京东app源码

‘壹’ 谁有android仿京东那样的网上商城的源码

听你的语气 应该是基本的 做个基本的样式的系统, 其实这个很简单。如果你没有学习过数据库设计,就想一下用生活的想法去设计表,或者说,在网上搜索一下人家怎么设计表的,模仿一下也可以的,数据库增删改查,了解...

‘贰’ 如何使用京东代码库之Git安装

本帖最后由 云平台技术客服 于 2013-8-9 14:10 编辑

For windows:
首先从google code下载最新的windows的git安装包msysgit，本文所用版念悉本为Git-1.8.0-preview20121022.exe ,然后就开始安装了：

安装msysgit

下一步

选择安装位置，下一步

选择安装主键，默认核高和，下一步

不启动创建文件夹选项

默认选择Git Bash

选择默认的Checkout Style

安改盯装完成

For linux:从源码按安装：
从http://git-scm.com/download 下载最新版本的源码tar包，我下载的是git-1.7.6.tar.gz
# tar xzvf git-1.7.6.tar.gz# cd git-1.7.6
# ./configure -prefix=/usr/local/git
# make install

CentOS/Redhat Fedora安装：
# yum install git

Debian/ubuntu 安装：
# apt-get install git
或者
# aptitude install git

Gentoo安装
# emerge –av git

‘叁’ 通过自己开发的APP上京东淘宝可以省钱,有什么经济利益

可以加广告或推荐产品找商家分成。

‘肆’ 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。非常贴乱竖近工作实践，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，并且会进行访问哗薯大次数的统计上报，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手纳式。

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。

‘伍’ 做一个像淘宝，支付宝，京东这样的APP需要多少钱

随着我们国家发展，我们已经逐渐的进入了一个名为电商的时代，在这个时代里面，淘宝，支付宝，京东这些APP的逐渐兴起，使得我们能够很方便的选购我们需要的产品，在购物的时候既不用费事也不用费力了。那么有些小伙伴也许会问做一个像淘宝，支付宝，京东这样的APP大概需要多少资金呢，其实这个问题并没有太过具体的数字，因为你对于软件的性能要求是不一样的，所以就会导致金额不等，但是一般情况下讲，如果手头资金有限，那么5000至10000左右就能够做起来，如果想做一个比较好一点的能够购物的软件，并且手里面的资金较多的话，大概所使用的资金范围为50000到100000左右。

如果你有计划有规划的想要开发一款性能良好的软件，并且你拥有大量的投资资金，那么你可以选择比较贵一点的，价格大约就在五万到十万左右。一款好的APP在使用过程中时十分流畅的，并且一般情况下是不会产生卡顿这种情况的，一款好的APP当然能够最大程度地服务于用户，满足用户的要求了。