一、背景刚过去的618，京东销量GMV超3000亿。(1)从用户在京东app、小程序、网页端下单、支付，到最终大屏上GMV和订单量实时累加，这中间究竟发生了什么呢？(2)如何才能做到，用户下单，大屏上能够实时统计呢？(3)从 ...
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一、背景 刚过去的618，京东销量GMV超3000亿。 (1)从用户在京东app、小程序、网页端下单、支付，到最终大屏上GMV和订单量实时累加，这中间究竟发生了什么呢？ (2)如何才能做到，用户下单，大屏上能够实时统计呢？ (3)从用户下单，到最终支付完成，后来又取消了这笔订单，大屏上GMV和订单量的总值如何做到既要保证极高的时效性，又要保证较高的准确性呢?
二、系统整体架构 (1)业务流程梳理： 用户在京东上购物，可能会经过以下几种流程，用户下单、支付订单、取消订单、订单拆单(由于商品在不同的仓库等原因)  (2)大屏整体系统架构 从线上mysql binlog、日志、MQ消息接入(线上数据)，存储在JDQ、JMQ当中(数据存储层)，通过实时计算组件Flink、Storm等进行实时计算，关联维表数据以及调用线上接口服务JSF进行维度信息关联(实时计算层)，最后将计算指标存储在redis、mysql 中，或者将明细数据写入OLAP当中(数据指标层)。最后对外提供服务或者应用，包括：大屏、看板、销量榜单排行等等。 系统整体架构图参照下图：
(3)实际线上业务遇到的问题 a、数据倾斜、redis数据热点？ redis探针解决数据热点问题，对热点key进行hash b、如果做到精确一次？ 采用幂等来进行保证一次的。 c、Flink 背压、Flink 调优 增加并发度、优化程序代码、调整slot、避免频繁调线上JSF服务增加缓存 d、数据延迟(订单取消比订单下单先到达) 将所有消息进行存储JDHBase，进行关联，构造宽表，下游业务进行判断 e、高可用保障 主备集群，异地容灾 f、数据质量、数据准确性保障 数据质量告警配置、离线实时数据校验 g、大促压测 h、监控、告警 任务失败监控、消息挤压的监控 m、高时效性 Flink 低延迟计算引擎 (4)数据大屏可视化 阿里云（DataV） 网易有数（EasyScreen) 腾讯云（腾讯云图） 百度Sugar 三、总结 本文讲述了京东618实时数据大屏，从用户下单到最终大屏指标计算，呈现给用户。对当中整个流程进行了详细的阐述，以及在开发过程中遇到的问题也进行详细的描述。希望能给搭建大屏的读者提供一个思路。 |
2024-02-29
2024-01-22
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