京东青龙系统数据库架构演进
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商家ERP对接青龙系统京东商城-运营研发部-青龙研发部目录一、对接京东JOS平台 (3)二、对接青龙接口 (5)2.1 运单获取接口 (5)2.2 接单接口 (6)2.3 全程跟踪接口需求 (9)三、快递单说明 (11)3.1 纸质运单样式 (11)3.2 打印后的运单样式 (13)3.3 说明 (13)四、对接FAQ (16)一、对接京东JOS平台京东配送使用的是京东青龙系统,属于京东内网系统。
要与之对接,首先需要外部商家ERP系统对接JOS平台。
具体步骤如下:第一步:提交以下资料到**********申请条件:注册资本100万元以上的京东商家第二步:创建应用(自研),将创建好的appkey发给**********做处理1. 审核通过后,使用商家账号登录京东开放服务平台()2. 在宙斯控制台中创建“自研应用”,将创建的appkey发给**********第三步:appkey被处理好后会收到jos返回的邮件,在控制台中点击“上线运行”即可另:参照授权说明/doc/channel.htm?id=152 对应用进行授权参照接口文档/api/index.htm 调取接口开发软件联系方式: QQ:群号:81528518二、对接青龙接口与JOS平台对接成功后,可调用已开放到JOS平台上的青龙系统对应接口。
京东物流配送的接口请参考:/jos/question-814.html。
2.1 运单获取接口获取京东物流运单号接口:/jos/question-814.html#A20。
接口说明1)此处可以支持运单批量调用,接口会对商家在每月的总调用量进行限制;2)返回的运单集合,请参考详细技术文档。
2.2 接单接口京东物流接单接口:/jos/question-814.html#A21。
输入参数(黄色部分请重点关注):接口说明:1)非空字段为必填项,需要商家返回;2)可扩展业务选项,做为预留字段,以适应未来可能开展的业务;3)对于商家传入的包裹的重量、体积,主要用来进行订单信息的参考。
一文搞懂企业架构:业务架构、应用架构、数据架构本文内容提纲:01 什么是架构和架构本质02 架构分层和分类03 架构的级别04 应用架构的演进05 衡量架构的合理性06 常见架构误区07 架构知识体系一、什么是架构和架构本质在软件行业,对于什么是架构,都有很多的争论,每个人都有自己的理解。
此君说的架构和彼君理解的架构未必是一回事。
因此我们在讨论架构之前,我们先讨论架构的概念定义,概念是人认识这个世界的基础,并用来沟通的手段,如果对架构概念理解不一样,那沟通起来自然不顺畅。
Linux有架构,MySQL有架构,JVM也有架构,使用Java开发、MySQL存储、跑在Linux上的业务系统也有架构,应该关注哪一个?想要清楚以上问题需要梳理几个有关系又相似的概念:系统与子系统、模块与组建、框架与架构:1.1. 系统与子系统系统:泛指由一群有关联的个体组成,根据某种规则运作,能完成个别元件不能独立完成的工作能力的群体。
子系统:也是由一群关联的个体组成的系统,多半是在更大的系统中的一部分。
1.2. 模块与组件都是系统的组成部分,从不同角度拆分系统而已。
模块是逻辑单元,组件是物理单元。
模块就是从逻辑上将系统分解,即分而治之,将复杂问题简单化。
模块的粒度可大可小,可以是系统,几个子系统、某个服务,函数,类,方法、功能块等等。
组件可以包括应用服务、数据库、网络、物理机、还可以包括MQ、容器、Nginx等技术组件。
1.3. 框架与架构框架是组件实现的规范,例如:MVC、MVP、MVVM等,是提供基础功能的产品,例如开源框架:Ruby on Rails、Spring、Laravel、Django等,这是可以拿来直接使用或者在此基础上二次开发。
框架是规范,架构是结构。
我在这重新定义架构:软件架构指软件系统的顶层结构。
架构是经过系统性地思考, 权衡利弊之后在现有资源约束下的最合理决策, 最终明确的系统骨架: 包括子系统、模块、组件以及他们之间协作关系, 约束规范, 指导原则.并由它来指导团队中的每个人思想层面上的一致。
京东的发展历程引言概述:作为中国最大的综合性电商平台之一,京东在过去的几年里取得了巨大的成功。
本文将从京东的发展历程入手,探讨京东是如何从一个小小的电商平台发展成为如今的巨头的。
一、创立与初期发展1.1 京东的创立京东创立于2004年,最初名为“京东商城”,由刘强东创立。
刘强东在创办京东之初,将其定位为一个专注于销售电脑配件的B2C电商平台。
1.2 京东的初期发展在创立之初,京东面临着激烈的竞争和资金短缺的困境。
然而,京东通过提供优质的商品和服务,以及强大的物流体系,逐渐赢得了消费者的信任和认可。
1.3 京东的战略调整随着市场竞争的加剧和消费者需求的变化,京东逐渐调整了自己的战略,开始向更多的品类拓展。
同时,京东还加大了对物流和技术的投入,不断提升用户体验。
二、平台升级与国际化进程2.1 京东的平台升级随着挪移互联网的发展,京东逐渐意识到电商行业的变革和机遇。
京东积极推进平台升级,推出了京东商城APP和京东金融等服务,为用户提供更多元化的购物体验。
京东在2022年正式推出了全球购项目,开始向海外市场拓展。
随后,京东相继进入东南亚、欧洲等市场,实现了国际化的战略布局。
2.3 京东的跨界合作为了进一步扩大市场份额和提升品牌影响力,京东与各行业巨头展开了一系列跨界合作。
例如,京东与华为、小米等手机品牌合作,共同推出独家定制产品。
三、技术创新与智能化发展3.1 京东的技术创新京东向来致力于技术创新,不断提升平台的智能化和个性化服务。
京东推出了人工智能、大数据分析等技术,为用户提供更精准的推荐和购物体验。
3.2 京东的智能化发展京东在物流、支付、客服等方面引入智能化技术,提高了效率和用户体验。
例如,京东的无人机配送、人脸识别支付等技术应用,让用户享受到更便捷的购物体验。
3.3 京东的未来展望京东表示,未来将继续加大对技术创新和智能化发展的投入,不断提升用户体验和服务质量。
京东希翼通过技术的力量,实现更多的商业价值和社会效益。
北京友联慧通科技有限公司技术文档全网电子商务平台技术架构说明书2010年3月18日北京友联慧通科技有限公司目录技术性需求分析 (4)一致的逻辑数据 (4)优秀的网络环境适应性 (4)系统的兼容性 (4)优异的系统性能 (4)开放的界面和接口 (4)完备的操作日志管理策略 (4)高度的安全性 (4)技术性设计思想和原则 (5)最小成本原则 (5)安全性、可靠性、先进性原则 (5)安全性与可靠性原则 (5)先进性原则: (5)实用性、易用性、可扩展性原则 (5)实用性原则 (5)统一及一致性原则 (6)业务引导及易用性原则 (6)友好及方便性原则 (6)扩展性和适应性原则 (6)数据共享原则 (7)系统技术架构的设计 (7)技术架构的特点 (7)系统的架构图 (7)技术架构图 (7)系统请求数据处理流程图 (9)体系结构图 (10)系统核心功能分布图 (11)架构层次的说明 (11)数据库层 (11)中间件层 (12)基础服务层 (16)应用层 (20)业务表现层和系统接口层 (21)系统部署环境 (22)商城平台部署环境 (22)运行平台 (22)操作系统 (22)应用服务器 (23)Web服务器 (23)数据库服务器 (23)缓存服务器 (23)图片文件服务器 (23)系统部署拓扑图 (23)系统部署结构图 (24)技术性需求分析一致的逻辑数据一般来说,平台所有的服务接点都是这个数据库的客户端访问;因此从逻辑上,任意服务网络接入点的数据应该是一致的。
优秀的网络环境适应性从系统的实现角度考虑,要满足各种复杂的网络环境。
系统的兼容性由于服务结点的数量巨大,其使用的平台和语言各不相同,需要能够容纳所有类型的服务结点;优异的系统性能从系统架构设计上需要考虑巨大量数据的处理引擎,从系统本身进行性能上的优化,而不是仅仅凭借于硬件服务器的性能。
开放的界面和接口不仅个人用户能够方便地通过Web应用查询信息,同时也需要能够预留非GUI的交互界面的接口,以便使其它应用系统也能使用数据管理系统提供的信息服务,同时还需要为第三方软件预留标准的集成接口,使系统具有高度的可扩展性;完备的操作日志管理策略需要有完备的操作日志管理引擎,记录系统交互过程中的日志数据。
京东数据库设计数据库是京东电商平台的核心基础设施之一,用于存储和管理所有与商品、用户、交易等相关的数据。
一个良好的数据库设计是保证京东电商平台高效运转的关键之一。
1. 数据库架构设计京东电商平台的数据库采用分布式数据库架构,以提高数据处理能力和可伸缩性。
主要包括:- 数据库服务器集群:由多个主从数据库服务器组成,每个服务器都有自己的独立存储,同时还有冗余备份,以确保数据的可靠性和高可用性。
- 数据库分片:将数据库水平分割成多个分片,每个分片存储部分数据,以提高查询和写入性能。
- 数据库缓存:使用缓存服务器,如Redis,来缓存热门数据,加速对数据的访问。
2. 数据库模型设计京东数据库主要包括以下几个核心模型:- 商品模型:包括商品信息、价格、库存等数据。
每个商品有唯一的商品ID,可以根据商品ID查询商品的详细信息。
- 用户模型:包括用户账号、密码、个人资料等数据。
每个用户有唯一的用户ID,可以根据用户ID查询用户的个人资料和订单信息。
- 订单模型:包括订单号、购买商品、价格、支付状态等数据。
每个订单有唯一的订单ID,可以根据订单ID查询订单的详细信息。
- 购物车模型:包括购物车ID、商品数量、用户ID等数据。
每个购物车有唯一的购物车ID,可以根据购物车ID查询购物车的商品列表。
- 支付模型:包括支付ID、订单ID、支付状态等数据。
每个支付有唯一的支付ID,可以根据支付ID查询支付的详细信息。
- 评价模型:包括评价ID、用户ID、商品ID、评分、评论内容等数据。
每个评价有唯一的评价ID,可以根据评价ID查询评价的详细信息。
3. 数据库表设计根据数据库模型设计的各个模型,可以设计出相应的数据库表,例如:- 商品表:包括商品ID、商品名称、商品描述、商品价格、商品库存等字段。
- 用户表:包括用户ID、用户名、密码、手机号码、邮箱地址等字段。
- 订单表:包括订单ID、用户ID、商品ID、购买数量、订单状态、下单时间等字段。
架构必看:12306抢票亿级流量架构演进(图解+秒懂+史上最全)⼴交天下好友⽂章很长,⽽且持续更新,建议收藏起来,慢慢读! 奉上以下珍贵的学习资源:推荐:⼊⼤⼚、做架构、⼤⼒提升Java 内功的精彩博⽂⼊⼤⼚、做架构、⼤⼒提升Java 内功必备的精彩博⽂2021 秋招涨薪1W + 必备的精彩博⽂1:2:3: (⾯试必备)4: (史上最全)5:6:7:8:9:10:11:Java ⾯试题 30个专题 , 史上最全 , ⾯试必刷阿⾥、京东、美团... 随意挑、横着⾛1:17、29、30、9.更多专题,请参见【】SpringCloud 精彩博⽂更多专题,请参见【】第⼀代架构:双机热备模式2011 年 6 ⽉ 12 ⽇,系统投⼊试运⾏,发售京津城际 列车车票;2011 年 9 ⽉ 30 ⽇,发售全路动车组车票;2011 年底,发售全路列车车票,互联⽹正式成为铁 路新的售票渠道。
互联⽹售票系统设计了缓存服务、⽤户管理、车票查询、订单及电⼦客票处理 等多个相对独⽴的业务分区,以及三级⽹络安全域, 分别是外⽹、内⽹和客票⽹,系统的体系架构如图所⽰:数据库的维度:⽤户管理、车票查询采⽤了传统的关系型数据库。
其中车票查询业务部署了多套负载均衡⼯作模式的数据库, 订单/ 电⼦客票处理业务采⽤了双机热备模式的数据库,上述数据库均运⾏在⼩型机平台上。
外⽹的车次、 余票等缓存服务采⽤了基于内存计算的 NoSQL 数据 库,运⾏在 X86 平台上。
第⼀代架构的性能:上线前的压⼒测试,⼀笔 流程包含⽤户登录、车票查询、下单及⽀付等业务操作,系统极限交易能⼒为 34 张 /s,按按⾼峰期 10 h计算,售票量可达到 120 万张 / 天的设计能⼒。
第⼀代⽹络架构:第⼆代架构:缓存提速+队列削峰+分库分表+读写分离主要问题:2012 年春运期间,由于访问量超出设计预期, 12306 ⽹站在⾼峰期出现了⼀系列问题:页⾯打开缓慢、查询和下单报错后台系统过载⽤户体验不佳根因分析:(1)请求⾼峰(类似于秒杀)响应迟缓放票时 ⾼并发的下单集中在⼀起,形成请求⾼峰(类似于秒杀),请求导致订单 / 电⼦客 票数据库负载过⾼,引起交易响应时间过长,造成 AS 以及 inetis 的交易线程池拥堵。
收稿日期:2020-10-09作者简介:孙婷姝(1994-),女,辽宁沈阳人,硕士研究生,从事现代服务业与商品流通研究。
对于大数据最早的引用来源于Apache 的开源项目Nutch,意指需要同时进行分布式处理分析的数据集[1]。
云时代的来临标志着新一代信息技术愈加深入地渗透到各行各业的发展。
物流企业逐步实现信息化、大数据技术在物流产业的应用推进了其智能转型与产业调整的进程,智能化、自动化、可视化、网络化、可控化的智慧物流将极大赋能经济高质量发展。
一、智慧物流概念的提出与国内外发展现状(一)智慧物流概念及其提出物流活动是国民经济的重要组成部分。
物流是指物质资料等在时间空间两个层次上的状态变化的过程;智慧物流是在此基础上,利用先进的大数据信息收集、处理、流通等技术,把人员和系统更好结合起来,使物质资料的移动实现网络化、自动化、智能化、可视化、可控化的整个过程。
智慧物流的概念最早来源于2008年11月IBM 在外国关系理事会上首次提出的“智慧地球”。
2009年美国总统奥巴马公开肯定“智慧地球”思路,并将“智慧的地球”作为美国国家战略。
奥巴马总统认为,IT 产业应通过“物联网”与互联网的整合使人类的生产生活达到“智慧”状态,从而提高整个社会的生产效率,使资源配置更趋合理,资源利用更趋高效。
同年,IBM 公司提出建立一个面向未来的具有先进、互联和智能三大特征的供应链,通过感应器、RFID 标签、制动器、GPS 和其他设备及系统生成实时信息的“智慧供应链”概念,紧接着“智慧物流”的概念由此延伸而出。
智慧物流的理念顺应信息时代发展,标志着物流业未来发展趋势主要以大数据、云计算以及人工智能为技术支撑,全面优化物流的各个环节,提高各方效益,优化资源利用,通过建立智能化的管控系统,使得物流配送面向各主体,实现更加高效的深度协同,从而打造智慧化物流体系。
(二)智慧物流国内外发展现状1.国外发展状况近年来,智慧物流在美国、日本等发达国家发展较快。
DDN大容量存储平台解决方案目录一、内容描述 (3)1.1 背景与挑战 (3)1.2 DDN品牌介绍 (4)1.3 解决方案概述 (5)二、DDN大容量存储平台产品概述 (7)2.1 产品特点 (8)2.1.1 高性能 (9)2.1.2 高可靠性 (10)2.1.3 高扩展性 (11)2.2 产品系列 (13)2.2.1 家庭存储系列 (14)2.2.2 企业级存储系列 (15)2.2.3 数据中心存储系列 (17)三、DDN大容量存储平台解决方案架构 (18)3.1 系统架构 (19)3.1.1 前端访问层 (21)3.1.2 应用服务层 (22)3.1.3 存储管理层 (23)3.2 数据流处理 (24)3.2.1 数据上传 (25)3.2.2 数据存储 (26)3.2.3 数据下载 (27)四、DDN大容量存储平台安装与配置 (29)4.1 安装步骤 (30)4.1.1 硬件安装 (31)4.1.2 软件安装 (32)4.2 配置过程 (32)4.2.1 创建存储池 (33)4.2.2 分配存储空间 (35)4.2.3 设置访问权限 (36)五、DDN大容量存储平台管理 (37)5.1 用户管理 (39)5.1.1 用户账户创建 (40)5.1.2 用户权限分配 (41)5.2 数据管理 (42)5.2.1 数据备份 (43)5.2.2 数据恢复 (44)5.2.3 数据迁移 (45)5.3 性能优化 (46)5.3.1 调整存储策略 (48)5.3.2 优化数据传输路径 (49)六、DDN大容量存储平台应用案例 (50)6.1 家庭用户案例 (52)6.2 企业用户案例 (53)6.3 教育行业案例 (54)6.4 医疗行业案例 (55)七、DDN大容量存储平台技术支持与服务 (57)7.1 技术支持 (58)7.1.1 技术咨询 (60)7.1.2 技术培训 (61)7.2 售后服务 (61)7.2.1 硬件保修 (62)7.2.2 软件更新 (63)八、总结与展望 (64)8.1 解决方案总结 (66)8.2 发展前景展望 (67)一、内容描述DDN大容量存储平台解决方案是一种创新的数据管理方案,旨在满足现代企业对于数据存储和访问速度的高要求。
分库分表策略商城的分库分表策略是一种数据库架构优化技术,用于解决单一数据库性能瓶颈、数据量过大以及高可用性等问题。
下面是商城的分库分表策略的几个关键点:1.分库策略:(1)水平切分:将数据按照一定的规则分散到多个数据库中,每个数据库只包含部分数据。
这样可以降低单个数据库的负载,提高系统的整体性能。
(2)垂直切分:将数据按照列进行切分,将不同的列存储在不同的数据库中。
这样可以减少单次查询需要访问的数据量,提高查询效率。
2.分表策略:(1)大表拆小表:将大表按照一定规则拆分成多个小表,每个小表只包含部分数据。
这样可以减少单次查询需要访问的数据量,提高查询效率。
(2)分区表:将大表按照一定规则分成多个分区,每个分区只包含部分数据。
这样可以提高查询效率,并且方便数据的管理和维护。
3.数据一致性和同步:(1)数据同步:在分库分表后,需要保证不同数据库或表中的数据一致性。
可以通过数据库复制、消息队列等方式实现数据同步。
(2)数据合并:在进行跨库查询时,需要进行数据合并操作。
可以采用数据库中间件或者分布式数据库系统来实现数据合并。
4.事务处理:分布式事务:在多数据库环境中,需要考虑事务的分布式处理。
可以采用两阶段提交、三阶段提交、TCC等方式来实现分布式事务处理。
5.监控和维护:(1)监控:对分库分表后的系统进行监控,包括数据库性能、数据一致性等方面。
可以采用一些监控工具和系统来完成监控任务。
(2)维护:定期对数据库进行维护,包括优化数据库性能、清理过期数据等。
同时,也需要对分库分表策略进行调整和优化,以适应业务的发展和变化。
总之,商城的分库分表策略需要根据业务需求和实际情况进行选择和调整。
通过合理的分库分表策略,可以提高商城系统的性能、可扩展性和高可用性。
MAD Skills: New Analysis Practices for Big Data摘要:随着大规模数据采集和存储变得越来越普及,各式各样的企业开始雇佣统计人员来参与复杂的数据分析。
在这篇文章中,我们强调新兴的磁的、灵活的、深的Magnetic, Agile, Deep (MAD)数据分析实践,这彻底背离了传统企业数据仓库和商业智能。
我们向您献上我们的设计理念、技术和为Fox Audience Network公司的世界上最大的广告网络提供MAD 分析的经验,利用的是Greenplum公司的并行数据库系统。
我们描述了数据库设计方法,支持分析师灵活务实的工作作风。
我们为复杂的统计方法提出数据并行算法,重点是密度的方法。
最后,我们深思数据库系统的特点,这些特点使得敏捷设计和灵活算法的开发成为可能,其开发在各种各样的存储机制上,既使用SQL又使用MapReduce接口。
简介如果你正在寻找一个职业,这个职业对你的要求很高,你会发现,你在为越来越普遍存在且便宜的一些东西提供稀缺的、配套的服务。
那么什么变得普遍且廉价?数据。
对于数据来说,什么是相辅相成的?分析。
——Hal Varian 教授,柏克莱大学,谷歌的首席经济学家Mad(adj):一个用于加强名词的形容词。
1 -伙计,你得到技术。
2 -伙计, 你得到mad技术。
——用于大规模数据分析的标准商业行为以―企业数据仓库‖(EDW)的概念为中心,它由―商务智能‖(BI)软件访问。
BI 工具产生报告和交互式接口, 在各种层次细分上通过基本的聚合函数概括数据(如计数和平均数)。
这是二十世纪九十年代重要学术研究和工业发展的主题。
传统上, 在好的IT实践中,一个精心设计的EDW被认为起着重要的作用。
一个综合的EDW模式的设计和演化作为在一个大型企业中受过训练的数据集成的号召力,使输出和业务流程合理化。
结果数据库作为关键业务功能的记录库。
此外, 存储EDW的数据库服务器历来是主要计算资产、在关键的企业分析中作为中心的、可扩展的引擎。
京东评价系统海量数据存储设计京东的商品评论目前已达到数十亿条,每天提供的服务调用也有数十亿次,而这些数据每年还在成倍增长,而数据存储是其中最重要的部分之一,接下来就介绍下京东评论系统的数据存储是如何设计的。
整体数据存储包括基础数据存储、文本存储、数据索引、数据缓存几个部分。
基础数据存储基础数据存储使用mysql,因用户评论为文本信息,通常包含文字、字符等,占用的存储空间比较大,为此mysql作为基础数据库只存储非文本的评论基础信息,包括评论状态、用户、时间等基础数据,以及图片、标签、点赞等附加数据。
而不同的数据又可选择不同的库表拆分方案,参考如下:评论基础数据按用户ID进行拆库并拆表;图片及标签处于同一数据库下,根据商品编号分别进行拆表;其它的扩展信息数据,因数据量不大、访问量不高,处理于同一库下且不做分表即可。
因人而异、因系统而异,根据不同的数据场景选择不同存储方案,有效利用资源的同时还能解决数据存储问题,为高性能、高可用服务打下坚实基础。
文本存储文本存储使用了mongodb、hbase,选择nosql而非mysql,一是减轻了mysql存储压力,释放msyql,庞大的存储也有了可靠的保障;二是nosql的高性能读写大大提升了系统的吞吐量并降低了延迟。
存储的升级过程尝试了cassandra、mongodb等分布式的nosql存储,cassandra适用于写多读少的情况,而 mongodb也是基于分布式文件存储的数据库,介于关系型数据库与非关系型数据库之间,同时也是内存级数据库,mongo写性能不及cassandra,但读写分离情况下读性能相当不错,因此从应用场景上我们选择了mongodb。
mongodb确实不错,也支持了系统稳定运行了好几年。
但从今后的数据增长、业务扩增、应用扩展等多方面考虑,hbase才是最好的选择,它的存储能力、可靠性、可扩展性都是毋庸置疑的。
选择了hbase,只需要根据评论ID构建Rowkey,然后将评论文本信息进行存储,查询时只需要根据ID便能快速读取评论的文本内容,当然也可将评论的其它字段信息进行冗余存储,这样根据评论ID读取评论信息后不用再从mysql进行读取,减少数据操作,提升查询性能。