苏宁易购亿万级商品评价系统的架构演进之路及实现细节周健

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1、苏宁易购亿万级商品评价系统的架构演进之路及实现细节周健0第一部分评价系统架构演变第二部分评价系统架构设计第三部分技术实现细节第四部分重构过程的一些经验1系统的早期架构-1.0时代2系统的早期架构-1.0时代基于Commerce套件为核心，与SAP、POS等后台系统交互的套件组装系统；评价系统作为其中一个功能模块，耦合在一个庞大的系统中，系统开发和维护成本都很高。3系统的早期架构-2.0时代CDN/VarnishCRM应用层SAP评价前台评价后台评ESB开放平台价系HTTP/MQ统数据层订单RedisDB2会员公商品共静态资源消息服统一调

2、度平台公共服务公共服务务搜索4系统的早期架构-2.0时代2.0评价系统重构拆分建立独立新系统；基于开源框架构建；系统间松耦合，通过ESBHTTP/MQ交互；5系统的早期架构-2.0时代主要瓶颈：基于商业数据库提供存储和查询服务，高并发性能和可扩展性受到限制；SOA服务化职责不清晰；监控、告警、日志不完善，系统可维护性差；缺少合理的流控、降级等应急措施；6系统的早期架构-2.0时代2.0系统面临的挑战：系统间依赖关系需要合理规划；需要选择合适的存储满足各种应用场景的要求；配合公司多端融合战略的落地；防止恶意爬虫、机器攻击

3、等问题的干扰；7第一部分评价系统架构演变第二部分评价系统架构设计第三部分技术实现细节第四部分重构过程的一些经验83.0系统架构设计-应用架构评价系统3.0从应用层面上设计了三层：前台展示层中台服务层后台数据管理层9评价系统总体应用架构评价系统基础数据推荐系统后台管理中台服务多终端前台商品信息门店信息CRM基础数据处理评价数量查询评价数量展示店铺信息会员数据订单数据处理RSF订单中心评价集合查询评价列表展示物流数据处理消息个人待评查询个人待评展示开放平台业务数据后台评价管理评价标签查询评价标签展示订单信息物流信息评价数据推送广告评价操作

4、服务评价操作定时任务调度店铺评分店铺评分消息BI搜索开放平台...103.0评价系统技术架构CDNVarnish订单风控防爬防攻击流控降级控制系商品统前台移动端PCTV门店会员RSF搜索评RSFMQ价系统中台系统后台广告系统推荐系统Solr集群Redis集群DFS开放平台BI数据库MSMSMSCRM公共分布式调度分布式文件统一配置服消息服务务服务服务服务113.0系统架构设计多渠道服务的融合；使用RSF远程服务框架；由商业数据库切换为mysql，设置为一主多从，多个分库模式；设置Redis、Solr、DB、DFS等多级存储；完善系

5、统的监控和告警，提高可维护性等；引入风控、流控、降级、防爬等多种手段；系统架构的每个分层层面都是可扩展的；12第一部分评价系统架构演变第二部分评价系统架构设计第三部分技术实现细节第四部分重构过程的一些经验13评价系统典型场景1-商品评价数商品评价数量展示是评价系统中访问量最高的业务；包括商品/供应商好、中、差评数量、标签数量、个性化评价项数量等；14评价系统典型场景1-商品评价数15三段式缓存设计针对商品评价数量的应用特点，设计了三段缓存的实现方案，通过控制缓存的生命周期，支撑了高并发的流量，避免缓存失效后集中回源造成系统压力过大。

6、16三段式缓存设计开始查询缓存缓存生命周期计算新生代年老代年轻代异步队列刷新缓存刷新缓存结束17Facet刷新缓存通过三段式缓存，同步和异步两种刷新缓存机制，保证高并发高性能的响应；回源时则通过solr的Facet分组很方便的实现数量计算，并刷新缓存数量；18评价系统典型场景2-商品评价列表按标签、供应商、商品等多个维度进行筛选查询；评价列表需要实现按日期等条件排序；评价列表分页查询；19评价系统典型场景2-商品评价列表20Solr/SolrCloud通过技术选型引入Solr实现多维度查询；读写分离，读Solr集群可水平扩展；

7、异步写入，降低索引snapshot频率对读的影响；21分布式搜索SolrCloud客户端按商品shardingElasticsearch22评价系统典型场景3-用户评价面向用户展示的订单评价数据按会员维度Sharding分库分表；采用自研DAL数据库分库分表组件；一主多从、读写分离；订单评价历史数据归档处理；23评价系统典型场景4-发表评价用户发表评价时，评价数据写入缓存，保证快进快出；缓存里的评价数据再通过异步方式提交到Solr和DB；24数据访问原则评价数量Redis/DFSSolr评价列表DB个人评价25多端融合前

8、台展示层页面片段缓存前端页面缓存移动端PCTV门店中台服务层原子服务应用服务分布式缓存DALSolr组件分布式DB分布式DBSolrSolr26图片智能分发不同终端的智能自动适配