在人们的印象中,京东的电商形象深入人心,而京东的技术形象并没有那么的“抢眼”。实则,对于京东这种自营式的电商来说,技术一定是业务发展的核心。京东技术承载的压力,可以说是业内电商平台里最大的。在刚刚过去的618大促中,京东商城的订单量突破1500万单,再次打破历年历史纪录。
经过前四年的实战经验积累,京东面对这样的时间节点有着丰富的应对经验,此次618大促带给技术的压力可以用波澜不惊来形容,用京东技术人的话来说“让流量来的更猛烈些吧”。
在如期而至的京东技术开放日(第八期)上,京东以一场“618技术专场”对外分享了618的技术“秘籍”:弹性云、交易系统优化、数据库、京东白条以及个性化推荐搜索等一系列实战经验技术。可以看到,京东对技术的自信,另一方面也透露出京东技术开放共享,与产业共同成长的愿景。
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在这场纯粹技术分享活动上,京东各个技术体系的负责人,对于各自领域的应战经验进行了深入的交流,立足实践。
还有,技术大拿不止于立足于业务层和实战层,阐述技术的实现思路和框架,还要以“授人以鱼不如授人以渔”的方式交流。此外,时不时穿插京东特有的技术管理和学习机制,这作为技术的一部分,是确保技术落地和驱动业务,最为关键的一项。
开始上干货。
东云平台首席架构师刘海锋谈及京东基础云服务的演进:自主研发的核心系统,涉及数据存储、中间件和弹性计算云。核心是,规模驱动技术,适当前瞻。亮点是,有11000多个Docker实例,可能是全球最大、最先应用的互联网企业。
京东资深架构师者文明分享了如何保卫数据库:让慢SQL成为过去。从解除DB的物理耦合、热点缓存、同步异步化、分离技术等几个角度解决。亮点是:去Oracle数据库,部署MySQL数据库,去小型机变为x86服务器。
京东商城交易平台总监王晓钟谈交易性数据优化:从流量、数据角度谈物理的链路和解决办法。亮点:准备了10倍的流量的预案解决办法,大量做压测。
京东支付研发负责人唐志雄谈京东白条:基于大数据的分析做白条产品,核心是基于授信报告,做好风险控制模型,从技术上发现问题。亮点:通过用户画像来进行信用等级的评估。
京东推荐搜索算法负责人张琼琼谈个性化搜索:如何提高订单转化率和用户满意度。从机器学习和大数据分析技术入手。亮点:移动端成为入口,提高用户满意度成为关键。
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这次分享会最大的感受,通过618这种大考,京东技术更成熟,包括自主研发的系统架构已经自成体系。
怎么说?京东内部认为,一年两次大考,双十一和618。忙完618就开始备战双十一,忙完双十一就开始备战618,可以说,每一天都要以618的标准去面对。几年前的618,技术体系还处在慌乱、忙于应付的状态。而在2013年、2014年之后,京东技术下大力气写代码,构建自己的技术体系,从源头上解决了问题,所以在今年618之时,才有了“10倍的标准”、“让流量来的更猛烈些吧”,这是信心满满的状态。
要从管理体系来说,京东的技术体系分工明确。在每次备战之时,京东商城研发部副总裁马松就召集各个技术负责人开会,促进各个部门的合作。大家把问题摆在桌面上,以业务为核心,谈技术之间的配合与优化。
以这次技术分享会举例。每个分享者都能结合京东的业务谈透解决办法和解决思路,重点在是结合京东的业务来谈。如果脱离这个实际的场景,技术是否有效?这个还要看技术的实用点。
不过,从整体来看,技术是通用的,要注意技术背后的逻辑关系。说的细致点,以解决流量为例,牵扯到流量在整个业务中的逻辑关系,从业务(购物车、库存等)到硬件、到机房到电信运营商,只有想透这些,才能避免“蓝翔挖掘机”这样的事故导致的宕机。
京东技术也摆脱了过去“不行就加机器”的野蛮扩张阶段。在硬件基础上,尽量优化和控制好软件和系统,如此才能自主可控系统。明显案例是去O的过程,采用了MySQL的数据库,有利于减缓系统压力,又能保持数据的一致性。
当然,京东并没有刻意炒作去O或者去I。无论采用什么样的数据库和服务器,立足点是满足业务的需求,同时节约成本,发挥最大的效率。这也是京东一直保持业务与技术双向驱动的态度:业务发展推动企业规模,进而规模的扩展推动技术成长;另一方面,技术的成果能够更有效地保证业务发展,甚至引领业务的发展。这一直是京东所遵从的原则。
正如在现场微信群一个小伙伴所说:“京东技术给我们的不是细节,而是方案、设计和思路,以及精神面貌。如果能以京东的做事方式、思维方式和价值观去做,其他的也就水到渠成了。”这可能就是对京东技术不断勇于亮出自己、促进交流的最大肯定吧。
说明:本文为大数网原创文章,作者吴玉征,转载请保留此行信息。
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