淘宝双11技术揭秘：数据架构与实时计算平台

淘宝在应对“双11”这样的电商高峰期时，展现出了强大的技术实力和架构设计。其技术架构主要分为五个层次：数据源层、计算层、存储层、查询层和产品层。数据源层包含了淘宝主站的核心数据库，包括用户、店铺、商品和交易等信息，以及用户的浏览、搜索行为日志，这些都是数据产品的重要基础。 数据实时产生后，通过阿里巴巴自主研发的数据传输组件DataX、DbSync和Timetunnel，实现了准实时地传输到一个由1500个节点组成的Hadoop集群，这个集群被称为“云梯”。在“云梯”上，大量的MapReduce计算任务每天处理约1.5PB的原始数据，这些计算通常在凌晨两点前完成，但可能提供的是经过一定冗余处理的中间状态结果，以平衡实时性和数据处理效率。 对于实时性要求高的数据，如搜索词的统计，淘宝采用了另一种解决方案——实时计算平台“银河”。它是基于流式数据的分布式系统，能够接收来自TimeTunnel的实时消息，在内存中进行实时计算，并快速将结果更新到NoSQL存储设备中，确保前端产品可以及时获取所需数据。 然而，“云梯”和“银河”各有其定位：“云梯”主要负责离线计算，适用于处理大规模、周期性的数据分析，而“银河”则专注于实时性极高的数据处理，适合于对时效性要求严格的场景。这两种系统并不直接提供实时数据查询服务，因为它们的设计目标和性能特性决定了它们在满足实时查询上的局限性。 淘宝的技术架构设计充分考虑了数据的实时性、处理能力和系统稳定性，通过合理的分工和优化，确保在“双11”这样的高流量时期，能够高效、稳定地服务用户，满足业务需求。这种架构的优势在于能够灵活应对不同场景下的数据处理，保证了淘宝在竞争激烈的电商市场中的技术领先优势。