今年的“双十一”全民网购狂欢节已经落下帷幕，从各电商企业发布出来的数据来看，今年的热烈程度再次毫无悬念狂刷以往的记录。而在这一切的背后，是一场“真枪实弹”的技术硬仗，更是一场能令技术人“热血沸腾”的技术狂欢。本文中，牛小七将总结国内各大知名电商的技术架构实践，带大家一睹它们如何鏖战“双十一”？

当当：促销系统和交易系统双系统重构

重构促销系统：当当原促销系统模型较陈旧、扩展性差、不成熟并且与其它系统耦合严重，因此，此次的核心改进点在于促销系统的扩展性、灵活性，系统解耦和更强大的数据处理能力。在确定基本促销模型并抽象后，重点在于实施解耦，当当将直读DB和存储冗余促销数据的系统修改为调用服务及监听MQ；在逻辑回收方面，将促销校验与促销计算提取为交易服务，回收原先由购物车、交易系统自行处理的促销逻辑。此外，还做了提取促销工具属性及完善促销系统查询服务的工作。在应用架构实现上，从前端页面到后端逻辑，尽量避免有逻辑与促销类型直接绑定，全部以插件化方式与促销模型对接，完全根据促销类型的配置进行组装。鉴于促销的时效性和实时性要求，当当在数据库前加Redis缓存，以提高响应速度，同时监听MQ，根据事件清理相应的缓存数据。

重构交易系统：当当交易系统的重构使用了业界较成熟的系统方案，重构过程主经包括易于管理的集中化配置、将大流程计算结果进行缓存提高页面刷新速度、小版本结算与统一结算合并、巧借Nginx的reload配置进行灰度发布等。由于交易系统的计算都和金钱有关，当当还提出线上并行比对方案，根据老交易系统比对新交易，保证其逻辑正确。此外，还开发了分流功能，按照用户id分流前，先使用测试白名单中的用户进行预验证，预验证通过后，再按比例由低至高逐步切换。值得一提的是，基于灰度发布技术，新交易系统的Web服务器很容易做到按需伸缩。

苏宁：主抓四大方向

系统拆分：技术上分析主流程、分离主干系统和枝叶系统、根据业务内聚性独立出主干系统，做到分别部署。并根据业务功能拆分出会员、商品、库存、价格、购物车、交易、订单和内容管理几大系统，组建对应的研发中心来维护；根据交易环节的系统压力，独立出抢购和秒杀系统，拆分出购物券、云钻等营销类的系统，并组建营销中心。

基础平台：基础平台主要抓基础架构、通用系统、中间件及包括运维监控、持续集成、大数据分析、风控系统在内的平台。主要工作包括系统之间的通讯、统一验证和内部管理系统的统一权限、Session共享、分布式调用链、Redis分片存储、数据库的分库分表中间件、统一配置管理和流控等。

研发流程：除通过代码走查、sonar平台、各种测试等手段，中心也采用代码飞检来确保代码质量。代码飞检即定期快速评审系统核心代码，主要由各个系统负责人、架构师以及总监负责。流程发布检查单为系统的最后一关，需经过产品负责人、开发负责人、QA、测试负责人、DBA、运维人员、以及线上验证人员对各个环节进行确认，确保系统上线过程少出问题或出问题能及时下架。

系统保障：主要重视提高系统负载能力和应急预案两方面。在提高系统负载能力方面，根据历史数据对双11流量进行预估，细化到每个系统的PV、UV、峰值TPS，并对目前系统压力、容量和相关指标进行统计。此外，对系统进行了自上而下的体检，针对发现问题制定相关方案。具体体现在对系统架构梳理、关键代码优化以及中间件调优。在应急预案方面，主要涉及拒绝黑名单、限流及降级策略。限流通过防火墙流控、中间件流控功能和组件实现。

蘑菇街：五个关注焦点

稳定性：对已遇到过的问题，及时采用各种方式解决或规避。

多维度的阈值监控：实时pid数量监控、调整容器内存计算算法更精确监控内存、修改container里的rsyslog配置，只让宿主机去读kernel以解决日志乱序。在压力大的情况下，为个别容器进行动态的CPU、内存等扩容或缩容，调整甚至放开磁盘iops限速和网络的TC限速。此外，定期扫描线上潜在风险。

灾备和紧急故障处理：如在不启动DockerDaemon情况下，离线恢复Docker中数据的方法。方法是：用dmsetup create命令创建一个临时的dm设备，映射到Docker实例所用的dm设备号，通过mount临时设备，恢复原有数据。支持Docker容器冷迁移。通过管理平台界面一键实现跨物理机迁移。

与已有运维系统的对接：Docker集群须能与现有运维系统无缝对接，才能快速响应，做到秒级的弹性扩容／缩容。因而以统一的容器管理平台，实现对多个Docker集群的管理，从下发指令到完成容器的创建可以在7秒内完成。

性能优化：针对磁盘IO的性能瓶颈，调优部分内核参数。引入Facebook的开源软件flashcache，将SSD作为cache，提高docker容器的IO性能。通过合并镜像层次优化docker pull镜像的时间。在docker pull时，每一层校验的耗时很长，通过减小层数，不仅大小变小，docker pull时间也大幅缩短。

唯品会：六个设计要点

系统模块有效切分：原业务系统在实际运作中业务耦合严重、模块划分不合理，导致模块之间边界不清楚。唯品会从整个系统角度出发，梳理整个流程，重新做系统定位，将不同业务子系统做物理分离，减少彼此依赖，使各个子系统独立部署，出现问题后能快速采取措施，隔离出问题模块，将故障影响降到最低。

服务化解耦，集中服务治理：基于Spring的Java开发框架独立自主开发Venus系统，涵盖数据库访问层封装、缓存接口封装、CRUD服务代码自动生成、OSP/REST服务调用接口封装及异步支持等方面，降低开发复杂度,、提高开发效率、提升代码质量,、规范开发流程。

增加异步访问：对于系统间实时性要求不高、执行耗时的操作，可通过异步处理提高调用者性能、响应能力。通过异步调用通知非主要流程，加快系统主要业务流程的反应速度和性能，异步处理机制可起到缓冲的作用，被通知的下游系统可依据自身能力控制处理数据量，避免遭受超负荷的冲击，保证系统稳定运行，增加系统可用性。分布式异步消息队列服务器可在宕机后确保消息不丢失，异步系统有重试机制，从而提高系统可用性、健壮性和扩展性。

多阶段缓存，降低后端压力：做动静分离降低后端压力。引入分布式缓存，对缓存数据服务节点做统一集中管理，支持缓存集群弹性扩展，通过动态增加或减少节点应对变化数据访问负载；冗余机制实现高可用性，无单点失效，不会因服务器故障而导致缓存服务中断或数据丢失。应用端使用统一的API接口访问缓存服务器。此外，唯品会还巧用应用服务器本地缓存，将基本不修改的配置数据、全局数据缓存在应用服务器本地，减少对后端缓存服务器实例的峰值冲击。

优化数据库访问：优化复杂查询和关键模块的数据库慢查询。保证在实现功能的基础上，减少对数据库的访问次数；通过查询参数，减少对表的访问行数，最小化结果集，减轻网络负担。采用读写分离技术，通过一主多从，写操作只发生在主表，多操作发生在从表上以缓解对主数据库的访问压力。并借助于分布式缓存，提供远大于数据库访问的性能。在设计时，需要防止缓存失效带来的缓存穿透压力，容许一定程度的数据冗余。对于关键模块，为防止因依赖而影响当前模块的性能和可靠性，可适度保存其它模块的关键数据，减少由于访问其它模块服务带来的系统损耗和可靠性压力。使用NoSQL数据库对海量大数据进行存储和处理。

加强系统监控：在系统和网络层面的监控，主要监控服务器指标（如CPU、内存、磁盘、流量、TCP连接数等）和数据库指标（如QPS、主从复制延时、进程、慢查询等）。业务层面监控主要通过在指定页面做埋点，和从业务系统的数据库两种方法，将需要监控的数据抽取出分析处理，存入自己维护的数据库中，然后通过浏览器页面、展示监控数据，页面同时提供各种时间维度上的筛选、汇总。此外，独立研发应用性能监控平台Mercury，通过在应用程序中植入探针逻辑实现对应用代码、关系数据库、缓存系统的实时监控。Mercury通过收集日志、上报日志的方式即时获取相关性能指标并进行智能分析，及时发现分布式应用系统的性能问题以及异常和错误，为系统解决性能和程序问题提供方便可靠的依据。

巧用云服务，挖金“双十一”

对于电商平台来讲，如果Web服务、业务数据库及静态资源部署在同一台服务器上，会相互影响执行效率；此外，还会有单点故障的问题，面对以上问题，最直接的方案则是做动静分离。而电商平台多重图片应用，需要消耗大量的带宽资源，同时图片的存储和处理会产生大量的成本。因此，使用第三方的存储服务将使得电商企业可以从容应对业务增长，特别是在“双十一”这种关键的场景下更显得尤为重要。在电商的业务场景中，七牛的技术方案将主要帮助他们解决如下难题。

KODO对象存储：电商平台有着诸如图片及部分社区电商平台的视频存储的需求。静态资源从业务服务器上剥离出来存储在七牛，加载时性能会提高。对于此，七牛把存储系统（甚至是主机系统和未来大的计算系统）进行孵化和提取出来，存储系统的扩容可达100PB级。

融合CDN加速：在类似“双十一”这样的大促活动中，宝贝刷不出来会严重影响电商平台用户的体验，而将电商平台的宝贝图片通过CDN缓存到靠近用户的节点，能提高CDN效率。同时，由于七牛云服务的弹性扩容，也避免了电商因大促自建存储而耗费各种资源等情况，让电商平台能自如应对突发业务的流量。此外，七牛特有的融合CDN加速平台，是引入主流CDN厂商优质节点与七牛自有高质量节点相结合而形成的，全面覆盖各运营商，真正做到了无盲区，特别关注小运营商区域，确保各区域的网购用户都能享受到最优的服务体验。七牛融合CDN加速成功实现了节点级互备，确保服务高可用高性能及持续可用。

DORA数据处理：电商平台上图片的各种转码需求非常大。由于移动设备种类繁多、屏幕分辨率不一致，就需要非常多的规格。如果图片一有改动，就需要让后台运维遍历所有图片重新转化。这样不仅加大了运维人员的工作量，还需要大量的存储空间。七牛图片实时转码功能，可帮助电商用户实时扩展新的图片规格，并且将转码生成的新规格图片放在七牛提供的缓存层供App调用，不用占用存储空间。这种服务器端只需存储一份原图，其他规格实时生成且不占用存储空间的机制，自然能帮助其节省大量的存储成本，同时用户体验也能得到很好的提升。此外，存储于七牛的所有JPEG格式的图片均可实时转码成WebP格式，还可进一步提升用户访问图片的流畅度，同时帮用户节省流量。

目前，七牛已为包括有赞、帮5买、有货（YOHO）、美柚、穿衣助手、明星衣橱、蘑菇街、1626奥特莱斯等在内的电商客户提供安全存储、双向加速及图片处理服务。

声明：本文部分内容根据微信公众账号InfoQ的《盘点电商大战背后的技术力量支撑》一文整理而成。

转自公主号: Python开发者  鏖战双十一，电商技术力量揭秘

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