淘宝双11技术架构：大数据处理与实时计算揭秘

"淘宝应对"双11"的技术架构分析" 淘宝在应对"双11"这样的大规模购物节时，其技术架构的设计至关重要。这个技术架构主要由五个层次组成，以应对海量数据的处理和高并发的挑战。 首先，数据源层是整个架构的基础，包括淘宝主站的用户数据库、店铺数据、商品信息、交易记录以及用户的浏览和搜索行为日志。这些实时生成的数据是业务运营的核心。 其次，计算层主要由"云梯"——一个拥有1500个节点的Hadoop集群构成。利用DataX、DbSync和Timetunnel等工具，数据源层的数据被准实时地传输到Hadoop集群进行大规模的MapReduce计算。每天处理约1.5PB的原始数据，通常在凌晨两点前完成大部分计算任务。 为了满足对时效性要求高的场景，比如搜索词统计，淘宝还构建了实时计算平台"银河"。"银河"是一个分布式系统，它接收实时消息，使用内存计算并快速将结果存储到NoSQL存储设备，如HBase，以便前端产品能够快速访问。 然而，存储层是解决查询性能的关键。这里包含基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom。MyFOX用于处理结构化数据，而Prom则适用于半结构化或非结构化的大数据存储，两者协同工作以满足不同类型的查询需求。 最后，查询层和产品层负责将计算和存储的结果转化为用户可见的产品和服务。查询层优化了数据检索，确保前端应用能够高效地获取和展示数据，产品层则将这些数据转化为用户友好的界面和功能。 淘宝的"双11"技术架构设计巧妙地结合了离线计算、实时处理和高效查询，确保了在高强度流量冲击下系统的稳定性和用户体验。通过分布式计算、存储和查询的优化，淘宝成功地应对了"双11"期间的高并发和大数据量挑战。