每年的11.11促销，都是对几大电商的软硬件平台服务能力的一次大考。在系统升级改造的过程中，京东商城引入了自己的云平台，将交易、订单、仓储、搜索等核心系统需要的一些基础设施抽象了出来，以服务的形式提供。面对峰值负载，很多压力都会传导到底层的云设施。京东的云平台是如何准备来应对云存储的呢？为此InfoQ采访了京东商城技术研发体系云平台首席架构师刘海峰。他负责的是包括存储、缓存和消息队列在内的基础系统，还有服务框架。

稳定的云平台

刘海峰首先介绍了发展历史，过去两年，京东以自主研发为主，开发了适合自己业务模式的存储系统——京东文件系统（JFS ethos），并基于JFS向外提供私有云存储服务。最大的一个客户就是图片存储，京东的每一张图片都存在JFS平台上，另外还有订单、库房的报文等。自主研发使得系统更加可控，其可靠性、稳定性，都能很好地把握。JFS采用了主动复制策略，保证绝对的强一致性，通过自己设计的复制算法，能够保证在机器故障、磁盘故障、甚至文件删除等问题存在时，数据都不会丢失。

缓存云也是云平台的核心产品之一。可以分为两个方面，一是纯缓存，为各个业务提供统一的缓存服务。如果电商的各个业务都自己设计和维护一套缓存，成本会非常高。而将全集团的缓存统一管理，通过细粒度的混合部署，完全弹性的、多租户的管理，实现弹性伸缩，极大地提高机器的使用效率，节省成本。

另一个是Jimdb——基于内存与SSD的分布式缓存与高速KV存储服务，这在搜索系统、推荐系统等中都有应用。

可靠的消息队列

消息队列（MQ），或者叫消息平台，随着互联网业务的发展，微服务这种形式越来越流行，也就是一个模块做一件事情，模块之间尽量松耦合，模块之间用消息队列串联起来。可以认为消息队列是数据中心里面，各业务系统之间的管道。在京东，消息队列的开发经历了三个阶段。前两代是基于开源软件实现的，现在的产品是完全自主研发的JMQ，在11.11之前已全面上线。商品相关的队列和订单相关的队列都依赖此服务，MQ如果出现问题，会导致订单等购物行为出现故障。不过11.11目前运行比较平稳，能够做到消息绝对不丢失。

MQ有一个很大的技术挑战，要能够快速地收，可靠地存。如果下游的消息消费者处理比较慢，系统就需要能够缓存大量消息。因为自己开发，这里可以做很多优化。举例而言，有的大队列可能是1个发送者，有100个消费者，很多开源系统可能会存100份。但这里通过优化，可以只存一份，消费者可以通过偏移量或指针去访问。从今天的效果来看，在这个方向上的技术投入非常值得。

微服务之得失

在服务框架方面，进行了微服务化改造。一个模块就做一件事，各个模块可降级、可监控、可分解。除了通过消息队列串联不同模块，还有些地方需要同步调用，京东大概有上万个服务接口，也接入了非常多的服务器，整个服务的注册、发现、互相之间的服务调用，再就是请求的序列化、反序列化，都是通过自主研发的服务框架实现的。

提到微服务，刘海峰也深入介绍了一些自己在这方面的感悟。他认为，微服务对互联网而言是很好的技术方向，对电商也是如此。将系统分为不同的服务模块，系统的韧性会更好，当然有得必有失。这种架构对基础设施的要求会更高，对软件底层平台的要求也更高。因为模块之间的通信有不同方式，比如通过直接调用、消息队列或存储系统，那如何跟踪系统的服务链条，也是一个问题。测试整个系统的峰值性能，抗压能力，也是个很大的挑战。

充分的11.11备战

谈到11.11的备战，刘海峰介绍说，首先一点就是需要把更多的工作放在平时，实际上技术是瓶颈，不是靠堆机器就能解决的，所以要靠平时的积累，设计好、做出好的系统。另外，在出现问题时，团队更加重要，要确保及时响应；而这时候也越来越体会到自主研发的好处，有任何问题，都可以快速地定位并修复，甚至是直接线上修复。只有从零写起才有这种感觉。

我们也谈到了京东云的路线图问题。刘海峰提到，目前还是小步快跑的模式，先抓住一些重点业务，应用起云服务，形成示范效应，再快速地规模化。京东也正在开发一个数据中心操作系统项目——JDOS，基本的事情是统一管理包含物理机、虚拟机和轻量级容器，配合自主研发的存储以及非常灵活的SDN互联。

InfoQ后续还将发布对京东的运维、订单、仓储、搜索等业务负责人的访谈，敬请期待。

如果读者对京东云之前的演进情况感兴趣，可以查看刘海峰在QCon北京2013上的演讲：《京东文件系统与统一数据中心存储》。