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京东APP百亿级商品与车关系数据检索实践 | 京东云技术团队

导读 本文主要讲解了京东百亿级商品车型适配数据存储结构设计以及怎样实现适配接口的高性能查询。通过京东百亿级数据缓存架构设计实践案例,简单剖析了jimdb的位图(bitmap)函数和lua脚本应用在高性能场景。希望通过本文,读者可以对缓存的内部结构知识有一定了解,并且能够以最小的内存使用代价将位图(b

导读

本文主要讲解了京东百亿级商品车型适配数据存储结构设计以及怎样实现适配接口的高性能查询。通过京东百亿级数据缓存架构设计实践案例,简单剖析了jimdb的位图(bitmap)函数和lua脚本应用在高性能场景。希望通过本文,读者可以对缓存的内部结构知识有一定了解,并且能够以最小的内存使用代价将位图(bitmap)灵活应用到各个高性能实际场景。

1.背景

整个汽车行业行特殊性,对于零配件有一个很强的对口特性,不同车使用的零配件(例如:轮胎、机油、三滤、雨刮、火花塞等)规格型号不一样。在售卖汽车零配件的时候,不能像3C家电、服饰,需要结合用户具体车辆信息,推荐适合的配件商品。基于此原因,京东自建人车档案模型并且利用算法清洗出百亿级的车型-零配件的适配关系数据,最终形成“人->车-〉货”关系链路,解决“人不识货”的问题。 具体使用场景如下图:

京东APP百亿级商品与车关系数据检索实践 | 京东云技术团队 - 第1张

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