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时间:2018-11-28
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1、WORD格式整理去哪儿网机票搜索系统的高并发架构设计专业知识分享WORD格式整理Qunar成立于2005年,那时候大家还习惯打电话或者去代理商买机票。随着在线旅游快速发展,机票业务逐步来到线上。在“在线旅游”的大浪潮下,Qunar的核心业务主要是线上机票搜索和机票销售。根据2014年9月艾瑞监测数据,在旅行类网站月度独立访问量统计中,去哪儿网以4474万人名列前茅。截至2015年3月31日,去哪儿网可实时搜索约9000家旅游代理商网站,搜索范围覆盖全球范围内超过28万条国内及国际航线。Qunar由机票起家,核心产品包括
2、机票搜索比价系统、机票销售OTA系统等。后来一度成为国内最大旅游搜索引擎,所以最开始大家知道Qunar都是从机票开始。在Qunar,我主要工作负责机票搜索系统。当时,搜索业务达到了日均十亿量级PV,月均上亿UV的规模。而整个搜索主系统设计上是比较复杂的,大概包含了七、八个子系统。那时线上服务器压力很大,时常出现一些高并发的问题。有时候为了解决线上问题,通宵达旦连续一两周是常有的事。尽管如此,我们还是对整个搜索系统做到了高可用、可扩展。为了大家了解机票搜索的具体业务,我们从用户角度看一下搜索的过程,如下图:专业知识分享W
3、ORD格式整理根据上面的图片,简单解释下:·首页:用户按出发城市、到达城市、出发日期开始搜索机票,进入列表页。·列表页:展示第一次搜索结果,一般用户会多次搜索,直到找到适合他的航班,然后进入详情页。·产品详情页:用户填入个人信息,开始准备下单支付。从上面的介绍可以看出,过程1和2是个用户高频的入口。用户访问流量一大,必然有高并发的情况。所以在首页和列表页会做一些优化:·前端做静态文件的压缩,优化Http请求连接数,以减小带宽,让页面更快加载出来。·前后端做了数据分离,让搜索服务解耦,在高并发情况下更灵活做负载均衡。·后
4、端数据(航班数据)99%以上来自缓存,加载快,给用户更快的体验。而我们的缓存是 异步刷新的机制,后面会提及到。在过亿级UV的搜索业务,其搜索结果核心指标:一是保证时间够快,二是保证结果实时最新。专业知识分享WORD格式整理为了达到这个指标,搜索结果就要尽量走缓存,我们会预先把航班数据放到缓存,当航班数据变化时,增量更新缓存系统。所以,Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%。再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了。哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上
5、万张机票的销售额。因此,搜索缓存命中率如果有微小浮动,运营、产品总监们可能两分钟内就会扑到我们的工位上,和钱挂上钩的系统要慎重再慎重。这里还有几个值得关注的指标:·每台搜索实例的QPS(搜索有50~60台虚拟机实例,按最大并发量,每台请求吞吐量>1000)。·搜索结果的Average-Time: 一般从C端用户体验来说,Average-Time不能超过3秒的。了解完机票搜索大概的流程,下面就来看看Qunar搜索的架构。搜索系统设计架构专业知识分享WORD格式整理Qunar搜索架构图上面提到搜索的航班数据都是存储在缓存系
6、统里面。最早使用Memcached,通过一致Hash建立集群,印象大概有20台左右实例。存储的粒度就是出发地和到达地全部航班数据。随着当时Redis并发读写性能稳步提高,部分系统开始逐步迁移到Redis,比如机票低价系统、推荐系统。搜索系统按架构图,主要定义成前台搜索、后台搜索两大模块,分别用2、3标示,下面我也会重点解释。前台搜索主要读取缓存,解析,合并航班数据返回给用户端。前台搜索是基于Web服务,高峰期时候最大启动了50台左右的Tomcat实例。搜索的URL规则是:出发城市+到达城市+出发日期,这和缓存系统存储最
7、小单元:出发城市+到达城市+出发日期是一致的。Tomcat服务我们是通过Nginx来做负载均衡,用Lua脚本区分是国际航线还是国内航线,基于航线类型,Nginx会跳转不同搜索服务器:主要是国际搜索、国内搜索(基于业务、数据模型、商业模式,完全分开部署)。不光如此,Lua还用来敏捷开发一些基本服务:比如维护城市列表、机场列表等。航班数据上文我们一直提到航班数据,接下来简单介绍下航班的概念和基本类型,让大家有个印象,明白的同学可以跳过:·单程航班:也叫直达航班,比如BJ(北京)飞NY(纽约)。·往返航班:比如BJ飞NY,然
8、后又从NY返回BJ。·带中转:有单程中转、往返中转;往返中转可以一段直达,一段中转。也可以两段都有中转,如下图:专业知识分享WORD格式整理其实,还有更复杂的情况:如果哪天在BJ(北京)的你想来一次说走就走的旅行,想要去NY(纽约)。你选择了BJ直飞NY的单程航班。后来,你觉得去趟米国老不容易,想顺便去LA玩。那你可以先BJ飞到L
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