京东直播源码架构

‘壹’ 京东mcn入驻标准

一、京东MCN机构入驻标准
1、企业必须为独立法人,有固定办公场地,且为一般纳税人资质。
2、公司注册时间一年以上,公司经营范围需为达人、自媒体、红人等相关业务,且从事相关业务半年以上;(公司营业执照经营范围必须包括模特经纪、艺人经纪、红人经纪等)。
3、公司注册资金大于等于50W 。(温馨提醒:机构对应京东直播对接人建议最好有电商从业背景,了解基本电商术语,具备较强的学习能力和数据分析能力)
二、
东直播将在引流、营销、服务等维度全面发力。
在引流上,继续推进全域流量的场景建设,帮助商家和机构在京东站内实现全面渗透,在站外获得流量分发以及多源媒体覆盖,同时在品类促销和大促活动开辟流量专属阵地、个性化推荐--及优质直播间流量奖励等,让商家机构获得更多流量扶持;东直播将在引流、营销、服务等维度全面发力。在引流上,继续推进全域流量的场景建设,帮助商家和机构在京东站内实现全面渗透,在站外获得流量分发以及多源媒体覆盖,同时在品类促销和大促活动开辟流量专属阵地、个性化推荐--及优质直播间流量奖励等,让商家机构获得更多流量扶持;
在营销上,除开放、等年度大促营销活动外,京东直播在日常还会为商家、机构提供各细分品类营销活动;
京东MCN机构入驻标准相信聪明人都知道,官方入驻的门槛很高,找一个专业的代办机构帮忙比自己碰壁强。所以,找到一个靠谱的代办机构很重要。

‘贰’ 京东活动系统--亿级流量架构应对之术

京东活动系统 是一个可在线编辑、实时编辑更新和发布新活动，并对外提供页面访问服务的系统。其高时效性、灵活性等特征，极受青睐，已发展成京东几个重要流量入口之一。近几次大促，系统所承载的pv已经达到数亿级。随着京东业务的高速发展，京东活动系统的压力会越来越大。急需要一个更高效，稳定的系统架构，来支持业务的高速发展。本文主要对活动页面浏览方面的性能，进行探讨。

活动页面浏览性能提升的难点：

1. 活动与活动之间差异很大，不像商品页有固定的模式。每个页面能抽取的公共部分有限，可复用性差。

2. 活动页面内容多样，业务繁多。依赖大量外部业务接口，数据很难做到闭环。外部接口的性能，以及稳定性，严重制约了活动页的渲染速度、稳定性。

经过多年在该系统下的开发实践，提出“页面渲染、浏览异步化”的思想，并以此为指导，对该系统进行架构升级改造。通过近几个月的运行，各方面性能都有显着提升。在分享"新架构"之前，先看看我们现有web系统的架构现状。

以京东活动系统架构的演变为例，这里没有画出具体的业务逻辑，只是简单的描述下架构：

2.第二步，一般是在消耗性能的地方加缓存，这里对部分查库操作加redis缓存

3.对页面进行整页redis缓存：由于活动页面内容繁多，渲染一次页面的成本是很高。这里可以考虑把渲染好的活动内容整页缓存起来，下次请求到来时，如果缓存中有值，直接获取缓存返回。

以上是系统应用服务层面架构演进的，简单示意。为了减少应用服务器的压力，可以在应用服务器前面，加cdn和nginx的proxy_caxhe，降低回源率。

4.整体架构（老）

除了前3步讲的“浏览服务”，老架构还做了其他两个大的优化：“接口服务”、静态服务

1.访问请求，首先到达浏览服务，把整个页面框架返回给浏览器（有cdn、nginx、redis等各级缓存）。

2.对于实时数据（如秒杀）、个性化数据（如登陆、个人坐标），采用前端实时接口调用，前端接口服务。

3.静态服务：静态资源分离，所有静态js、css访问静态服务。

要点：浏览服务、接口服务分离。页面固定不变部分走浏览服务，实时变化、个性化采用前端接口服务实现。

接口服务：分两类，直接读redis缓存、调用外部接口。这里可以对直接读redis的接口采用nginx+lua进行优化（ openresty ），不做详细讲解。 本次分享主要对“浏览服务”架构

在讲新架构之前先看看新老架构下的新能对比

击穿cdn缓存、nginx缓存，回源到应用服务器的流量大约为20%-40%之间，这里的性能对比，只针对回源到应用服务器的部分。

2015双十一， 浏览方法tp99如下：（物理机）

Tp99  1000ms左右，且抖动幅度很大，内存使用近70%，cpu 45%左右。

1000ms内没有缓存，有阻塞甚至挂掉的风险。

2.新架构浏览服务新能

本次2016 618采用新架构支持，浏览tp99如下（分app端活动和pc端活动）：

移动活动浏览tp99稳定在8ms, pc活动浏览tp99 稳定在15ms左右。全天几乎一条直线，没有性能抖动。

新架构支持，服务器（docker）cpu性能如下

cpu消耗一直平稳在1%，几乎没有抖动。

对比结果：新架构tp99从1000ms降低到 15ms，cpu消耗从45%降低到1%，新架构性能得到质的提升。

why!!!

下面我们就来揭开新架构的面纱。

1.  页面浏览，页面渲染 异步化

再来看之前的浏览服务架构，20%-40%的页面请求会重新渲染页面，渲染需要重新计算、查询、创建对象等导致 cpu、内存消耗增加，tp99性能下降。

如果能保证每次请求都能获取到redis整页缓存，这些性能问题就都不存在了。

即：页面浏览，与页面渲染 异步。

理想情况下，如果页面数据变动可以通过 手动触发渲染（页面发布新内容）、外部数据变化通过监听mq 自动触发渲染。

但是有些外部接口不支持mq、或者无法使用mq，比如活动页面置入的某个商品，这个商品名称变化。

为了解决这个问题，view工程每隔指定时间，向engine发起重新渲染请求-最新内容放入redis。下一次请求到来时即可获取到新内容。由于活动很多，也不能确定哪些活动在被访问，所以不建议使用timer。通过加一个缓存key来实现，处理逻辑如下：

好处就是，只对有访问的活动定时重新发起渲染。

  整理架构（不包含业务）：

 view工程职责 ：

  a.直接从缓存或者硬盘中获取静态html返回，如果没有返回错误页面。（文件系统的存取性能比较低，超过   100ms级别，这里没有使用）

  b.根据缓存key2是否过期，判断是否向engine重新发起渲染。（如果，你的项目外面接口都支持mq，这个      功能就不需要了）

  engine工程职责 ：渲染活动页面，把结果放到 硬盘、redis。

  publish工程、mq 职责 ：页面发生变化，向engine重新发起渲染。 具体的页面逻辑，这里不做讲解

Engine工程的工作 就是当页面内容发生变化时，重新渲染页面，并将整页内容放到redis，或者推送到硬盘。

View工程的工作，就是根据链接从redis中获取页面内容返回。

3.view 工程架构 ( 硬盘  版)

 

两个版本对比

a.Redis版

优点：接入简单、 性能好，尤其是在大量页面情况下，没有性能抖动 。单个docker tps达到 700。

缺点：严重依赖京东redis服务，如果redis服务出现问题，所有页面都无法访问。

b.硬盘版

优点：不依赖任何其他外部服务，只要应用服务不挂、网络正常 就可以对外稳定服务。

在页面数量不大的情况下，性能优越。单个docker tps达到 2000。

缺点：在页面数据量大的情况下（系统的所有活动页有xx个G左右），磁盘io消耗增加（这里采用的java io，如果采用nginx+lua，io消耗应该会控制在10%以内）。

解决方案：

a. 对所有页面访问和存储 采用url hash方式，所有页面均匀分配到各个应用服务器上。

b. 采用nginx+lua  利用nginx的异步io，代替java io。

现在通过nginx+lua做应用服务，所具有的高并发处理能力、高性能、高稳定性已经越来越受青睐。通过上述讲解，view工程没有任何业务逻辑。可以很轻易的就可以用lua实现，从redis或者硬盘获取页面，实现更高效的web服务。如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java进阶qun：694549689，里面有阿里大牛直播讲解技术，以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。

1.具有1-5工作经验的，面对目前流行的技术不知从何下手，需要突破技术瓶颈的可以加。

2.在公司待久了，过得很安逸，但跳槽时面试碰壁。需要在短时间内进修、跳槽拿高薪的可以加。

3.如果没有工作经验，但基础非常扎实，对java工作机制，常用设计思想，常用java开发框架掌握熟练的可以加。

通过测试对比，view工程读本地硬盘的速度，比读redis还要快（同一个页面，读redis是15ms，硬盘是8ms）。所以终极版架构我选择用硬盘，redis做备份，硬盘读不到时在读redis。

这里前置机的url hash是自己实现的逻辑，engine工程采用同样的规则推送到view服务器硬盘即可，具体逻辑这里不细讲。后面有时间再单独做一次分享。 

优点：具备硬盘版的全部优点，同时去掉tomcat，直接利用nginx高并发能力，以及io处理能力。各项性能、以及稳定性达到最优。

缺点：1、硬盘坏掉，影响访问。2.方法监控，以及日志打印，需使用lua脚本重写。

无论是redis版、硬盘版、openresty+硬盘版，基础都是页面浏览与页面渲染异步化。

优势：

1、所有业务逻辑都剥离到engine工程，新view工程理论上永远无需上线。

2、灾备多样化（redis、硬盘、文件系统），且更加简单，外部接口或者服务出现问题后，切断engine工程渲染，不再更新redis和硬盘即可。

3、新view工程，与业务逻辑完全隔离，不依赖外部接口和服务，大促期间，即便外部接口出现新能问题，或者有外部服务挂掉，丝毫不影响view工程正常访问。

4、性能提升上百倍，从1000ms提升到10ms左右。详见前面的性能截图。

5、稳定性：只要view服务器的网络还正常，可以做到理论上用不挂机。

6、大幅度节省服务器资源，按此架构，4+20+30=54个docker足以支持10亿级pv。（4个nginx proxy_cache、20个view，30个engine）

 从事开发已有近10载，一直就像寄生虫一样吸取着网络上的资源。前段时间受“张开涛”大神所托，对活动系统新架构做了一次简单整理分享给大家，希望能给大家带来一丝帮助。第一次在网上做分享，难免有些没有考虑周全的地方，以后会慢慢的多分享一些自己的心得，大家一起成长。最后再来点心灵鸡汤。。。

‘叁’ 开发一款直播类APP要多少钱

开发一款直播类APP要多少钱

经常在社交平台上看到很多人在询问，开发一款直播app需要多少钱？有的回答说几千块，有的说没有100W下不来，看到这样的回答只能说是无稽之谈。目前来说，我们伴随着技术的不断升级和进步，直播app的开发的价格趋于减少，但是具体是多少，今天南京软件开发公司软世通来跟大家理理这个账单。

最后还有运营的费用：

开发费用的区别已经讲完，还有就是后期的运营费用，在直播app开发上线运营之后，需支付云服务器费和宽带费，假如说一场直播有2W人在线观看，达到基本的高清水准，手机手机码率需为600Kb，电脑码率为1M，那么每月的带宽费用在1-3w左右。这里是没有计算人力资源成本的，毕竟每个地方的情况不同，属于变数。

‘肆’ 分别在快手、抖音、淘宝观看一场电商直播,完成以下内容。结合直播电商的特征

抖音,快手,拼多多,淘宝,天猫,京东直播营销平台各有什么...展开
职场包老板
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咨询记录 · 回答于2022-09-20
抖音,快手,拼多多,淘宝,天猫,京东直播营销平台各有什么特征
亲亲，很高兴为您解答答：抖音,快手,拼多多,淘宝,天猫,京东直播营销平台各有什么特征具体如下：一、抖音主要特征：社交+内容带货；运营要点：利用短视频为账号引流，再用直播或橱窗带货；适合品类：日用百货、服装穿搭、各类美食；现在向综合类发展。二、淘宝主要特征：规模大，商家、达人内容推动流量留存，大主播收割大流量；运营要点：先维护老客户，再考虑吸纳新客户；注重主播IP；适合品类：女性产品，如美妆、珠宝、亲子，穿搭是第一优势品类。三、快手主要特征：信任电商，“去中心化”的社交分发，带货主播相对多元、分散；运营要点：将平台粉丝和消费群体转化为私域流量；选择热门产品进行销售；适合品类：原产地、产业带、工厂直供产品，达人品牌。四、腾讯看点主要特征：公众号+小程序+直播，私域流量，具有微信生态内资源，适合强关系，重信任的推广，具有回放支持购买功能。运营要点：依赖微信社交圈内的关系维护。适合品类：母婴类产品具有较大优势。五、拼多多主要特征：社交裂变，低价促销，现金红包吸引+关注+分享好友助力，冲动型消费。运营要点：合理利用平台活动实现用户裂变。适合品类：食品、生活用品。六、小红书主要特征：流量精准，女性用户多且活跃，时尚潮流，是KOC的主要聚集平台。运营要点：选择热门品类进行带货，自有“种草”笔记可助力产品宣传曝光；可以利用“种草”笔记进行产品的宣传推广。适合品类：“种草”文化产品，美妆，穿搭品类相对较多。七、京东主要特征：品味消费，注重小众，长尾市场。运营要点：品牌必须有自己的态度；消费群体对新产品的购买率较高。适合品类：家电、数码、食品。

‘伍’ 京东直播网站有哪些

京东直播网站只有京东直播一个官方网站。京东直播是京东平台给商家提供的带货平台，商家可以在直播间发布，推销自家的产品。

‘陆’ 京东hotkey源码解析

京东hotkey是一个经过京东大促验证的hotkey防御中间件，大概原理是通过上报key访问数到统计服务器集群，统计服务器集群将hotkey通知到客户端，让hotkey能缓存到本地内存中，做到毫秒级的Scale-Out。处理方式有点像美团cat实时收集数据进行统计，只不过美团cat没有反向通知逻辑而已。非常贴近工作实践，值得一看。

首先看一下缓存入口Cache的get方法，JdHotKeyStore.getValue是获取hotkey的方法，并且会进行访问次数的统计上报，如果获取到hotkey不为空，则直接返回，否则从redis获取并调用JdHotKeyStore.smartSet判断是否有hotkey，有则设置值，最后返回。

JdHotKeyStore.getValue会先调用inRule校验此key是否有对应规则，如果没有对应规则则不处理，然后调用getValueSimple从本地内存中获取hotkey的存储对象ValueModel，如果没有获取到，则调用HotKeyPusher.push开始计数；如果获取到，会调用isNearExpire判断是否快过期了，如果是也计数，然后取出ValueModel里的value是否有设置对应值，有才返回。最后调用KeyHandlerFactory.getCounter().collect进行对应规则的计数。下面来一步步分析此流程。

inRule会去KeyRule缓存中获取对应的规则，经过层层调用会到KeyRuleHolder的findByKey方法，然后继续调用其findRule方法选择对应的KeyRule，如果没有KeyRule就直接返回了，否则会拿到它的ration(hotkey缓存时间)，拿到对应ration的本地缓存。实际上这里为了方法的通用性，用了get来代替contain的判断。

findRule的逻辑比较特别，作者已经留下了注释，优先全匹配->prefix匹配-> * 通配，这样做是为了更精确选择对应的规则。比如配置了sku_的前缀规则，但是茅台sku的流量突升，需要针对茅台sku的本地缓存再长一点时间让系统平稳渡过高峰期，那就配置一个sku_moutai_sku_id的全匹配规则，这样不会干扰到其他sku的缓存规则。

那么KEY_RULES的规则是怎么来的呢？这就要说到etcd了，其实可以把etcd当做zookeeper，也有对配置crud，然后通知客户端的功能。这里是做了定时拉取+监听变化的双重保证，这里跟携程apollo的处理非常像：不要把鸡蛋放在一个篮子，兜底功能真的很重要。每5秒定时从etcd拉取规则，开启监听器有变化就去etcd拉取规则。fetchRuleFromEtcd从ectd的rule_path获取rules，然后转化成ruleList继续调用notifyRuleChange进行本地处理。

notifyRuleChange会往EventBus发送KeyRuleInfoChangeEvent的通知，进而进入KeyRuleHolder的putRules方法，这里可以看到维护了KEY_RULES和RULE_CACHE_MAP。

回到原有流程，getValueSimple方法的链路比较长，主要是通过key的规则，获取到对应的ration，然后从对应ration的本地缓存中获取ValueModel。

接下来是HotKeyPusher.push，如果是remove则在etcd创建一个节点然后再删除，达到集群删除的效果。如果是探测并且key在规则内，则调用KeyHandlerFactory.getCollector().collect进行统计。

KeyHandlerFactory.getCollector().collect方法交替使用两个map，对count进行累加，这样清理map的时候就不需要停顿了，交替使用是避免停顿的有效方式。

接回上文，还有一个 KeyHandlerFactory.getCounter().collect收集的是规则的访问次数，也是取到对应的规则，然后对规则的访问总数、热次数进行累加。

两个指标的收集已经分析完毕，那怎么发送到worker呢？来到PushSchelerStarter，这里会启动对两个指标的定时线程池，分别会定时调用NettyKeyPusher的send和sendCount方法。

NettyKeyPusher的send和sendCount方法都是为统计数据选择对应的worker然后进行请求，chooseChannel就是根据key哈希到其中一个worker上，然后发送请求即可。

最后当worker统计到hotkey时，client需要接收worker推送过来的hotkey进行存储，可以看到NettyClientHandler会向EventBus发送ReceiveNewKeyEvent事件，ReceiveNewKeyListener收到此事件后将调用receiveNewKeyListener.newKey，将hotkey放到本地缓存，client端的处理流程就结束了。

由上文可知，client与worker的交互只有推送统计数据到worker，worker接收处理，最后推送hotkey到client。因此worker端只需要分析两个部分：统计数据汇总、推送hotkey。
首先看到HotKey的处理逻辑是在HotKeyFilter中，首先会对totalReceiveKeyCount进行累加，然后调用publishMsg，如果统计信息超时1秒或者在白名单中就不处理，否则继续调用keyProcer.push。

keyProcer.push将未过时的统计信息丢进queue中。

worker端会开启指定数量的KeyConsumer，不断消费queue中的统计数据。根据统计数据的类型调用KeyListener的removeKey和newKey。

KeyListener的removeKey和newKey方法对Cache中的滑动窗口SlidingWindow进行删除或者累加，删除或者达到一定访问数就会推送到根据appname选出所有client进行推送。

京东的hotkey处理是通过计数来动态判断是否为hotkey，然后缓存再本地内存中，做到毫秒级的scale out。那还有没有其他解决方案？下面是我的观点：
1.如果面对一些缓存key很少的场景，比如活动页信息（同时进行的活动页不可能超过1000），完全就可以直接将缓存放在本地内存中，到了刷新时间就从redis拉取最新缓存即可，不需要动态计算hotkey。也就是常见的多级缓存。
2.同样是动态判断hotkey，但会将hotkey迁移到专门的、更多节点、更高性能的hotkey redis集群中，集群中每个节点都有同一个hotkey缓存，这样就可以做到请求的分散，避免流量都流向同一个redis节点，判断是hotkey就去hotkey集群中取，不需要存在本地内存中了，维护起来会比较简单。

‘柒’ 京东科技直播研发岗怎么样

京东科技直播研发岗好。负责ClickHouse内核的架构优化、新特性开发，负责ClickHouse分布式场景下的性能优化特性的研究与开发。

‘捌’ 京东虚拟直播有效果吗

有，虚拟直播间，不仅可以24小时在线，还可以有一定的互动功能，比真人在视频里卖货大大的节省了成本。对于电商的品台对直播的权重要求，虚拟直播间也可以增加在线时长

‘玖’ 电商类直播平台有哪些

电商类直播平台有：
1、拼多多，在拼多多直播平台上，目前所采用的方式是红包裂变的方式，采用这种方式进行直播，即使是普通人，他的直播观看人数也能够轻轻松松的突破10万。但是采用拼多多app进行直播，转化率有多高，是要合适平台属性的。
2、快手直播，快手直播所针对的人群主要是中产阶级人群所针对的城市，主要是三线城市以及四线城市。在快手直播平台上，商户大多数都是个体户商品，大多数都是一些土特产，农产品以及手工产品等等。
3、京东直播，京东直播也是众多电商平台当中有一定知名度的直播app，是一个新型的购物方式。因为京东app本身有着电商基因，作为京东的商户，想要达到互动营销，想要高效促转，其中的制胜法宝必然是京东直播。

‘拾’ 京东直播间滚动条怎么设置

京东直播间滚动条怎么设置首先我们需要打开京东直播间的一个APP平台主页面在这个平台主页面中我们给他进行这样的一个滚动条的一个设置操作点击设置操作点击完成就可以了