技术和商业的碰撞,谈阿里云与天猫双11这十年
2009年,发生了两件看似不起眼的事。
初春刚过,阿里云在北京一栋没有暖气的写字楼写下了飞天第一行代码。
同年11月11日,淘宝商城启动了一个叫做双11的促销活动。
谁也没想到,多年以后他们会是现在这模样。
前传
2007年淘宝的交易额突破了400亿,技术团队却喜忧参半:现有集中式架构已经捉襟见肘,该如何应对?
随即启动的分布式改造获得巨大成功,淘宝所有的业务都做了模块化。
尽管这次技术升级在现在看来存在诸多局限性:更多的是为了应对不断增多的图片缓存,在CDN端对海量的图片缓存做了一些限流操作。但就是这次改造成就了历史上第一个双11,2009年双11当天的流量达到了一个高峰,在旧的架构体系下,这几乎是一项不可能完成的任务。
一年后,飞天的第一个版本上线,仅有几十台机器的集群开始服务第一个内部客户——阿里金融。
这些探索让所有人看到了一个趋势:用分布
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大数据解决方案
原文: 大数据解决方案 大数据处理 1、数据库 垂直拆分:根据业务把表放到不同的数据库,解决表之间的IO竞争 水平拆分:根据某种规则把单表数据分成多张表存储,解决单表数据量大的问题 索引:根据业务场景创建合理的索引,如果数据量很小建议使用索引(300条以内) 索引使用场景: 动作描述 聚集索引 非聚集索引 主键列 是 是 外键列 是 是 列经常被分组排序 是 是 返回某范围内的数据 是 否 一个或极少不同值 否 否 小数目的不同值 是 否 大数目的不同值 否 是 频繁更新的列 否 是 频繁修改索引列 否 是 分离活跃数据:把常用的数据和不常用的数据分离,例如活跃用户和不活跃用户 读写分离:写用主库,读用从库 其它:表结构优化、SQL语句优化 2、缓存 读数据时先从缓存中取,命中不到再读库 3、集群 使用hadoop做集群,可以同时处理相同的数据
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