要基于普通硬件资源实现金融级的性能和可靠性，有不少难题要解决。应用层是无状态的，借助 SOA 架构还可以比较方便地扩展。而数据层就没那么简单了，蚂蚁金服在探索的过程中，积累了一些有用的数据层架构设计经验，还是非常模式化的，可以分享出来供参考。传统
这不是一个讲概念的专栏，而且我也不擅长讲概念，每一篇文章都是一个故事，我希望你可以通过这些故事了解我当时在实际工作中遇到问题和背后的思考，架构设计是种经验，我有幸参与到多个亿级系统的架构设计中，有所收获的同时也希望把这些收获分享与大家。承接上篇，客户端通过调用 API 网关获取数据，但实时数据的获取，如果通过轮询网关，大量空转不仅非常的低效且浪费服务器资源。基于此，实现了一种消息推送技术，提供一个
书籍简介：《亿级流量网站架构核心技术》一书总结并梳理了亿级流量网站高可用和高并发原则，通过实例详细介绍了如何落地这些原则。本书分为四部分：概述、高可用原则、高并发原则、案例实战。从负载均衡、限流、降级、隔离、超时与重试、回滚机制、压测与预案、缓存、池化、异步化、扩容、队列等多方面详细介绍了亿级流量网站的架构核心技术，让读者看后能快速运用到实践项目中。大流量缓冲在电商大促时，系统流量会高于正常流量的
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2023-07-24 16:30:47
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张开涛：2014年加入京东，主要负责商品详情页、详情页统一服务架构与开发工作，设计并开发了多个亿级访问量系统。工作之余喜欢写技术博客，有《跟我学Spring》、《跟我学Spring MVC》、《跟我学Shiro》、《跟我学Nginx+Lua开发》等系列教程，博客 http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 的访问量超过500W。
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2015-09-01 09:08:46
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读《亿级用户下的新浪微博平台架构》有感对我来说，我使用最多的社交app就是微博和qq，准确的来说微博比qq用得更多。众所周知，微博由亿级的用户，每分钟每秒钟的话题点击量都是无法预计的，所有我很好奇微博平台的架构，然后就去阅读了这篇文章。从文章来看微博平台第一代架构为LAMP架构，数据库使用的是MyIsam，后台用的是php，缓存为Memcache。随着应用规模的增长，衍生出的第二代架构对业务功能进
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2023-09-05 10:26:51
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hello,大家好，我是方少，世上不如意事十有八九吧,即使你感到很满意，也有人感觉太差了，总得感觉我们技术人员都是一个人在战斗，感情却是最深的，一起吃过苦才难忘吧。娇妻艳女，你失意了会和你一起吃苦吗？往往会把你抛弃了。一个产品最重要的人，肯定是最了解业务的人，渠道为王嘛，哪儿有需求，哪儿就有渠道，看下图，具体业务扩展导维图这是一般公司的结构图吧，少了个质量管理系统(测试部
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2023-08-09 17:01:58
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一、案例概述本案例采用四层模式实现，主要分为前端反向代理、web层、数据库缓存层和数据库层。前端反向代理采用主备模式web层采用群集模式数据库缓存层采用主备模式数据库层采用主从模式由于实验条件限制，本次实验共打开四台虚拟机，此处实验将前端代理层、数据库缓存层、数据库层服务搭建在前两台虚拟服务器上，web层采用群集模式，用于单独放置两台虚拟机。故本次实验实际模型为了模拟实际环境，服务搭建按照如下拓扑
前言在这个大家热议的人工智能时代，也使我们有了更多的反思，其实在这些热点议题的背后，一些基础架构与底层系统技术的发展与实现或许更加务实和接地气一些，同时产业界也需要有更坚实的基础架构与底层系统技术来支撑日益增长的庞大的业务量。对于支持庞大业务量，其中最具有代表性的莫过于现在的618双十一购物秒杀活动了。而作为参与其中的主力之一的京东，他们的基础架构与底层系统是如何搭建的呢？作为程序猿的我们，该如何
张开涛：2014年加入京东，主要负责商品详情页、详情页统一服务架构与开发工作，设计并开发了多个亿级访问量系统。工作之余喜欢写技术博客，有《跟我学Spring》、《跟我学Spring MVC》、《跟我学Shiro》、《跟我学Nginx+Lua开发》等系列教程，博客 http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 的访问量超过500W。
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2015-09-01 09:10:16
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限流详解
限流算法
令牌法：每秒产生指定数量令牌，如果能够获得令牌则不限流；无法获得令牌则限流漏斗法：类似于一边进水一边放水；将请求放入桶中如果桶没满，正常处理，如果桶满，则拒绝请求。应用级限流
分布式限流
redis + luanginx + lua接入层限流 (nginx等)
ngx_http_limit_conn_module limi
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2023-07-13 17:50:21
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背景许多大型互联网系统，如：电商、社交、新闻等 App 或网站，动辄日活千万甚至上亿，每分钟的峰值流量也在数十万以上，架构上如何应对如此高的流量峰值？可以通过使用“缓存”技术来给系统减压。内容缓存用法流量峰值对系统带来的主要危害在于，它会瞬间造成大量对磁盘数据的读取和搜索，通常的数据源是数据库或文件系统，当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据
前言：相信大家都知道，说起亿万流量网站高性框架的设计方案，就能想到关键的两点，那就是高可用和高并发。而要谈对高并发和高可用有多熟悉，京东的大佬们还是有一定发言权，而作为京东高级工程师更是大佬级别。而今天分享的正是京东十年开发经验工程师编写的：“亿级流量网站架构核心技术”。笔记作者：京东高级工程师：大飞笔记特点：条理清晰，含图像化，内容创新深奥却易懂。笔记大致分为四部分∶概述、高可用原则、高并发原则
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2023-08-08 15:09:30
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实验nginx的tcp负载均衡consul+consul-templateconsul实现配置中心一个系统不是一下子就能设计完美的在有限的资源下，优先解决最核心问题一、原则高并发
无状态拆分服务化消息队列（异步，）
5. 大流量缓存（先入redis，再同步到db）
6. 数据校对数据异构（类似数据冗余）
8. 数据异构（类似数据冗余，来提升读取效率，例如分表）
9. 数据闭环，对于需要多次查询数据
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2019-10-05 12:46:00
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