京东APP百亿级商品与车关系数据检索实践
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内容提要
京东通过自建人车档案模型，利用算法清洗车型与零配件的适配关系，形成“人->车->货”链路。采用jimdb的位图函数和Lua脚本设计高性能缓存架构，支持集群扩展，确保高可用性。接口性能优化至T999小于13ms，提升搜索效率。
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关键要点
- 京东自建人车档案模型，清洗车型与零配件适配关系，形成“人->车->货”链路。
- 采用jimdb的位图函数和Lua脚本设计高性能缓存架构，支持集群扩展。
- 接口性能优化至T999小于13ms，提升搜索效率。
- 汽车行业零配件具有强对口特性，需结合用户车辆信息推荐适合配件。
- 用户在京东APP绑定车型信息，建立“人车档案”数据。
- 运营在后台将商品与车型绑定，形成“商品与车型关系”数据。
- 位图结构通过最小单位bit存储信息，优化内存使用。
- 商品与车关系缓存采用SKU作为KEY，偏移量作为VALUE，降低内存消耗。
- 缓存架构设计支持集群横向/纵向扩容，确保高可用性。
- Lua脚本降低网络开销，提升搜索服务性能，接口响应时间优化。
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