每一次的电商大促，都是外行看热闹（剁手），内行看门道（技术）。在这国人购买力飞速升级的时代，每一轮爆棚流量背后，都有着那改变世界的技术作支撑。注：部分账号迁移文章仍可点击访问文章阅读！
历年京东 618 技术大赏
技术的意义在于，能用规则化、流程化的技术框架，将大规模、高并发的大促活动做到流水线生产一般规整。在历年的京东 618 大促中，都用了哪些技术作为活动的保障呢？
京东 618：升级全链路压测方案，打造军演机器人 ForceBot
内容简介：
以往在京东，备战 618 大促要提前 3 个月准备压测方案，需要建立独立系统进行线上的压力评测，为各个性能压测团队带来了巨大的工作量。并且，这样的传统压测方案有时数据并不准确。那么，能不能将这样的工作更加自动化、精确化？于是京东开始了 ForceBot 的研发，基于开源的 nGrinder 项目二次开发，并且结合京东业务场景进行了深度定制化的研发改制。如今使用 ForceBot 全链路军演压测系统之后，只需 2 天左右的时间即可完成所有黄金链路的性能评测。那么，FoceBot 的原理和架构是怎样的？在开源项目基础上做了哪些深度改造？关于容器部署、服务通信、数据收集和计算的细节又是怎样的呢？
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京东 618：如何运用深度学习从多个维度优化数亿级别
内容简介：
近年来人工智能成为了科技的热潮，AlphaGo 的卓越战绩、各大科技公司蜂拥进入自动驾驶领域等消息吸引着民众的目光。但其实严格意义上这些工作统一归属于同一个学科——机器学习。人工智能的目的是教会计算机完成现在人类做得更好的事，而机器学习可以说就是其中最重要的事情，因为它是实现人工智能的一种方法。没有学习，计算机就永远无法跟上人类的步伐；有了学习，一切都与时俱进。目前机器学习成为了一个巨大的中心，通过这个中心，多个领域里积累的经验被建模，从而获得更为快捷广泛的应用。
深度学习则是一种实现机器学习的技术。其基础人工神经网络是早期机器学习中一个重要的算法，最初受到人类大脑生理结构中互相交叉的神经元启发。随着无数科研工作者的投入，目前人工神经网络已经可以达到一个极高的层数和亿万计数的神经元，在某些领域做得比人类更好，例如围棋领域。
作为国内最大的自营电商，京东也积极应用深度学习技术在各个业务线，优化用户体验。本文将着重介绍京东如何运用深度学习技术去优化商品数据，构建智能的商品生态来提升多业务用户体验。
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京东 618：如何配合业务打造 JDReact 三端融合开发平台？
内容简介：
React Native 虽然解决了传统开发效率低下、性能比较差、灵活性差、接入困难等问题，但是也存在着非常多的局限：RN 框架原生并不支持 Web 端、RN 框架官方并不支持热更新、Facebook 给出的官方 RN API 不能完全满足业务快速的发展，等等。同时，在一些交互非常复杂、页面非常复杂、需要频繁的更新、需要一些手势交互的场景，RN 仍有些内存跟性能的瓶颈。
针对上述问题，京东给出的解决方案是基于 RN 框架进行了深度定制和二次开发，逐步打造了符合京东业务的 JDReact 三端融合平台，主要的工作包括：第一，把 RN 的核心 Base 库拿来做裁剪和二次开发；第二，在后端搭建了一个功能支撑平台，帮 RN 框架增加了灰度更新升级、数据监控以及降级容灾功能。第三，基于整个 RN 框架，结合京东的一些业务特点，封装了一套自己的业务组件，包括 UI 公共组件库。第四，打通 Web 端，实现了一套 RN 框架向 ReactJS 转换的工具。
本文全面、详细地介绍了 JDReact 三端融合平台的架构以及各方面的优化工作。
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京东 618：智能机器人 JIMI 的进击之路
内容简介：
京东一直致力于用技术驱动业务成长，全面提高用户体验。在人工智能汹涌发展的今天，面对用户日益增长的业务需求，基于对未来客服人力成本可能的提升，以及人工智能技术的发展趋势，自 2012 年起，京东决定研制智能机器人以应对业务不断拓展带来的客服成本压力。
从初期的售后服务，到之后的售前服务，再到新推展的移动端、微博、微信等多平台端口，JIMI 客服机器人为用户提供推荐商品、告知优惠、砍价、下单、直接支付的售前全流程闭环体验，让用户可以边咨询边购物，成为用户贴心的购物助手，不仅如此，JIMI 机器人还拓展到金融、店铺、京东到家等各个业务层面。
本文将深度解析 JIMI 机器人的技术体系，多角度介绍 JIMI 智能机器人 5 年以来进击的发展之路。
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京东 618：一个中心五个原则，谈谈物流系统的大促优化实践
内容简介：
在京东的订单流链路中，可以简单的划分为订单前和订单后两部分，我们在京东主站上搜索商品、浏览商品详情、把商品加入购物车、提交并支付订单等环节属于订单前，订单提交之后，订单信息流就进入订单后的物流系统部分。每逢 618 大促期间，大家可能会更多的聚焦到网站 PV、秒杀系统、交易数据、广告收入等等。其实对于京东来说，其很核心的优势来源于精准的时效承诺、极速的送货体验和极致的售后服务，在大促期间，物流系统的表现对客户体验至关重要。
者文明于 2012 年初加入京东，主要负责京东物流的系统架构。本文他将会围绕京东 618 大促中 DB 侧的备战工作来详细介绍他们的经验和技术细节，主要内容涵盖慢 SQL、垂直和水平拆分、读写分离、生产库和报表库分离、连接池优化、参数调优等方面。
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京东 618：容器技法日趋娴熟，60% 业务已切换至 Kubernetes
内容简介：
容器技术火遍技术界，很多公司包括传统行业企业都已经从观望者转变为采用者。作为最早期采用容器技术的一批先锋者，京东从 2015 年的 9 千多实例扩大到如今容器作为业务上线默认选项，支撑全部业务运行以及中间件、数据库等。此外，在经历了从 OpenStack 到 Kubernetes 的迁移转变之后，京东容器引擎平台已经了从 1.0 迭代到 2.0 版本，并且于今年陆续开源数个项目。
积累如此久并且支撑过 618 大促的京东容器技术是怎样的？有哪些革新又有哪些值得业界学习呢？已经开源的项目是怎样的呢？本文将详细为你介绍。
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京东 618：从演习、监控到预案，京东无线全面备战
在京东 16 年上季度的财报中，无线端（包括移动端和微信等其他无线平台）占比已经超过 72%，这也给京东无线业务部带来了巨大的压力。16 年，京东 618 主会场首次全面采用个性化策略，同时，618 期间的一系列促销活动，预计将为后端带来超出日常 20 倍左右的流量洪峰，这都给无线业务部带来了更大的挑战。为了迎接挑战，防止突发情况的发生，无线技术团队从演习、监控到预案，制定了全方位的备战计划。
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京东 618： Docker 扛大旗，弹性伸缩成重点
对于京东而言，618 更是这一年中最大的一次考试，考点是系统的扩展性、稳定性、容灾能力、运维能力、紧急故障处理能力。弹性计算云是京东 2015 年研发部战略项目，它基于 Docker 简化了应用的部署和扩容，提高了系统的伸缩能力。目前京东的图片系统、单品页、频道页、风控系统、缓存、登录、团购、O2O、无线、拍拍等业务都已经运行在弹性计算云系统中。过去的一段时间里，弹性计算云项目在京东内部获得了广泛应用，并且日趋稳定成熟。一方面，这个项目可以更有效地管理机器资源，提高资源利用率；另外还能大幅提高生产效率，让原来的申请机器上线扩容逐渐过渡到全自动维护。京东弹性计算云项目将深刻影响京东未来几年的基础架构。
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