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10万流量就方了，10亿流量该怎么办？

2018-3-30 13:00 |来自: 互联网 401 0

摘要: 作者简介：干天星，2012年初加入京东，先后在京东审计、搭配购、jshop活动系统等项目从事系统研发和架构工作。目前主要负责jshop活动系统架构升级，以及jshop数据中心实现运算架构设计。对构建高并发web架构，以及 ...

作者简介：

干天星，2012年初加入京东，先后在京东审计、搭配购、jshop活动系统等项目从事系统研发和架构工作。

目前主要负责jshop活动系统架构升级，以及jshop数据中心实现运算架构设计。对构建高并发web架构，以及高性能实时大数据运算，有一定的见解。入职前有过5年电信传统行业开发、架构经验。

一、背景

京东活动系统是一个可在线编辑、实时编辑更新和发布新活动，并对外提供页面访问服务的系统，地址如http://sale.jd.com/***.html。其高时效性、灵活性等特征，极受青睐，已发展成京东几个重要流量入口之一。

近几次大促，系统所承载的 PV 均为数亿以上。随着京东业务的高速发展，京东活动系统的压力会越来越大。急需要一个更高效，稳定的系统架构，来支持业务的高速发展。本文主要对活动页面浏览方面的性能，进行探讨。

活动页面浏览性能提升的难点：

活动与活动之间差异很大，不像商品页有固定的模式。每个页面能抽取的公共部分有限，可复用性差；
活动页面内容多样，业务繁多。依赖大量外部业务接口，数据很难做到闭环。外部接口的性能，以及稳定性，严重制约了活动页的渲染速度、稳定性；

经过多年在该系统下的开发实践，提出“页面渲染与页面浏览异步化”的思想，页面渲染是把渲染好的整页数据放到redis或者硬盘里了，页面浏览是从redis或者硬盘里取静态的页面，并以此为指导，对该系统进行架构升级改造。

通过近几个月的运行，各方面性能都有显著提升。在分享"新架构"之前，先看看我们现有web系统的架构现状。

二、web架构发展与现状

* 浏览服务

以京东活动系统架构的演变为例，这里没有画出具体的业务逻辑，只是简单的描述下架构。

我们会在消耗性能的地方加缓存，这里对部分查库操作加redis缓存。

并且对页面进行整页redis缓存：由于活动页面内容繁多，渲染一次页面的成本是很高。这里可以考虑把渲染好的活动内容整页缓存起来，下次请求到来时，如果缓存中有值，直接获取缓存返回。

以上是系统应用服务层面架构演进的，简单示意。为了减少应用服务器的压力，可以在应用服务器前面，加 cdn 和 nginx 的 proxy_cache，减少回源率。

整体架构（老）

除了“浏览服务”外，老架构还做了其他两个大的优化：“接口服务”、“静态服务”

访问请求，首先到达浏览服务，把整个页面框架返回给浏览器（有cdn、nginx、redis等各级缓存）；
对于实时数据（如秒杀）、个性化数据（如登陆、个人坐标），采用前端实时接口调用，前端接口服务；
静态服务：静态资源分离，所有静态js、css访问静态服务；
要点：浏览服务、接口服务分离。页面固定不变部分走浏览服务，实时变化、个性化采用前端接口服务实现。

接口服务分两类，直接读redis缓存和调用外部接口。这里可以对直接读 redis 的接口采用 nginx lua（openresty）进行优化，不做详细讲解。本次分享主要对“浏览服务”架构。

三、新老架构性能对比

在讲新架构之前先看看新老架构下的新能对比。

* 老架构浏览服务性能

击穿cdn缓存、nginx缓存，回源到应用服务器的流量大约为20%-40%之间，这里的性能对比，只针对回源到应用服务器的部分。

浏览方法TP99如下（物理机）

TP99 1000ms左右，且抖动幅度很大，内存使用近70%，cpu 45%左右。1000ms 内没有缓存，有阻塞甚至挂掉的风险。

* 新架构浏览服务性能

本次2016 618采用新架构支持，浏览TP99如下（分app端活动和pc端活动）

移动活动浏览TP99稳定在8ms, PC活动浏览TP99 稳定在15ms左右。全天几乎一条直线，没有性能抖动。

新架构支持，服务器（docker）cpu性能如下

cpu消耗一直平稳在1%，几乎没有抖动。

对比结果：新架构TP99从1000ms降低到15ms，cpu消耗从45%降低到1%，新架构性能得到质的提升。

why!!! 下面我们就来揭开新架构的面纱。

四、新架构探索

* 页面渲染与页面浏览异步化

再来看之前的浏览服务架构，20%-40%的页面请求会重新渲染页面，渲染需要重新计算、查询、创建对象等导致 cpu、内存消耗增加，TP99性能下降。

如果能保证每次请求都能获取到redis整页缓存，这些性能问题就都不存在了。即：页面渲染与页面浏览异步。

* 直接改造后的问题以及解决方案

理想情况下，如果页面数据变动可以通过手动触发渲染（页面发布新内容）、外部数据变化通过监听mq 自动触发渲染。

但是有些外部接口不支持mq、或者无法使用mq，比如活动页面置入的某个商品，这个商品名称变化。

为了解决这个问题，view工程每隔指定时间，向engine发起重新渲染请求-最新内容放入redis。下一次请求到来时即可获取到新内容。由于活动很多，也不能确定哪些活动在被访问，所以不建议使用timer。通过加一个缓存key来实现，处理逻辑如下。

好处就是，只对有访问的活动定时重新发起渲染。

五、新架构讲解

* 整理架构（不包含业务）

view工程职责：

直接从缓存或者硬盘中获取静态HTML返回，如果没有返回错误页面（文件系统的存取性能比较低，超过100ms级别，这里没有使用）；
根据缓存key2是否过期，判断是否向engine重新发起渲染（如果你的项目外面接口都支持mq，这个功能就不需要了）。

engine工程职责：

渲染活动页面，把结果放到硬盘、redis。

publish工程、mq 职责：

页面发生变化，向engine重新发起渲染，具体的页面逻辑，这里不做讲解。

Engine工程的工作就是当页面内容发生变化时，重新渲染页面，并将整页内容放到redis，或者推送到硬盘。

* view工程架构(redis版)

View工程的工作，就是根据链接从redis中获取页面内容返回。

* view工程架构 (硬盘版)

两个版本对比

Redis版

优点：接入简单、性能好，尤其是在大量页面情况下，没有性能抖动。单个docker tps达到 700；
缺点：严重依赖京东redis服务，如果redis服务出现问题，所有页面都无法访问。

硬盘版

优点：不依赖任何其他外部服务，只要应用服务不挂、网络正常就可以对外稳定服务；在页面数量不大的情况下，性能优越。单个docker tps达到 2000；
缺点：在页面数据量大的情况下（系统的所有活动页有xx个G左右），磁盘io消耗增加（这里采用的java io，如果采用nginx lua（OpenResty），io消耗应该会控制在10%以内）。

解决方案

对所有页面访问和存储采用url hash方式，所有页面均匀分配到各个应用服务器上；
采用nginx lua（OpenResty）利用nginx的异步io，代替java io。

* Openresty 硬盘版

现在通过nginx lua（OpenResty）做应用服务，所具有的高并发处理能力、高性能、高稳定性已经越来越受青睐。通过上述讲解，view工程没有任何业务逻辑。可以很轻易的就可以用lua实现，从redis或者硬盘获取页面，实现更高效的web服务。

通过测试对比，view工程读本地硬盘的速度，比读redis还要快（同一个页面，读redis是15ms，硬盘是8ms）。所以终极版架构我选择用硬盘，redis做备份，硬盘读不到时在读redis。

这里前置机的url hash是自己实现的逻辑，engine工程采用同样的规则推送到view服务器硬盘即可，具体逻辑这里不细讲。后面有时间再单独做一次分享。

优点：

具备硬盘版的全部优点，同时去掉tomcat，直接利用nginx高并发能力，以及io处理能力；
各项性能、以及稳定性达到最优。

缺点：

硬盘坏掉，影响访问；
方法监控，以及日志打印，需使用lua脚本重写。

六、总结

无论是redis版、硬盘版、openresty 硬盘版，基础都是页面渲染与页面浏览异步化。

优势：

所有业务逻辑都剥离到engine工程，新view工程理论上永远无需上线；
灾备多样化（redis、硬盘、文件系统），且更加简单，外部接口或者服务出现问题后，切断engine工程渲染，不再更新redis和硬盘即可；
新view工程，与业务逻辑完全隔离，不依赖外部接口和服务，大促期间，即便外部接口出现新能问题，或者有外部服务挂掉，丝毫不影响view工程正常访问；
性能提升上百倍，从1000ms提升到10ms左右。详见前面的性能截图；
稳定性：只要view服务器的网络还正常，可以做到理论上用不挂机；
大幅度节省服务器资源，按此架构，4 20 30=54个docker足以支持10亿级PV。（4个nginx proxy_cache、20个view，30个engine）