一般的电商演变：

商品详情页系统架构演进历程

第一个版本

架构设计

J2EE+Tomcat+MySQL

动态页面，每次请求都要调用多个依赖服务的接口，从数据库里查询数据，然后通过类似JSP的技术渲染到HTML模板中，返回最终HTML页面

架构缺陷

每次请求都是要访问数据库的，性能肯定很差

每次请求都要调用大量的依赖服务，依赖服务不稳定导致商品详情页展示的性能经常抖动

第二个版本

架构设计

页面静态化技术

通过MQ得到商品详情页涉及到的数据的变更消息

通过Java Worker服务全量调用所有的依赖服务的接口，查询数据库，获取到构成一个商品详情页的完整数据，并通过velocity等模板技术生成静态HTML

将静态HTML页面通过rsync工具直接推送到多台nginx服务器上，每台nginx服务器上都有全量的HTML静态页面

nginx对商品详情页的访问请求直接返回本地的静态HTML页面

在nginx服务器前加一层负载均衡设备，请求打到任何一台应用nginx服务器上，都有全量的HTML静态页面可以返回

架构缺陷

全量更新问题

如果某一个商品分类、商家等信息变更了

那么那个分类、店铺、商家下面所有的商品详情页都需要重新生成静态HTML页面

更新速度过慢问题

分类、店铺、商家、商品越来越多

重新生成HTML的负载越来越高，rsync全量同步所有nginx的负载也越来越高

从数据变更到生成静态HTML，再到全量同步到所有nginx，时间越来越慢

扩容问题

因为每个商品详情页都要全量同步到所有的nginx上，导致系统无法扩容，无法增加系统容量

架构优化

解决全量更新问题

每次Java Worker收到某个维度的变更消息，不是拉去全量维度并生成完整HTML，而是按照维度拆分，生成一个变化维度的HTML片段

nginx对多个HTML片段通过SSI合并html片段然后输出一个完整的html

解决扩容问题

每个商品详情页不是全量同步到所有的nginx

而是根据商品id路由到某一台nginx上，同时接入层nginx按照相同的逻辑路由请求

更新速度过慢问题

增加更多机器资源

多机房部署，每个机房部署一套Java Worker+应用Nginx，所有机房用一套负载均衡设备，在每个机房内部完成全流程，不跨机房

架构优化后的缺陷

更新速度还是不够快的问题

商品的每个维度都有一个HTML片段，rsync推送大量的HTML片段，负载太高，性能较差

Nginx基于机械硬盘进行SSI合并，性能太差

还是存在全量更新的问题

虽然解决了分类、商家、店铺维度的变更，只要增量重新生产较小的HTML片段即可，不用全量重新生成关联的所有商品详情页的HTML

但是如果某个页面模板变更，或者新加入一个页面模板，还是会导致几亿个商品的HTML片段都要重新生成和rsync，要几天时间才能完成，无法响应需求

还是存在容量问题

nginx存储有限，不能无限存储几亿，以及增长的商品详情页的HTML文件

如果nginx存储达到极限，需要删除部分商品详情页的HTML文件，改成nginx找不到HTML，则调用后端接口，回到动态页面的架构

动态页面架构在高并发访问的情况下，会对依赖系统造成过大的压力，几乎扛不住

第三个版本

需要支持的需求

迅速响应各种页面模板的改版和个性化需求的新模板的加入

页面模块化，页面中的某个区域变化，只要更新这个区域中的数据即可

支持高性能访问

支持水平扩容的伸缩性架构

架构设计

系统架构设计

依赖服务有数据变更发送消息到MQ

数据异构Worker服务监听MQ中的变更消息，调用依赖服务的接口，仅仅拉取有变更的数据即可，然后将数据存储到redis中

数据异构Worker存储到redis中的，都是原子未加工数据，包括商品基本信息、商品扩展属性、商品其他信息、商品规格参数、商品分类、商家信息

数据异构Worker发送消息到MQ，数据聚合Worker监听到MQ消息

数据聚合Worker将原子数据从redis中取出，按照维度聚合后存储到redis中，包括三个维度

基本信息维度：基本信息、扩展属性

商品介绍：PC版、移动版

其他信息：商品分类、商家信息

nginx+lua，lua从redis读取商品各个维度的数据，通过nginx动态渲染到html模板中，然后输出最终的html

如何解决所有的问题

更新问题：不再是生成和推送html片段了，不再需要合成html，直接数据更新到redis，然后走动态渲染，性能大大提升

全量更新问题：数据和模板分离，数据更新呢就更新数据，模板更新直接推送模板到nginx，不需要重新生成所有html，直接走动态渲染

容量问题：不需要依赖nginx所在机器的磁盘空间存储大量的html，将数据放redis，html就存放模板，大大减少空间占用，而且redis集群可扩容

商品详情页整体架构组成

动态渲染系统

将页面中静的数据，直接在变更的时候推送到缓存，然后每次请求页面动态渲染新数据

商品详情页系统(负责静的部分)：被动接收数据，存储redis，nginx+lua动态渲染

商品详情页动态服务系统(对外提供数据接口)

提供各种数据接口

动态调用依赖服务的接口，产生数据并且返回响应

从商品详情页系统处理出来的redis中，获取数据，并返回响应

OneService系统

动的部分，都是走ajax异步请求的，不是走动态渲染的

商品详情页统一服务系统(负责动的部分)

前端页面

静的部分，直接被动态渲染系统渲染进去了

动的部分，html一到浏览器，直接走js脚本，ajax异步加载

商品详情页，分段存储，ajax异步分屏加载

工程运维

限流，压测，灰度发布

多级缓存架构

本地缓存

使用nginx shared dict作为local cache，http-lua-module的shared dict可以作为缓存，而且reload nginx不会丢失

也可以使用nginx proxy cache做local cache

双层nginx部署，一层接入，一层应用，接入层用hash路由策略提升缓存命中率

比如库存缓存数据的TP99为5s，本地缓存命中率25%，redis命中率28%，回源命中率47%

一次普通秒杀活动的命中率，本地缓存55%，分布式redis命中率15%，回源命中率27%

最高可以提升命中率达到10%

全缓存链路维度化存储，如果有3个维度的数据，只有其中1个过期了，那么只要获取那1个过期的数据即可

nginx local cache的过期时间一般设置为30min，到后端的流量会减少至少3倍

4级多级缓存

nginx本地缓存，抗热点数据，小内存缓存访问最频繁的数据

各个机房本地的redis从集群的数据，抗大量离线数据，采用一致性hash策略构建分布式redis缓存集群

tomcat中的动态服务的本地jvm堆缓存

支持在一个请求中多次读取一个数据，或者与该数据相关的数据

作为redis崩溃的备用防线

固定缓存一些较少访问频繁的数据，比如分类，品牌等数据

堆缓存过期时间为redis过期时间的一半

主redis集群

命中率非常低，小于5%

防止主从同步延迟导致的数据读取miss

防止各个机房的从redis集群崩溃之后，全量走依赖服务会导致雪崩，主redis集群是后备防线

主redis集群，采取多机房一主三从的高可用部署架构

redis集群部署采取双机房一主三活的架构，机房A部署主集群+一个从集群，机房B部署一个从集群(从机房A主集群)+一个从集群(从机房B从集群)

双机房一主三活的架构，保证了机房A彻底故障的时候，机房B还有一套备用的集群，可以升级为一主一从

如果采取机房A部署一主一从，机房B一从，那么机房A故障时，机房B的一从承载所有读写压力，压力过大，很难承受

动态渲染那套系统

(1)依赖服务 -> MQ -> 动态渲染服务 -> 多级缓存

(2)负载均衡 -> 分发层nginx -> 应用层nginx -> 多级缓存

(3)多级缓存 -> 数据直连服务

动态渲染系统

数据闭环

数据闭环架构

依赖服务：商品基本信息，规格参数，商家/店铺，热力图，商品介绍，商品维度，品牌，分类，其他

发送数据变更消息到MQ

数据异构Worker集群，监听MQ，将原子数据存储到redis，发送消息到MQ

数据聚合Worker集群，监听MQ，将原子数据按维度聚合后存储到redis，三个维度(商品基本信息、商品介绍、其他信息)

数据闭环，就是数据的自我管理，所有数据原样同步后，根据自己的逻辑进行后续的数据加工，走系统流程，以及展示k

数据形成闭环之后，依赖服务的抖动或者维护，不会影响到整个商品详情页系统的运行

数据闭环的流程：数据异构(多种异构数据源拉取)，数据原子化，数据聚合(按照维度将原子数据进行聚合)，数据存储(Redis)

数据维度化

商品基本信息：标题、扩展属性、特殊属性、图片、颜色尺码、规格参数

商品介绍

非商品维度其他信息：分类，商家，店铺，品牌

商品维度其他信息：采用ajax异步加载，价格，促销，配送至，广告，推荐，最佳组合，等等

采取ssdb，这种基于磁盘的大容量/高性能的kv存储，保存商品维度、主商品维度、商品维度其他信息，数据量大，不能光靠内存去支撑

采取redis，纯内存的kv存储，保存少量的数据，比如非商品维度的其他数据，商家数据，分类数据，品牌数据

一个完整的数据，拆分成多个维度，每个维度独立存储，就避免了一个维度的数据变更就要全量更新所有数据的问题

不同维度的数据，因为数据量的不一样，可以采取不同的存储策略

系统拆分

系统拆分更加细：依赖服务、MQ、数据异构Worker、数据同步Worker、Redis、Nginx+Lua

每个部分的工作专注，影响少，适合团队多人协作

异构Worker的原子数据，基于原子数据提供的服务更加灵活

聚合Worker将数据聚合后，减少redis读取次数，提升性能

前端展示分离为商品详情页前端展示系统和商品介绍前端展示系统，不同特点，分离部署，不同逻辑，互相不影响

异步化

异步化，提升并发能力，流量削峰

消息异步化，让各个系统解耦合，如果使用依赖服务调用商品详情页系统接口同步推送，那么就是耦合的

缓存数据更新异步化，数据异构Worker同步调用依赖服务接口，但是异步更新redis

动态化

数据获取动态化：nginx+lua获取商品详情页数据的时候，按照维度获取，比如商品基本数据、其他数据(分类、商家)

模板渲染实时化：支持模板页面随时变化，因为采用的是每次从nginx+redis+ehcache缓存获取数据，渲染到模板的方式，因此模板变更不用重新静态化HTML

重启应用秒级化：nginx+lua架构，重启在秒级

需求上线快速化：使用nginx+lua架构开发商品详情页的业务逻辑，非常快速

多机房多活

Worker无状态，同时部署在各自的机房时采取不同机房的配置，来读取各自机房内部部署的数据集群(redis、mysql等)

将数据异构Worker和数据聚合Worker设计为无状态化，可以任意水平扩展

Worker无状态化，但是配置文件有状态，不同的机房有一套自己的配置文件，只读取自己机房的redis、ssdb、mysql等数据

每个机房配置全链路：接入nginx、商品详情页nginx+商品基本信息redis集群+其他信息redis集群、商品介绍nginx+商品介绍redis集群

部署统一的CDN以及LVS+KeepAlived负载均衡设备

队列化

任务等待队列

任务排重队列(异构Worker对一个时间段内的变更消息做排重)

失败任务队列(失败重试机制)

优先级队列，刷数据队列(依赖服务洗数据)、高优先级队列(活动商品优先级高)

并发化

数据同步服务做并发化+合并，将多个变更消息合并在一起，调用依赖服务一次接口获取多个数据，采用多线程并发调用

数据聚合服务做并发化，每次重新聚合数据的时候，对多个原子数据用多线程并发从redis查询

redis：