【分布式利器：大厂技术】6、京东分布式存储突围：云海AI存储+JMQ，支撑618峰值的技术细节

京东分布式存储突围：云海AI存储+JMQ，支撑618峰值的技术细节

京东的分布式技术，是“电商大促+AI存储”的特色代表——从618的每秒百万级订单，到AI大模型的千亿级参数存储，京东避开了通用领域的同质化竞争，在“存储”领域形成差异化优势，主打“高性能、大吞吐、电商适配”。

本文将拆解京东2个核心技术（云海AI存储、JMQ），解析其如何支撑电商大促和AI训练，适合电商、AI场景的开发者参考！
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一、核心技术1：云海AI存储（高性能分布式存储）

1. 技术定位

京东全自研的分布式存储系统，代码自研率超98%，主打“AI训练+电商大促”场景，解决“高IO、大带宽、海量数据存储”痛点。

2. 核心亮点

• 性能顶尖：在IO500榜单中跻身全球前四、国产第一，4K随机写IOPS达1000万级，支撑AI大模型训练；
• 带宽充足：单集群带宽达TB级，满足大模型训练的海量样本传输需求，比通用存储快50%+；
• 电商适配：支持冷热数据分层，存储618订单数据、商品图片、物流单据，适配高并发读写；
• 兼容生态：支持POSIX接口，适配TensorFlow、PyTorch等AI框架，无需修改应用代码。

3. 典型应用

• AI大模型训练：支撑京东自研大模型、科大讯飞等外部客户的千亿级参数训练，缩短训练周期30%+；
• 618大促：订单数据实时存储、商品图片分发，支撑每秒百万级订单的高并发读写；
• 物流调度：物流路径规划的实时数据存储，保障调度算法的高效运行。

二、核心技术2：JMQ（企业级消息队列）

1. 技术定位

京东基于Kafka优化的企业级消息队列，主打“电商高并发、金融级可靠”，解决“订单同步、流量削峰、数据解耦”问题。

2. 核心亮点

• 高并发支撑：单机吞吐量达10万+，618期间支撑每秒百万级订单消息传输，零丢失；
• 金融级可靠：支持消息回溯、死信队列，保障订单状态同步、支付回调的一致性；
• 电商适配：内置“延迟队列”，支持订单超时取消、物流提醒等电商特色场景；
• 运维友好：提供可视化监控界面，支持故障告警、消息追踪，降低运维成本。

3. 典型应用

• 京东电商：订单状态同步、库存实时扣减、商品评论实时推送；
• 京东金融：支付回调、信贷审批消息流转，保障金融交易安全；
• 物流系统：物流节点状态更新、包裹轨迹追踪，支撑全国物流调度。

三、补充技术：JDT-Compute（分布式计算引擎）

1. 技术定位

基于Spark优化的企业级计算引擎，强化电商场景的实时分析能力，解决“订单实时统计、用户行为分析”问题。

2. 核心亮点

• 大促适配：优化Shuffle过程，解决618期间“热点商品”的数据倾斜问题；
• 实时性强：支持秒级数据处理，适配订单实时统计、销量排行榜更新；
• 生态兼容：兼容Spark生态，现有Spark任务可直接迁移。

3. 典型应用

• 618大促：实时销量统计、热门商品排行、优惠券使用监控；
• 用户行为分析：京东APP用户浏览、购买行为实时分析，支撑精准营销。

四、京东分布式技术的核心优势

1. 存储差异化：云海AI存储性能国内领先，在AI训练、高并发场景形成独特优势；
2. 电商深度适配：所有技术都针对618大促、物流调度优化，落地性强；
3. 自研可控：核心存储系统代码自研率高，无外部依赖，可快速响应业务需求。

你觉得京东云海AI存储和字节ByteFS相比，哪个更适合AI训练？JMQ在高并发场景的稳定性如何？欢迎评论区讨论！想了解各大厂技术的实测对比？

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