随着电商行业的飞速发展，京东作为一家领先的综合性电商平台，其业务规模不断扩大，对于服务器资源的需求也日益增长。
为了保障业务的稳定运行，京东需要有效利用大规模服务器来支撑其复杂的业务需求。
本文将由京东行业专家为您解析京东如何有效利用大规模服务器支持业务需求。
一、引言
随着大数据时代的到来，电商平台面临的压力越来越大，特别是在业务需求持续增长的情况下。
作为一家具备全球竞争力的综合性电商平台，京东需要面对巨大的用户流量、订单量以及数据量的挑战。
在这样的背景下，如何有效利用大规模服务器支持业务需求成为了京东面临的重要问题。
二、京东面临的挑战
为了更好地满足用户需求，京东不断拓展业务范畴，从电商零售到金融、物流等多个领域。
业务的多元化发展带来了更高的挑战，特别是在服务器资源方面。
京东需要处理的主要挑战包括：
1. 用户流量与订单量的增长：随着用户数量的增加，京东需要应对更高的用户流量和订单量，确保网站的稳定性和响应速度。
2. 数据处理需求：京东需要处理大量的用户数据、交易数据以及商品信息，这些数据需要高效、安全地存储和处理。
3. 业务扩展与灵活性：随着业务的不断扩展，京东需要具备良好的业务扩展能力，以便应对未来的业务需求。
三、京东有效利用大规模服务器的策略
针对以上挑战，京东采取了一系列策略来有效利用大规模服务器支持业务需求：
1. 分布式架构：京东采用了分布式架构，将业务分散到多个服务器上，以提高系统的可用性和稳定性。通过负载均衡技术，确保用户请求能够快速响应。
2. 云计算技术：云计算为京东提供了一个灵活的扩展平台。通过云计算技术，京东可以根据业务需求灵活地调整服务器资源，实现资源的动态分配。
3. 高效的数据处理系统：京东构建了一套高效的数据处理系统，包括分布式数据库和大数据处理平台。这些系统可以处理海量的数据，提高数据处理效率。
4. 智能化运维：京东通过智能化运维技术，实现了对大规模服务器的实时监控和管理。通过自动化工具和人工智能技术，提高运维效率，降低运营成本。
5. 容器化与微服务：为了更好地支持业务的灵活扩展和快速迭代，京东采用了容器化和微服务架构。这种架构使得服务之间的耦合度降低，提高了系统的可扩展性和可维护性。
6. 安全保障措施：为了确保服务器和数据的安全，京东采取了多种安全保障措施，包括防火墙、入侵检测系统等。同时，京东还建立了完善的数据备份和恢复机制，确保数据的安全性。
四、案例分析
以京东的物流系统为例，通过采用大规模服务器集群和先进的算法技术，京东实现了高效的订单处理和物流配送。
在高峰期间，如“双11”等购物狂欢节，京东能够应对巨大的订单量，确保系统的稳定运行。
通过云计算技术，京东可以灵活调整服务器资源，应对突发流量，提高系统的可用性和稳定性。
五、结论
京东通过采用一系列策略和技术手段，实现了对大规模服务器的有效利用，支持了业务的快速发展。
在未来，随着技术的不断进步和业务的持续扩展，京东将继续优化服务器架构和资源分配策略，提高系统的稳定性和响应速度。
同时，京东还将加强在云计算、大数据等领域的投入和创新力度以提高竞争力应对日益激烈的市场竞争。
如何提高服务器利用率才是硬道理
好吧，让我们准备好分析一份庞大、阴暗且荒谬的虚拟化项目实施状况统计。
根据Gartner公司分析师David Cappuccio的说法，只有约25%的虚拟服务器处理性能能够被部署虚拟化项目的企业所充分利用。
“在我们的受访群体中，几乎有超过半数的客户面临此类状况，”他说。
事实上，利用率数字应该更高，也就是说应达到55%至60%的水平，这样才能使虚拟化应用的运行真正带来经济效益。
Cappuccio如是说。
这种实际效率与预期效率间的差距，主要来自于企业的虚拟化管理思路。
他们往往更乐于添置新的虚拟服务器，而非在现有的虚拟服务器上配置更多工作负荷。
而这种做法，Cappuccio说，会造成经济层面上的巨大浪费。
原因何在？因为一套物理服务器即使只有25%的处理能力在发挥作用，其能源消耗率仍然会达到其额定运转功率的80%，Cappuccio说道。
如果我们将其处理能力的利用率提高一倍，达到前面所说的55%至60%，其所带来的能源消耗提升相对而言却微不足道——大约达到额定运转功率的85%。
这意味着企业在处理能力方面收获颇丰，付出的能源消耗成本则只有一小部分。
而且提升执行效率的做法，正是当初我们热衷于引入虚拟化技术的重要原因之一。
“别执著于你的服务器到底有多少资源被用于虚拟化，”他说道。
“相反，我们要把注意力集中到资源的利用率方面。
许多企业乐于宣称其数据中心内部的服务器资源虚拟化比例已达到70%或80%，但当谈及其服务器的实际平均运转水平时，得到的结论仍然可谓惨不忍睹——只有约25%至30%。
这意味着，系统整体的虚拟化纵然做得再好，事实上多数企业仍然在浪费资源。
要让你的每千瓦能源都物有所值，将自己设备的计算利用率提高到55%至60%才是正道。
”上述情况作为常见而典型的反面教材，广泛存在于各大沉醉于自身虚拟化方案的企业当中。
“你也可以充分调动更多的服务器性能，”Cappuccio说道。
与此同时，通过在少的物理服务器上运行更多的应用程序实体，我们可以节约自己数据中心的占地面积，这也是缩减开支的好办法。
说到这里，我们不禁要问：为什么不将硬件利用率调得更高，而只是局限于55%至60%呢？原因在于，Cappuccio说道，我们需要一些性能空间以应对每天的资源应用峰值，这种缓冲压力的硬性需求即使在我们将工作负载上限强制定义为60%利用率时仍然存在，他说。
利用率低下的情况为什么至今仍未在世界范围内得到有效重视呢？IT行业的历史顽疾正是原因之一。
在过去，由于分布式计算是由规模相对较小的计算机实现的，而大多数数据中心管理员们往往不愿意使用这些性能较差的设备而更偏好将真正的业务计算需求通过大型机实现。
所以，当有客户要求将某个应用程序加入分布式系统当中时，管理员们的建议往往是添加额外的对应设备用于专门处理。
这就是一台计算机对应一个应用程序的不良风气成为主流模式的原因所在，Cappuccio如是说。
不过硬件利用率配置过高也会引发新的问题，他补充道。
在未引入虚拟化技术的企业中，管理员们往往会发现其物理服务器的实际利用率只有7%到12%，Cappuccio根据调查结果提到。
“这正是巩固资源管理体系的起点，因为显然我们必须找出能让这些计算机设备的运转更加高效的方法，”他说。
“如今的问题是我们发现处于虚拟环境下的计算机，其运行效率依然只有可怜的25%。
这比起过去的确有些进步，但距离我们的目标还差得很远。
”通过切实发掘现有服务器的全部潜在性能，企业能够从长远角度节约大量投入，Cappuccio做出如上判断。
“对于大多数情况来说，提高利用率可以避免无谓的数据中心扩张方案，并在很长一段时间内从各个角度帮助用户节省资金。
”这类分析师们习以为常的结论正是诸多企业一直没有真正加以重视的盲点。
“在过去，企业总是让自己租下的大型机以90%的性能负荷不停运转，因为这类设备的使用成本实在不低，”他说。
“企业希望能尽量充分发挥它的能力。
”当与Cappuccio谈起这些趋势及具体数字时，我着实吃了一惊。
我敢打赌，读者中的大部分在阅读这些统计数据时也会有与我一样的反应，并急切想了解自己的虚拟环境运行状况到底处于什么样的水平。
事实上，我建议大家尽快将想法付诸行动。
有没有打算立即参与进来，搞清楚自己的数据中心在服务器利用率领域处在什么样的位置？如果大家的虚拟服务器资源并未得到充分利用，那就意味着在挥金如土而缺乏回报的同时，你的数据中心还带给维护人员毫无意义的大量工作。
当然，电力浪费及占地空间也是需要思量的因素。
这种情况下，你会做何决断呢？如果还没做过相关工作，马上对自己的虚拟服务器进行整编并列出清单。
收集必要的分析报告，核查各服务器上都运行着哪些内容，并对内存及处理能力的利用率做出详尽的评测。
这样一来，数据中心的运转状况就清晰地呈现出来了。
如果实际利用率很低，大家可以立即着手进行调查，例如有针对性地做出变更、将一部分虚拟化应用程序转移到另一台服务器上以迅速提高运行效率等等。
根据Cappuccio的说法，效率低下问题的症结所在，正是由于IT管理者们将多年来固有的使用习惯带入数据中心、硬件及应用程序的现代化管理之中。
而这种落后的模式往往很难在短时间内彻底消除。
但随着企业IT的演变及发展，我们能够探索新的途径并获取新的见解，进而在指导实践的过程中产生出乎预料之外的重大革新。
较为完善的b2b电子商务需要哪些系统的共同支持
B2B很显然需要一个巨大的数据库来存储数据，并且要进行数据库优化，是数据成为时效性数据 .数据量大了是需要集群来解决问题的，硬件根据不同应用稍微有所侧重就可以了，建议使用品牌服务器，组装或者杂牌的不是很稳定
如何解决分布式系统数据事务一致性问题
文探讨了在分布式系统中，如何基于业务方面的考量、将RESTful与MQ(消息中间件)结合、解决事务完整性/数据一致性问题的架构设计。
一、面向业务考量的最终一致性方案考虑 这里先举两个例子。
1、支付宝的“WS Transaction标准”尝试： 支付宝在他们的分布式系统中为解决事务完整性的问题，曾经尝试过WS Transaction标准，但是经过实际做测试，最后发现成本实在是太高了。
完成一个事务，为确保事务完整性，20多条的消息的交互，其中只有1条是业务消息，其他都是系统之间的协议消息。
这就会导致客户端响应太慢，客户无法承受这样的性能。
2、Ebay架构师的最终一致性方案：来自Ebay的架构师根据他们的最佳实践给出过解决方案。
就是关于数据一致性的，比如他们的分布式存储如何保持数据一致性。
其中探讨了“实时一致”与“严格事务”之间的悖论，他们采用了局部实时一致、全局最终一致的解决方案。
在这里就需要从业务上辨别哪些操作是可以放宽的（允许不在一个事务中），哪些操作必须是原子性的。
现在Ebay的整个架构就是基于“最终一致性”的，支付宝也从中受到启发，沿用该设计思路解决了“客户端迅速响应”和“服务端数据一致”的矛盾。
故考虑系统架构设计的时候，不仅仅考虑技术，也把业务因素考虑进来，面向业务考量进行系统设计，会让我们在技术上做出更合理的抉择。
基于业务考虑，有利于得出事务的优先级别，也有利于作出架构设计上的最佳取舍。
通常来说银行、证券系统的事务完整性（或者说数据一致性）具有绝对优先级，也就要求绝对严格的实时保证。
而通讯系统在事务完整性（或者说数据一致性上）的优先级别上甚至没有支付宝和Ebay高，这两者都有复杂的帐务交易。
如果他们也认为局部实时一致、全局最终一致就能够满足业务的要求，那么自然在通讯系统中也有其可行性。
二、Restful与MQ技术适用场景分析一般而言Restful技术架构为对客户端开放的一组资源服务。
在分布式系统中既有客户端与服务器之间的交互，又有服务器与服务器之间的交互。
比如说XCAP协议就是标准的Restful风格的接口，提供客户端远程操作XML文档的服务，而“运营管理系统”调用其他业务系统接口，用以管理用户可被分配的服务以及权限等，则是服务器之间的信息交互。
前者当然适合Restful风格的技术接口，后者个人更倾向于异步的、基于消息的通信方式。
因为客户端与服务器通常是跨越互联网的，而服务器与服务器之间可能位于一个局域网内，甚至可能被安放在同一个机房。
我们知道Restful风格的技术架构通常是通过JSON或者XML等进行信息的传递，总之都是通过“字符串格式”的封装进行信息传递。
通过字符格式交互信息在使用上带来简便的同时，因为封装、解析、转换等过程使其在性能自然要付出一些代价，如果是服务器之间在更底层同类协议之间的数据交互性能就要高的多。
这里顺便提到信息交互在不同场景下的性能顺序，按照从快到慢排序： 1、同一进程之间的信息交互； 2、同一机器两个进程之间的信息交互； 3、两个分布机器之间的信息交互。
因为HTTP是在TCP/IP协议之上的包装，WebService是在HTTP协议之上的包装，根据越低层协议之间的信息交互越高效的特征，从协议级由快到慢排序： 1、基于TCP/IP协议的信息交互； 2、基于HTTP协议的信息交互； 3、基于WebService协议的信息交互。
另外，因为“运营管理系统”与其他系统之间是直接交互的，比如运营要给某个用户开通某些特定服务，那就要分别调用提供这几个服务的业务系统的“细粒度”接口。
一旦增加新的服务，也势必影响到运营管理系统的修改。
我们说在分布式系统中有个原则，尽可能设计“粗粒度”接口，以减少系统之间的网络交互。
如果在运营管理系统与其他业务系统之间由“消息中间件”来进行信息交互，那么： 1、运营管理系统可以设计面向服务的“粗粒度”接口，开通几个服务只需要把几种类型的数据封装在一起，一次性传递给MQ。
增加服务也只不过增加一种数据类型而已； 2、MQ可以保证消息最终一定会被接收、处理。
因为MQ可以实现基于“订阅-通知”的Event-Driven机制，业务系统只要在MQ中注册自己，就可以实时收到来自MQ的消息。
即使出现系统或者网络异常，消息也会被MQ中间件持久化，一旦业务系统恢复，消息马上会被发往业务系统，这显然比目前采用的每隔一段时间扫描一次数据库要高效的多。
三、MQ与最终一致性 MQ消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术。
消息队列可驻留在内存或磁盘上，队列存储消息直到它们被应用程序读走。
通过消息队列，应用程序可独立地执行——它们不需要知道彼此的位置、或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息。
它为构造异步方式实现的分布式应用提供了松耦合方法，在应用中以执行多种功能，比如要求服务、交换信息或异步处理等。
在分布式系统中，尤其是不同语言的分布式系统中，如果没有消息中间件完成信息交换，应用开发者为了高效传输数据，就要编写相应语言的应用程序来发送和接收信息，且交换信息没有标准方法，每个应用必须进行特定的编程从而和多平台、不同环境下的一个或多个应用通信。
假如系统可以采用数据“局部实时一致、全局最终一致”的方案，就可以选择不需要支持事务的MQ中间件，因为其可以保证：即使在系统异常、网络异常等特殊情况下，消息也会被持久化，当系统恢复，消息马上会被处理，也即最终一定会被接受处理，也就是最终一致。
而不需要支持事务的MQ性能及吞吐率都会很高。
总之，个人倾向于用 Restful对客户端提供服务，服务器之间引入MQ服务，建立异步的、基于消息的信息交互方式，并基于数据局部实时一致、全局最终一致的原则，来解决事务问题。
