学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

京东到家订单中心 Elasticsearch 集群架设演进历程,经历哪些坑?

随着京东到家近几年业务的快速发展,订单中心ES架设方案也不断演进,发展至今ES集群架设是一套实时互备方案,很好的保障ES集群读写的稳定性,下面就给大家介绍一下这个历程以及遇到的一些坑。 ‍‍‍‍‍‍ 但紧接着,问题又来了,如果单个节点出现瓶颈呢?我们应该怎么再优化呢? 下图为订单中心ES集群各阶段性能示意图,直观的展示各阶段优化后ES集群性能的显著提升。 ? 当然分片数量和分片副本数量并不是越多越好,在此阶段中,对选择适当的分片数量做了近一步探索。 所以如何均衡分片数量和现有查询业务,我们做了很多次调整压测,最终选择集群性能较好的分片数。 缺点:binglog模式只能使用ROW模式,且引入了新的同步服务,增加了开发量以及维护成本,也增大ES同步的风险。

44220
  • 广告
    关闭

    有奖征文丨玩转 Cloud Studio

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    饿么:日订单量超900万的架构设计及演进之路

    饿么成立已经8年,现在日订单量突破900万,我们也有较为完善的网站架构。 一、网站基础架构 初期,我们使用了能够更容易拓展SOA的框架。我们用SOA的框架解决两件事情: 1. 分工协作 网站初期,程序员可能就1~5个,那时大家忙同一个事情就可以。彼此之间的工作都互相了解,往往是通过“吼”的方式就把问题解决。 其它的系统这里就不一一赘述。 罗马不是一天建成的,基础架构是个演进的过程。我们精力有限,那先做什么呢? 二、服务拆分 当网站变大,原来的架构跟不上发展的节奏了。 所以我们就需要有发布系统,发布系统定义统一的回退操作,所有服务必须遵循发布系统的定义回退操作。 在饿么对接发布系统是对所有人的强制要求,所有的系统必须全部接入发布系统。 比如有一个请求,请求成功或者失败,请求的响应时间是多少,把所有的监控指标放到监控系统上面去。我们有一个很大的监控屏幕,上面有很多的监控指标。

    29720

    阿里本地生活发布年度商户账单:“饿订单营收已抵全年店租”

    2018年,因为上线饿么平台,首次参加天猫双11的苏州“老王蛋饼”店生意兴隆,线上客流量已经相当于线下新开一家店的客流量,来自饿么的订单营收已经可以支付店面租金。 “饿订单的营收已经可以支付店面租金” 苏州老王蛋饼上线饿么以来,线上客流量已经相当于线下新开一家店的客流量。 “我的店面就这么小,短时间内无法再开一个店,但是饿么平台的线上销售,相当于给我开了个‘分店’,现在来自饿订单的营收,已经可以支付店面租金。” 在11月10日晚18:00-21:00,因为本地生活服务公司首次参与天猫双11,广大消费者在零点到来之前就开始购买晚餐、夜宵守候,消费热情被提前点燃,饿么平台订单量成倍上升,其中新零售订单量同比增长177% 2018年天猫双11,南京一家零食店1小时内突然“飞”来了200张订单。据了解,这是因为其上线饿么平台后第一次参加天猫双11,精准的营销让店内商品一小时内被“抢空”,订单页连起来足有20米长。 ?

    34720

    天猫双11订单峰值58.3万笔秒,消费狂欢背后隐藏哪些技术?

    机器之心原创 作者:徐丹 11 月 11 日零点刚过 26 秒,天猫双十一订单峰值产生,58.3 万笔 / 秒。 不断增长的订单数据背后,今年的消费体验也出现很多变化,付款不再卡顿、快递速度极快… 盛大的消费狂欢过去后,来盘点一下,阿里用什么技术撑住了双十一? 一、阿里双十一技术发展史,从去 IOE 说起 从最底层来说,支撑双十一庞大订单销量的技术都来自 10 年前那场基于「云」的宏大叙事。 阿里电商业务的发展在倒逼技术变革,于是阿里开始「去 IOE」这个节点性的变革。 阿里菜鸟提供一个数字物流平台,在预售时商家的商品就已经被下沉到了离消费者最近的菜鸟驿站中,商家一旦接收订单,整个供应链都会协同,最后通知驿站小二发货,非常迅速的将货送到消费者手中。

    28110

    看专家怎么用 Power BI 算零售业务中的订单数,知道差距

    例如,人们在超时购物,选择 5 个商品,然后刷卡买单,就会出来一张小票。刚买好,后悔,要退掉里面的一个东西,于是又产生了一个小票。等下,又发现有个东西有点问题,要换货,又产生了一个小票。 ,并不表示一个订单,而是表示订单的细节。 为了计算订单数,我们要对小票号去重计数,而考虑复杂的实际业务,包括退货,换货,那么,计算订单数的方式就更多了起来,需要回答: 退货单算不算到订单数里? 换货单算不算到订单数里? ... 需要注意的是,虽然这单作废,但并不扣除原有效订单,而场景 3 的 负单扣除法 会扣除原来有效的订单,这样看来场景 3 比场景 4 更加严格。 四种场景计算结果的差异 为什么要定义四种不同的场景呢? 我看了郑老师的系列,非常震感,以后不敢说自己会零售分析,我们一起来安静的做个学生吧。你可以用这几种方法来算一算你们公司的有效订单数有怎样的差异。

    1.3K30

    景区门票预约系统——抢票软件定制开发,抢票神器 【故宫博物院(旅行社大门票)】

    requests.post( 'https://lotsmg.dpm.org.cn/tyApi/zyborder/order/saveUnpaidOrder', data=json.dumps 引言 此案例研究介绍一款面向景区门票预约系统的抢票软件的开发和实现。本软件旨在帮助用户自动预订门票,提高他们成功预约景点门票的机会。 2. 操作流程 - 使用webdriver登录并进入指定URL - 获取tyAuthToken(身份验证) - 导航到订单表单页面 - 获取并解析当前日期的门票数据 - 设置购票日期为次日 - 当指定时间到达后 ,自动点击提交按钮 - 发送提交订单的请求,处理请求的返回结果 4. 通过定制化开发,该软件适应各种场景和需求。然而,抢票软件可能会对门票预约系统造成压力,因此在使用过程中应注意遵守相关规定和道德准则。

    7850

    快速排序的正确理解方式及运用

    所以 partition 函数干的事情,其实就是把 nums[p] 这个元素排好序。 一个元素被排好序,然后呢?你再把剩下的元素排好序不就得了。 剩下的元素有哪些? 常见的方式是在进行排序之前对整个数组执行 洗牌算法 进行打乱,或者在 partition函数中随机选择数组元素作为分界点,本文会使用前者。 但如果排序一些结构比较复杂的数据,那么稳定性排序就有更大的优势。 比如说你有若干订单数据,已经按照订单号排好序,现在你想对订单的交易日期再进行排序: 如果用稳定排序算法(比如归并排序),那么这些订单不仅按照交易日期排好了序,而且相同交易日期的订单订单号依然是有序的 但如果你用不稳定排序算法(比如快速排序),那么虽然排序结果会按照交易日期排好序,但相同交易日期的订单订单号会丧失有序性。

    45010

    【算法复习1】时间复杂度同为n2冒泡排序 插入排序 选择排序三者分析

    可能次次都交换 感觉更适合 数组的交换方法 相邻直接进行交换 插入排序 也可能次次都交换,感觉更适合链表的方法 中间插入 向后移动 选择排序 每轮只用交换一次 但是后面的 有可能换到前面去 ,反而不稳定, 因为我认为 选择 排序 和 插入排序 相比 选择排序是从未排序数据中找到合适的 和 前面的换,打乱顺序不稳定,链表和数组没有太大区别。 插入排序 是从 未排序的数据中 找到合适的 从前面插入,不打乱顺序 更稳定,天生适合 链表的 结构 适合增删改查 节点, 移动赋值操作 冒泡排序的数据交换要比插入排序的数据移动要复杂,冒泡排序需要 3 举例:给电商交易系统中的“订单”排序,按照金额大小对订单数据排序,对于相同金额的订单以下单时间早晚排序。用稳定排序算法可简洁地解决。 先按照下单时间给订单排序,排序完成后用稳定排序算法按照订单金额重新排序。 <3>排序算法的内存损耗 原地排序算法:特指空间复杂度是O(1)的排序算法。

    1.1K20

    消息称联发科取消5nm 5G高端芯片开发计划

    依据禁令,使用美国技术的芯片制造商被禁止向华为提供产品,其中供应商已准备的订单,必须在9月14日午夜之前交付,这也直接导致联发科给华为供货5G芯片的计划被打乱。 但在申请被批准之前,联发科原先在第四季度为华为备货的3000万套5G手机芯片可能无法交付,现在只能求助小米、OPPO以及vivo来消化这些订单。 ? 国际半导体产业协会(SEMI)曾在其官网发布声明称,华为禁令除了侵蚀美国产品的既有客户基础,也加剧企业对美国技术供应的不信任,更促使其他企业努力取代美国技术。 此前华为已向联发科订购1.2亿颗芯片,而这次联发科的高端5G芯片取消,不仅让华为受损,对于刚刚重新崛起的联发科来说无疑也是一次重大打击。

    25010

    用户支付成功但下单失败怎么办?

    8月,是更新最少的一个月了,出差一个月,打乱节奏,回来第一周异常的累,其实最近并没有看新的文章,或者特别感兴趣的东西,不过好在遇到了两个新问题,让我有东西可写。 ,现在这种情况解决是让客户找到物理开关,重启按钮,然后重新付款,人工操作把上一单的钱在后台退还给客户,但是由于人力紧张,如果同时出现这种情况较多人力不够,重启系统后,无法上传当前用户的历史操作到服务器。 记得我被面试过过如果不管什么原因订单支付失败你如何处理? 得到的回答是: 而支付失败之后的话,把那些订单信息可以是。 协同那个日志中,在那边儿做一个逻辑判断,如果说失败,把它写到日志中。然后定期去轮询这个日志,然后执行日志里边儿事发信息把这些订单给他回滚了就OK。 业务逻辑改为已付款,正在出货,已完成,如果订单未完成重启后用户可凭支付凭证或者验证码回到当前操作继续 2.

    2K10

    服务端测试之业务关联

    API测试中业务关联解决方案 下面的源代码主要显示的是一个订单的微服务,我们需要在登录的情况下才能够查看订单的明细数据,也就是说在登录成功后,调用订单明细的接口才可以返回订单明细的数据,如果未登录的情况下 : 可以把所有的测试用例添加到Collections中进行批量的执行,这样解决单个测试用例执行的效率 解决API测试中业务关联的问题 下来创建名为订单的Collections,然后把登录的接口和订单详情的接口添加到 的确如此,但是函数需要与其他函数之间建立一层关联,这样函数就不是孤立的个体,而是需要思考的点是怎么和其他的函数之间建立关系。 url='http://192.168.0.103:5000/v1/order', headers={'Authorization':'jwt {0}'.format(token)}) print(json.dumps url='http://192.168.0.103:5000/v1/order', headers={'Authorization':'jwt {0}'.format(login)}) print(json.dumps

    19840

    Python中的系统内置模块#学习猿地

    > JSON 在js语言中是一个对象的表示方法,和Python中的字典的定义规则和语法都很像 > JSON 在互联网中又是一种通用的数据交换,数据传输,数据定义的一种数据格式 + json.dumps( '男'} // javascript 中的数组定义方法 var arr = [1,2,3] ``` ## 数学与数值相关模块 ### 数学模块 Math > python中的内置数学模块Math,提供很多的数学相关运算 从第一个值到第二个值之间的随机数,左闭右开 # res = random.randrange(5,10,2) # 三个参数,按照指定步进值从第一个值到第二个值之间的随机数,左闭右开 # 随机数的应用场景:数字验证码,高并发下的订单号 ,没有返回值,直接打乱原数据 arr = [1,2,3,4,5] res = random.shuffle(arr) # print(res,arr) ``` ## 系统操作相关模块 ### os 操作系统接口模块 /yc/Desktop/code/3.内置模块-数学模块-Math.py' # 检测两个path路径是否同时指向一个目标位置 (两个路径必须真实) res = os.path.samefile(a,b

    20920

    Python中的系统内置模块#学习猿地

    > JSON 在js语言中是一个对象的表示方法,和Python中的字典的定义规则和语法都很像 > JSON 在互联网中又是一种通用的数据交换,数据传输,数据定义的一种数据格式 + json.dumps( '男'} // javascript 中的数组定义方法 var arr = [1,2,3] ``` ## 数学与数值相关模块 ### 数学模块 Math > python中的内置数学模块Math,提供很多的数学相关运算 从第一个值到第二个值之间的随机数,左闭右开 # res = random.randrange(5,10,2) # 三个参数,按照指定步进值从第一个值到第二个值之间的随机数,左闭右开 # 随机数的应用场景:数字验证码,高并发下的订单号 ,没有返回值,直接打乱原数据 arr = [1,2,3,4,5] res = random.shuffle(arr) # print(res,arr) ``` ## 系统操作相关模块 ### os 操作系统接口模块 /yc/Desktop/code/3.内置模块-数学模块-Math.py' # 检测两个path路径是否同时指向一个目标位置 (两个路径必须真实) res = os.path.samefile(a,b

    32720

    动态排程:生产计划排程的关键!

    即生产管理中BOM管理,有产品结构才能方便的进行订单分解,分解成实际生产的任务。 (2)所有产品的制造工艺信息。 生产现场是复杂多变的,可能某道工序延迟了,也可能某台设备坏了,也可能物料供应晚了等等这些不可预知的突发情况会打乱正在执行的生产计划排程,那这时要忙碌的就是现场的调度员,可是调度员面对复杂多变的生产现场往往无能为力解决所有问题 ,调换一台可用设备解决设备故障的问题,可是这台临时调用设备上面的工序安排又被打乱,调度员又得为这些工序计划的错乱而奔波,反复调整反复解决眼前的问题,整个生产计划排程被完全打乱,其优化目标早已远远低于最初值 随着生产规模的扩大,设备增多,订单不停变化,成本压力,客户对交货期的要求越来越短,这些种种原因导致生产管理复杂度不断上升,导致现场往往顾此失彼,最终消耗更多的资源,付出更多的成本,却仍然不能满足客户的需求 由于频繁的插单、删单,生产计划排程经常会被打乱成面目全非,这时APS的动态排程、实时调整的功能就显得异常重

    70620

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券