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Golang在京东列表页实践总结
2017-11-07 08:56:52 】 浏览:32
Tags:Golang 京东 实践 总结

Golang在京东列表页实践总结

作者:张洪涛

 

10余年软件开发和设计经验,曾就职于搜狐、搜狗、前matrixjoy公司联合创始人、甘普科技CTO。

 

目前线上状态

 

  • 基于搜索实现;

  • 全量数据,搜索结果不理想;

  • 接口响应时间长,影响了用户体验;

  • 没法针对数据做二次优化;

  • 转化率相对较低;

 

基于以上原因,需要做出改变,所以就需要对老进行重构,如下

 

重构版本

 

  • 非全量数据,线下异步根据数据模型进行进行筛选部分最优数据;

  • 要求时时过滤计算,接口相应时间要快,保证用户体验

  • 数据进行优化,提高转换率,提搞GMV;

 

为何选择golang

 

  • golang语言强大的并发能力;

  • 与C相媲美的性能,新版对cpu计算要求较高;

 

基于以上两点,所以选择了golang语言作为服务端计算使用的语言。

 

重构后的架构图

 

解释下架构图各个模块功能

 

  1. Nginx+Lua: 用来渲染页面,拿到go计算服务的json数据渲染到页面端,最终呈现给终端用户;

  2. Config Center 是用来协调worker、lua服务以及go计算服务的控制中心;

  3. Score Worker、Data Worker 是一个用来线下异步计算数据的2个worker,从数据平台拿到数据加上各种数据模型计算最优数据,计算完成后会通知 Config Center,同时数据会进入DB,进行持久化;

  4. 深 黄色部分是go计算服务,只要分2个集群,一个线上集群、一个线下集群,异步计算服务根据配置中心选择一个线下集群进行数据计算,计算完成后会通知 Config Center,然后相应的线下集群会进行数据预加载到分片的redis以及go计算服务的各个节点中,然后线下集群准备就绪,可以随时切到线上提供服务;

  5. MQ Worker是一个处理消息的服务,主要包括sku上架、下架、库存变动、以及价格变动等消息;

  6. Msg Receiver 接受到MQ worker的消息后进行消息处理,然后发送的go计算服务的各个节点中;

 

线上部署的多个机房,避免单机房故障;

 

 

数据处理流程如下图所示:

 

上图是一个完整的数据处理流程,整个流程中最核心的部分是架构图中的Config Center,数据流程中的每一步操作都依赖于配置中心。所以整个架构中配置中心非常重要。

 

 

内存计算模型图

 

简单介绍下计算过程:

  1. 解析页面传过来的参数,整理成相应的结构体;

  2. 格式化的结构体,比如品牌、价格、sku属性、库存、产品标签、排序类型等;

  3. 通过格式化的结构体进行内存中计算,包括过滤、排序等计算操作;

  4. 计算完成后会拿到当前页面需要的产品ids

  5. 然后通过id列表获取到产品的详细信息,并对产品属性过过滤;

  6. 最终把结构化的json数据返回给lua,进行页面渲染;

 

内存计算数据结构

 

如下图所示:

以 上结构是go的一个结构体,包括了页面上所有要进行计算的属性,后续所有的内存中计算过滤、排序都是基于此结构体进行,每个商品对应一个相应的结构体,每 个分类大约有几万个商品,内存中也有对应的结构体。这些结构体是在数据异构完成后,数据预先加载内存,避免在提供服务的时候再去初始化。

 

开发过程中遇到的问题

 

遇到2个比较严重的问题:

  • Golang自身序列化性能低下

  • GolangGC困扰

 

针对第一个序列化、反序列化问题,我们尝试过golang内置的encoding/json、encoding/gob两种方式,但是效果都特别不理想,耗费cpu过多,qps 一直上不去。

后来请教beego作者的谢大同学,给推荐了ffjson,也亲自写了一些测试ffjson的代码,最终ffson以3倍优势完胜golang内置json序列化,所以最后采用了ffjson。

第二个问题,golang GC问题,相信不少同学在开发的过程中也遇到过这个问题,其实我们认真分析,发现GC时候很大部分时间是浪费的Marking阶段,所以我们可以从以下几个点优化我们的代码:

减少内存中对象数量

尽量重复内存申请,采用对象池,避免重复申请、释放内存,可以非常有效的减少GC;

开启GODEBUG=gctrace=1,可以非常清晰的看到内存中对象数量、内存使用情况。以及各个阶段的时间开销;

另外可以使用golang内置的性能监控工具pprof包,可以方便得监控到内存、cpu的是使用情况。

 

Go 技术栈选择

 

  1. web 框架,采用Asta的beego(http://beego.me)里边的orm部分写的很赞,建议大家仔细读读里边的源码,对lua部分的API设计都 是采用beego现成的MVC设计,可以方便得定义接口,并在路由中配置即可提供服务;具体github地址:http://github.com /astaxie/beego

  2. json序列化,https://github.com/pquerna/ffjson,里边有详细的使用说明文档;

  3. redis:http://github.com/go-redis/redis 在这之上我们内部又对主从操作封装了一层;

 

转载自:http://studygolang.com/articles/4744

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