单品页统一服务系统架构未公开细节

本文是《 京东商品详情页服务闭环实践 》中未公开的一些细节，是15年内部培训的PPT，目前的内容也不过时，还适用现有系统架构设计。PPT下载地址： https://pan.baidu.com/s/1K-Djkf6IFZ7qSEIlNqYPAw 。

架构

单品页依赖服务众多，分布在各个部门。问题：

• 服务质量没有监控数据

• 出现问题不能及时降级

• 接口调用分散化

• 域名重复解析，没有长连接的优势

架构总体原则

• 设计上无状态

• 使用nginx+lua+tomcat7架构

• 充分利用localcache（proxycache or shared_dict orjava guava cache）

• 使用localtwemproxy做redis分片，且缓存分离（重要业务与其他业务分离）

• 分离线程池，核心业务与非核心业务分离，且有线程池监控和开关

• 异步化更新

• Redis集群使用主从架构

• 使用unixdomain socket减少连接数

• 使用keepalive长连接

• 考虑好开关

• 缓存时间、是否调用后端服务、托底（托底恢复采用指数/随机数恢复机制）

Twemproxy+Redis

• 使用localtwemproxy做redis分片，且缓存分离（重要业务与其他业务分离）Redis集群使用集中式主从架构/ 考虑复制缓冲区大小

• 考虑使用unix domain socket/ 套接字放内存文件系统

• 考虑使用HashTag

• Redis考虑缓存驱逐策略：maxmemory-policy allkeys-lru maxmemory-samples 10

Nginx keep alive

• 使用长连接，并限制长连接数量

Nginx  timeout

• 设置超时

Nginx  proxy cache

• 使用内存文件系统进行 Nginx Proxy Cache

• 注意响应头对cache时间的影响

Parameters of caching can also beset directly in the response header. This has higher priority than setting ofcaching time using the directive.
•The“X-Accel-Expires” header field sets caching time of a response in seconds. Thezero value disables caching for a response. If the value starts with the @ prefix,it sets an absolute time in seconds since Epoch, up to which the response maybe cached.•Ifthe header does not include the “X-Accel-Expires” field, parameters of cachingmay be set in the header fields “Expires” or “Cache-Control”.•Ifthe header includes the “Set-Cookie” field, such a response will not be cached.•Ifthe header includes the “Vary” field with the special value “*”,such a response will not be cached (1.7.7). If the header includes the “Vary”field with another value, such a response will be cached taking into accountthe corresponding request header fields (1.7.7).

• 数据有问题不要缓存

Nginx  DNS

• proxy_pass时使用Local DNS解析

• 可能解析到多个server（nslookup），会自动next upstream

• Nginx plus支持upstream的动态解析

Nginx  Gzip

• 根据自己需求设置gzip_comp_level、gzip_min_length、gzip_types

Nginx  upstream

• upstream检查

• upstream策略 ip_hash

• upstream策略  hash key [consistent]

consistent_key是根据流量负载动态计算的，如根据ip计算：

local newval, err = ip_log:incr(ip, 1)
local toDelay = false
-- 单IP恶意请求 分流到固定机组
if newval > 50 then
    toDelay = true
    ngx_var.consistent_key = ngx_var.consistent_key .. '_' .. newval
    --要在set_uri前执行,否则执行不到
end 

Nginx Real ip

Nginx client header

限定请求头和请求体大小，在proxy pass到后端服务时不传输请求头和请求体，减少网络交互。

Nginx limit

• limit request

• limit connection / limit rate

• ip白名单/黑名单

• user-agent白名单/黑名单

• Token限流

• 漏桶算法令牌桶算法(JavaGuava rate limit)

• Delay限速

参考 聊聊高并发系统之限流特技-1 、 聊聊高并发系统之限流特技-2 。

Nginx+Lua  shared_dict

• 使用共享字典做local cache

Nginx+Lua  接口合并 

• 请求时使用method参数表示请求哪个服务

• 数据过滤逻辑前置，不合法直接403(防止XSS)

• 封装调用逻辑，参数顺序等固定，提升缓存命中率

• 通过Nginx子请求（ngx.location.capture_multi）进行合并

• 只对原子接口进行Cache

• 通过一层代理重试或者记录UMP日志

Nginx+Lua  记录日志

• 记录日志还可以通过

Java  架构 

• 异步非阻塞事件模型

从Servlet3开始支持异步模型，Tomcat7/Jetty8开始支持，相同的概念是Jetty6的Continuations。我们可以把处理过程分解为一个个的事件。

通过这种将请求划分为事件方式我们可以进行更多的控制。如，我们可以为不同的业务再建立不同的线程池进行控制：

即我们只依赖tomcat线程池进行请求的解析，对于请求的处理我们交给我们自己的线程池去完成；这样tomcat线程池就不是我们的瓶颈，造成现在无法优化的状况。

通过使用这种异步化事件模型，我们可以提高整体的吞吐量，不让慢速的A业务处理影响到其他业务处理。慢的还是慢，但是不影响其他的业务。

通过这种将请求划分为事件方式我们可以进行更多的控制。如，我们可以为不同的业务再建立不同的线程池进行控制：

Java Tomcat 

• start.sh

export JAVA_OPTS="-Djava.library.path=/usr/local/lib -server  -XX:-UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80  -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -XX:MaxDirectMemorySize=512m -Xss256k -XX:NewRatio=1 -XX:SurvivorRatio=6 -Xms16384m -Xms16384m -XX:MaxPermSize=256m -Djava.awt.headless=true -Dsun.net.client.defaultConnectTimeout=60000 -Dsun.net.client.defaultReadTimeout=60000 -Djmagick.systemclassloader=no -Dnetworkaddress.cache.ttl=300 -Dsun.net.inetaddr.ttl=300 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=$CATALINA_BASE/logs -XX:ErrorFile=$CATALINA_BASE/logs/java_error_%p.log"

-XX:+UseConcMarkSweepGC 表示使用CMS

-XX:+CMSParallelRemarkEnabled 表示并行remark

-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection 表示在FGC之后进行压缩，因为CMS默认不压缩空间的。

-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 设置阀值为80%，默认为68%。

-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMBsoftly reachable objects will remain alive for some amount of time after thelast time they were referenced. The default value is one second of lifetime perfree megabyte in the heap

-XX:NewRatio年轻代(包括Eden和两个Survivor区)与年老代的比值(不包括持久代)

-XX:SurvivorRatio  Eden区与Survivor区的大小比值

• server.xml

<Connector port="1601" asyncTimeout="10000" acceptCount="10240" maxConnections="10240" acceptorThreadCount="1"  minSpareThreads="5" maxThreads="5" redirectPort="8443" processorCache="1024" URIEncoding="UTF-8" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" enableLookups="false"/>

以Tomcat 6为例，其Connector有几个关键配置：

BIO实现：

acceptCount：在超过最大连接数时，可接受的排队数量；超过这个值就直接拒绝连接；默认100；

maxThreads：tomcat可创建的最大线程数，没线程处理一个请求，它决定了tomcat最大线程阀值；默认200；

minSpareThreads：最小备用线程数，即tomcat一启动就创建的线程数；默认25；(使用Executor时配置)

maxQueueSize：最大备用线程数，一旦创建的线程超过这个值tomcat就会关闭不活动的线程；默认Integer.MAX_VALUE；(使用Executor时配置)

NIO实现（继承如上的配置）：

acceptorThreadCount：接受连接的线程数；默认1，可以根据CPU核数调整；如果没有问题默认1个即可，基本不需要改；

pollerThreadCount：运行选择事件的线程个数；默认每核一个；

processorCache：协议处理器缓存Http11NioProcessor对象的个数，目的是提高性能，默认200，建议其值接近maxThreads；

对于tomcat7的相关配置可以参考官网http://tomcat.apache.org/tomcat-7.0-doc/config/http.html；核心差不多。

Java  servlet3

Java thread pool

• 线程池并发执行任务获取数据

• 异步更新缓存

Java cache

• local cache guava

• 批量接口时，对单个数据进行缓存；首先查询单个缓存，然后对miss数据进行批量获取，最后合并为结果

其他

• 域名分区：客户端同域连接限制，进行域名分区：c.3.cn  c1.3.cn c2.3.cn

• 充分使用CPU，比如绑定CPU核数

• 考虑减少连接数

• 考虑使用内存文件系统

• 考虑大内存或企业级SSD

• 全部使用弹性云

完。PPT下载地址： https://pan.baidu.com/s/1K-Djkf6IFZ7qSEIlNqYPAw 。

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