《京东B2B业务架构演变》阅读
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京东 B2B 业务的定位是让各类型的企业都可以在京东的 B 平台上进行采购、建立采购关系。
京东 B2B 的用户群体主要分为 2 类,一类是大 B 用户、另一类是小 B 用户。比如联通、移动公司跟京东建立的采购关系,就是 B 平台的大 B 用户;如果有一家小超市需要在京东 B 平台上进行采购,那么它就是 B 平台的小 B 用户。
京东 B 平台需要支持各类型的用户群,因此必须要有自己的业务系统做支撑,比如订单、商品、价格、用户、权限、审核等系统。
京东 B 平台的发展分为3个阶段:
1)第一阶段(2014年)
B2B 浪潮开始兴起,京东在2014年与联通公司达成合作,意味着京东正式迈入B2B时代的大 B 行业。
2)第二阶段(2015-2016年)
农村电商开始兴起,线下门店积极顺应互联网的发展趋势,将传统的零售搬到了线上;在这个阶段,京东成立新通路事业部开展此业务,从此京东正式迈入了小 B 行业。
3)第三阶段(2017年至今)
在之前大、小 B 业务的基础上,京东的 B2B 业务在2017年得到快速发展,完美应对这个阶段产生的种种挑战,并发量、数据量均成几十倍的增长。
业务架构 1.0 分为 3 层:
业务层:主要是 B 平台的所有业务线
服务层:包含订单、价格、商品、用户等 SOA 服务系统
存储层:使用 mysq l数据库进行存储
在2014年初期,为了响应业务的发展,我们需要快速上线业务系统,采取的是纵向按业务线进行划分,每一条业务线都有自己的业务层、服务层、存储层,当有新的业务线接入的时候,还是以同样的模式进行开发。
当来到第二阶段的时候,这种架构面对了极大的挑战,主要有以下几个表现:
开发周期长,无法快速满足业务要求
服务之间的相互影响,订单和商品在一个数据库,一个出问题,会影响别的服务
系统之间耦合度大
上述的表现反应出业务架构存在以下几点问题:
服务问题
服务之间零复用性,各个业务线的服务没有抽取共享的服务,其实有80%都是相同的模式,没有抽象。
系统耦合
系统之间的相互调用采用的 jsf 服务,全部是同步调用,调用链路很长,一个环节出问题会导致整个系统都出问题,没有核心服务和非核心服务、没有异步化服务。
公用数据库问题
由于前期是按业务线进行划分,在一个业务线上,核心服务的数据都存储在一个数据库上面。
3)服务问题改进
第一步拆分,将各个业务线的的服务拆分成小服务。第二步拆分,组合第一步抽取的服务,形成公共服务,以后所有业务线都请求这些公共服务,提高服务的复用性
4)测试方案
配置(人工)
采集数据(自动)
分发请求(自动)
数据对比(自动)
核对(人工)
条件:新老服务的对外接口参数不变
5)系统耦合改进
系统耦合的问题,通过引入 jmq 消息中间件进行解决。消息无序的问题,采用乐观锁进行解决,主要是依靠数据的版本对比来解决。
6)数据库改进
数据公用的问题,解决方案还是进行拆分:
第一步,将各个业务系统 SOA 服务的数据,单独存储在自己的数据库,订单有订单专门的数据库、商品有商品专门的数据库,服务之间互相不受影响。
第二步,在第一个步拆分后,有的业务数据量单表数量还是很大,需要对表进行拆分,我们采用 jproxy(不支持分表)进行分库,按业务的相关主键 id,进行 hash(id)%count(分库数量),支持水平扩展。
扩展:
还有那些分布算法方式:ID 区间算法、时间区间
热点数据:二次 hash
事务:弱化强一致性,采用消息的机制进行交互,实现最终一致性。
垮库查询:分布式查询
7)分布式搜索
分布式查询,采用的是 elasticSearch 搜索进行支持,简称es。
消息同步才用 jmq 和 binlog
如果 es 集群有问题,采用的方式是备份集群支持服务(数据有延迟风险)
- 业务架构2.0
1)架构
在1.0的基础上,做如下三点调整:
服务层抽取公共服务
引入基础层的工具
存储层分库分表
2)问题
2.0系统在2017年进入第三阶段后,开始面临以下两个问题:
平台化服务业务代码臃肿
个性化需求的重复开发
3)思考
举一个例子,我们现在有「订单」、「价格」、「商品」服务,A 用户需要订单服务,B 用户需要订单、价格服务,C 用户需要订单、价格、商品服务。现在的做法是开发3套业务接口服务,底层的服务是通用的,但是业务层的代码有重复开发、业务代码臃肿的问题。
我们该怎么做?
引入配置中心
对服务进行配置
对页面进行配置
可以自定义插件服务
4)组件
通过以上的思考,我们有了组件的思想,以后对外的服务都是可配置的。就像一个加工厂,对服务加工,就可以对外部业务进行使用。
- 业务架构3.0
3.0的版本主要是修改,包含服务层的抽取、业务和 SOA 分离,同时引入业务和工具组件。
总 结
B2B业务架构经过3次变迁与升级,我们总结到以下经验

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