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一次网络请求中的流量分发过程 | 京东云技术团队

1. 摘要 现代的企业级或互联网系统往往需要进行流量规划,达成透明多级分流。流量从客户端发出到服务端处理这个过程里,流经的与功能无关的技术部件有(达成“透明分流”这个目标所采用的工具与手段):客户端缓存、域名服务器、传输链路、内容分发网络、负载均衡器、服务端缓存。透明分流带来的价值:高可用架构、高并发。 本文主要介绍流量规划中的网络请求过程过程及: 第一部分:对一次网络请求的过程作简要介绍,然后介绍自己目前了解到的前端网络组件搭配方式、后端网络组件搭配方式 第二部分:介绍LB负载系统 、vip与rip 的映射关系 第三部分:介绍内网域名解析及公网域名解析 2. 网络请求过程 通用请求过程及请求过程名词解释来源于: https://cf.jd.com/pages/viewpage.action?pageId=766717554 2.1 通用请求过程 2.2 请求过程名词解释 rip: 真实ip,指虚拟机或容器ip vip: 虚拟ip,不可跨机房,online申请,负载、自动探活等功能,分公网vip与内网vip 内网: 专指机房内部,严格的防火墙策略,内网之间无防火墙,可申请内网vip 提...

BFF层聚合查询服务异步改造及治理实践 | 京东云技术团队

首先感谢王晓老师的[接口优化的常见方案实战总结]一文总结,恰巧最近在对稳健理财BFF层聚合查询服务优化治理,针对文章内的串行改并行章节进行展开,分享下实践经验,主要涉及原同步改异步的过程、全异步化后衍生的问题以及治理方面的思考与改进。 希望通过分享这些经验,能够对大家的工作有所启发和帮助。如果有任何问题或建议,请随时提出。 一、问题背景 将不同理财产品(如基金、券商、保险、银行理财等)针对不同投放渠道人群进行个性化商品推荐,每个渠道或人群看到的商品或特性数据又各不相同,为方便渠道快速对接,由BFF层统一对所有数据进行聚合下发,因此BFF层聚集依赖了大量底层原子服务,所以主要问题是在依赖大量上游接口的场景下保障TP99、以及可用率。 案例: 以其中比较典型的商品推荐接口为例,需要依赖本地商品池缓存、算法推荐服务、商品基础信息服务、持仓查询服务、人群标签服务、券配置服务,可领用券服务、其他数据服务ServN……等等,其中大部分上游原子接口对单次批量查询支持有限,所以极端情况,单个推品接口单次推荐1-n个推品,每个商品如果要绑定10个动态属性,至少需要发起(1~n)*10次io调用。 改造前...

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