淘宝双11技术揭秘：数据架构与实时计算平台

淘宝应对“双11”期间的技术架构复杂而精密，其核心在于处理海量数据和高并发访问的需求。在技术架构上，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。 1. 数据源层：这一层是架构的基础，包含了淘宝主站的用户、店铺、商品和交易数据库，以及用户的浏览、搜索行为日志等。这些数据提供了淘宝业务运行的原始信息，是后续分析和决策的重要依据。 2. 计算层：“云梯”是关键组件，由1500个节点的Hadoop集群构成，负责处理大规模的离线数据处理任务。每天大约4万个MapReduce作业在此执行，对约1.5PB的原始数据进行处理，确保在凌晨两点前完成大部分计算。 3. 存储层：存储在“云梯”上的计算结果可能是中间状态，以平衡数据冗余和前端计算的性能。对于实时性要求高的数据，如搜索词统计，淘宝开发了“银河”流式数据实时计算平台。它是一个分布式系统，接收实时数据，进行内存中的实时计算，并快速更新到NoSQL存储设备。 4. 查询层：由于“云梯”和“银河”专注于离线和实时计算，它们并不直接提供实时查询服务。这意味着前端产品通常不能直接从这两个平台获取数据，而是通过特定的接口或服务来获取经过处理后的数据。 5. 产品层：这是架构的顶层，负责将计算和存储的结果整合，转化为可供前端产品使用的数据。产品层需要与底层技术平台紧密协作，确保数据的准确性和及时性。 淘宝的技术架构设计充分考虑了数据的实时性和持久性，通过合理的分工和优化，实现了大规模数据处理、实时响应和高效服务。这不仅支撑了双11期间的流量高峰，也为日常运营提供了强大保障。同时，这种架构也为其他在线业务提供了可借鉴的最佳实践，展示了阿里巴巴在大数据处理和云计算方面的深厚实力。