京东交易高可用缓存实践.pdf

在京东的交易高可用缓存实践中，为了应对电商平台的高并发和海量数据处理，一系列的解决方案被提出和实施。这些方案主要围绕如何提高缓存系统的稳定性、效率和扩展性，以确保在面对业务峰值时仍能保持服务的连续性和高性能。 文中提到了Memcache和Redis作为基础的缓存技术。然而，简单的KV结构（键值对存储）在交易场景下存在局限性，例如无法完全满足复杂的业务需求，如交易订单的管理。网络闪断可能导致全量复制问题，而过期时间的bug和链式复制的bug则会影响系统的稳定性。此外，一主多从的集群规模受到限制，一旦宕机，可能导致全量复制，这在大规模高并发环境下是不可接受的。 针对这些问题，京东的订单中心采用了特定的缓存设计。订单列表采用Hash数据结构，通过key（用户ID）和value（订单内容）进行存储，同时为每个订单创建独立的子Key，如`orderID:c1`和`orderID:c2`，以更好地组织和管理数据。为了优化内存使用和提高性能，采取了一系列策略，包括内容压缩、编码选择、设置合理的哈希和列表的最大项限制，以及利用Pipeline和Lua脚本来减少网络交互和提高执行效率。同时，将部分缓存下沉到JVM本地，以减轻网络压力，并实现客户端异步并行化来提升处理速度。 在高可用性方面，京东的实践涉及了多种复制策略。传统的链式复制虽然简单，但存在网络闪断后的全量复制问题，以及节点故障处理的困难和复制延迟。水平复制虽然可以增加冗余，但过多的从节点可能成为主节点的瓶颈，且单个从节点故障会导致全量复制。为解决这些问题，京东引入了Twemproxy作为客户端连接的代理，以缓解连接数高的问题，但代理层的延迟仍然是一个挑战。 为了进一步提高缓存系统的高可用性，京东开发了RedisPipe复制中间件。RedisPipe通过扁平化的复制方式，实现了复制的解耦，同时借助Zookeeper保证了复制中间件的高可用性。它支持并行+合并复制，使得故障节点的恢复更为友好。RedisPipe的架构包括数据协议解析、数据层、缓冲层、解析层、数据过滤、数据重组等，确保数据的准确同步和写入。在RedisPipe的一主多从模式中，采用生产者消费者模型，通过RingBuffer处理多消费者的问题，而在BIO模式下的Selector设计，利用了BIO的优势，实现了无堵塞写入。 此外，RedisPipe还支持数据异构，将缓存数据同步到其他数据库如HBase，以实现数据的可靠备份和增量数据处理。在多中心部署中，RedisPipe与配置服务中心（如Zookeeper或configService）配合，确保了跨数据中心的数据一致性。 京东的交易高可用缓存实践是一个全面且深入的解决方案，涵盖了从基础缓存技术的选择到复杂复制策略的定制，再到高可用架构的设计，充分体现了在大规模电商环境中保证服务稳定性和性能的重要性。