京东搜索与大促技术实战：从618到双11

"刘尚堃—京东搜索和618实战.pdf" 京东搜索作为电商巨头京东的核心组成部分，在面对大型促销活动如618、双11等时，面临着巨大的技术和业务挑战。刘尚堃，作为京东的技术总监，分享了京东搜索的发展历程、应对大促挑战的经验以及系统的实战架构。 京东搜索系统的发展历经多个阶段，从2009年至2011年采用开源系统以满足基础业务需求，到2011年引入分布式搜索引擎和A/B测试平台，再到2012年的多系统整合与个性化搜索，直至2014年和2015年针对移动和O2O场景的搜索创新。这一过程中，京东搜索逐步实现了从通用到个性化的转变，同时也适应了多样化的业务场景。 在大促期间，京东搜索主要面临四大考验：流量峰值、业务实时性、外部环境干扰以及组织协调。为了应对这些挑战，京东采取了一系列措施： 1. 针对流量峰值，京东通过线上军演发现系统瓶颈，采用分层缓存策略（包括翻页缓存、相关性缓存和term缓存），并进行业务重构和系统性能优化，如精细的超时控制、实时索引无锁更新、位图索引、热启动、CPU Cache的使用以及倒排索引的压缩和解压缩。 2. 解决实时数据更新问题，京东通过消除更新锁机制，实现商品信息的无锁修改，确保数据的一致性和实时性。 3. 降低对外部的依赖，京东采用子系统依赖系统自动降级开关，多机房部署，减少跨机房调用，同时实施流量防攻击和灵活的流量切换策略。 4. 在组织协调方面，京东明确了职责分配，强化战前动员，实行垂直化运维，确保每个环节都能有效应对大促压力。 在2016年的双11期间，京东搜索取得了显著的技术突破，高峰qps达到1.9万/秒，大促期间索引更新达到秒级，全功能开启搜索引擎的个性化，所有子系统均未降级运行。此外，京东搜索的架构涵盖了索引平台、引擎平台和数据架构，支持PC搜索、移动/微信手Q搜索、O2O搜索和海外站搜索，构建了一套全面的效果评估体系，包括AB测试、排序模块SO化、异常流量清理以及效果评估体系的建立。 京东搜索通过不断的技术迭代和实战优化，成功应对了大促期间的流量洪峰和业务挑战，展现了强大的系统稳定性和创新能力。其经验对于其他电商平台在处理类似问题时具有重要的参考价值。