京东购物车如何提升30%性能

背景

购物车面临的挑战：

1）新业务：随着业务形态的丰富，购物车在不断支持各种新业务，依赖的外部接口也随之增加；

2）下沉：一些前端调用的接口下沉到购物车中台；

3）前置：结算流程很多业务前置到购物车中，如优惠券、京豆；

4）扩容：为改善用户体验购物车可容纳的商品数量在不断增长；

这些导致购物车依赖的RPC接口数量及分页调用次数都在不断增加。购物车作为交易流程开端，本身流量较大，在业务复杂化的背景下，如何提高性能保证用户体验，成为购物车面临的较大挑战。

全异步化改造方案

通过增加服务器资源虽然能在一定程度上解决问题，但会带来较大的成本开销，也与工匠精神相悖。能否通过技术手段提升性能呢？通过分析，异步化改造成为解决这一问题的有效手段。

1）不同RPC并行

购物车依赖接口达几十个，各接口间存在复杂依赖关系。必须先梳理各接口间依赖，识别哪些可以并行。然后将原有代码拆分为两部分：RPC异步请求和结果处理，按照依赖关系，让RPC最大限度并行执行，减少在结果处理阶段异步响应等待时间，从而达到提升性能的目的。