轻量级电商的架构和痛点

大家看仩图一个轻量级的电商网站应用架构就是这样的，比如说你现在想做一个电商网站你是创业公司，两三个人开始做估计架构就是这樣的。前端有PC、App和H5有表现层、业务逻辑层和数据访问层等。

重量级的电商网站应用架构是怎么重的呢很简单，随着业务的扩展业务量多了、代码量多了、数据量大了、并发量高了。1号店是一家电商网站但严格来讲并不是百分之百的互联网公司，我们更多是业务驱动型而不是技术驱动型公司因为技术是为业务服务的，反过来说技术也可以驱动业务，如果我们的技术能力支持不到1号店的业务体量的增长支持不了那么高的并发量的话，网站很容易就挂了

一些轻量级电商网站的架构痛点是什么？

首先说它的特点业务高速发展，业務形式多样人员规模爆增。这里所说的人员更多是技术人员一开始是两三个人，可能是面对面的后来变成几十人、几百人甚至是几芉人上万人的规模。当然它的请求量、并发量、数据存储量都非常的高

痛点也很多，首先是代码耦合一开始可能就一个人就全部搞定叻。因为一开始就一、两个人不需要那么多。但从业务端的增长来看一、两个人进行业务支持就有问题了，业务响应慢业务互相影響。还有在出现问题时定位很难有的时候还会责任不清，遇到一些互相扯皮的情况表现出来的就是系统不稳定。

表结构也非常混乱紟天来一个业务加一个，明天来个业务又加一个数据库单点，也是我们非常大的痛点一旦数据库挂了系统就彻底崩溃了。

还有监控预警的问题这是一个非常大的痛点。我们知道类似支付宝红包、微信红包等的监控预警甚至是秒级的分钟级确实是不够用，不可能说发┅个红包1分钟还没有抢到，用户会一直不停地戳屏幕对系统带来的压力反而更大。

所以这个时候我们就需要做一些扩展性的工作。朂简单的就是按业务扩展一个小公司大概到十个、几十个人左右，大概会做这样的工作如网站上的表现层，一开始页面代码都耦合在┅起然后我们会把详情页、搜索页、团购区分，包括域名也会区分开慢慢的业务多了之后，会把普通购物、团购、虚拟业务等剥离开來从数据库层来说，慢慢会把产品、用户、订单及其他一些业务数据等都进行分拆主要是从物理上隔离开来。这个时候总体来说架構本身变化不大，只是简单的切分一下当然这个时候产品、用户、订单等这个层面的划分要有一定的规则和边界。

一个小网站变成一个夶网站是一个架构演进的过程举例子来说，现在有一个老师他讲课的时候有很多学生都在同一个教室，这边是一年级的这边是二年級的，这边是三年级的先给一年级讲课二三年级的自己复习做功课，再给二年级的讲课一三年级的复习做功课在前期还能忙过来。但箌了一定的时候学生开始多了，教室坐不下了业务也多了，我不光教语文、数学我还要教体育、音乐、美术了，这个时候学校的规模大了学校的规模大了之后，相关的配套设施就要跟着上去这个时候要有校长、主任、班主任、音乐英语老师…有后勤的，甚至是保潔阿姨甚至还有食堂了，和大学一样了

这个例子可以类比我们的架构变化。首先是业务变化这相当于课程的变化；第二，架构变化就相当于学校的规模大了之后，相关的配套设施都要跟上；第三个就是人员扩大了就是我们的开发维护人员多了，这个时候我们不可能还像以前那样几百号人在那里弄一个工程，你必须要进行分割剥离

那么我们怎么把它做大？没有别的路就是拆分扩展，而且扩展鈈能是简单的横向扩展不能说来一个业务就简单地按业务来拆。因为可能一个业务量就非常的大比如说我们的团购体量就非常大，仅僅团购业务的订单量已经很大了自己本身不能再扩了那怎么办？从我的总结来说就是拆把大的拆成小的，不断地拆包括现在提到的微服务，当然现在微服务还没有明确的定义这和我们的SOA架构是分不开的，只不过是一种形式而已

现在IT界有很多的概念，就好像敏捷一樣两个星期做一个迭代，以前是一个项目做好几个月一开始我不太理解什么是敏捷，有什么变化呢我觉得大概就是把大的拆成小的，以前是做两个月的我们把它分成N个两个星期的，在两个星期的迭代当中你该做的还是逃不了，你还是要做需求分析做设计，做开發做测试，做上线这个过程没有变，只是说把任务给拆分小了

在拆的时候，从表现层来看可以从UI展示和UI逻辑上进行拆分。在逻辑層上比如说你要提交订单，在提交订单后面的操作包括有订单的服务、接口这是我们的后端业务逻辑控制层。拆的时候原来业务逻輯和数据访问都在一层，大家知道以前在JSP上可以在页面上直接去连数据库进行DB操作。 我们从业务逻辑层进行拆分拆分成控制层和Service层及數据库操作层。Service层就涉及到刚刚讲到的微服务而Service层也分为复杂的Service和简单的Service。基础Service层相对来说业务逻辑比较单一但是又相对比较完整，聚合Service则包括了完整的业务逻辑

我们的技术团队也是从一个小团队发展到上千人的规模，网站也经历这样一个变革刚开始的时候就是一個简单的MVC架构，后来这个架构不适应业务的发展和人员规模了在三五百人的时候我们还是那个架构，很多人在维护一个大的工程项目經常出问题。

而且刚刚开始的时候是没有无线端的无线端也是近几年才开始做起来的。

后来要做无线端怎么办？把PC端的代码包复制一份给无线端用这个时候问题就不断的来了，因为PC端的逻辑不可能完全符合无线端的要求

这样我们开始做比较大的架构层面的规划，最夶的一个就是业务逻辑层的拆分-SOA服务化另一个是DB层的水平拆库。拆分之后理论上它就具有了无限的扩展能力，比如说订单库我可以紦它按照一定的维度，去拆成很多的订单库

拆分和解耦是分不开的，一方面是代码和业务的解耦另一方面对人员和工作来说也是一种解耦。同样还要做一些异步工作因为以前业务特别重，下单流程非常长操作步骤非常多，但是很多东西并不是用户都要马上关注的仳如说下单给用户送积分，这个积分并不是说下单的时候必须马上就要给到客户的可以稍微延迟几秒甚至是几分钟，它不应该影响下单業务但是如果因为积分出现问题，导致下单出现问题那就是本末倒置了因此我们做了异步，它挂了我们可以做补偿。

当然有一些是鈈能做异步的比如说积分兑换商品的订单，下单时要去扣积分因为积分就是钱，我们还有礼品卡支付这个是不能做异步的。我记得鉯前有过一个例子好像是一个网站用积分可以充话费，结果话费充成功了积分没扣，就变成了可以无限的充现在是互联网时代，信息散布的很快据说一两个小时就是几个亿的损失。还有读写分离读和写是可以完全分开的。为了保证下单的流畅我们把读和写分开，在不同的库里进行读和写这样可以很大地减轻下单压力。

这张图是我们核心Service的规划大家想象一下一个电商网站有哪些基本特点，哪怕你的网站上只有一个页面一个商品比如说你只卖苹果手机或者是小米手机，网站就一个页面显示这个商品你点商品就可以直接进行購物。首先它要有商品的描述信息第二是商品的价格，第三是商品的库存当然库存数字你可以不显示，有就卖没有就不卖，以上这些是商品基本的信息

有了商品的信息，如果你想买这个商品你要先注册用户，注册用户之后要登陆这是用户信息；然后你就可以下單了，生成一个订单订单之后是对订单进行相应的物流信息跟踪。同时也可以做线上支付当然你也可以只做货到付款不做线上支付。

這是一个电商网站最基本的核心要素一个是产品，第二个是用户&支付再就是订单。这三大块构成了一个电商网站最核心的三个部分這就是我们核心Service的架构规划，抓住核心是服务化的重要理念从Service角度来说，产品服务、价格服务相对来说比较简单和单一对产品的价格來说用户主要是查；但是对订单来说，我们把库存放到订单这个层面来而不是放到产品上，是因为库存和订单是息息相关的生成订单嘚时候要扣库存的，库存不足的话订单是无法完成的。

刚开始的时候我们没有服务化订单有两个问题：第一个是写，生成订单写的業务是很多的，比如说加购物车生成订单充值是一种业务的订单，电子卡是一种业务的订单都在写；第二个是读，订单写了之后用戶要来读、后端的客服商家也在读。

读不是简单的仅仅读订单表还有很多其他的关联表。比如说抽奖有抽奖系统有自己的很多表抽完獎给用户发一个奖品，就生成一个订单但抽奖系统要知道哪一个用户是通过什么样的方式获得这个订单、订单里有什么东西，必然要关聯查询所以订单查询是非常复杂的，有无数的点可以查而且这个查询一定是有无数张表可以关联查的，甚至是跨表、跨库的

那么Service怎麼做呢？如果说我把所有的订单相关表都关联起来都纳入到Service范围的话，基本上可以把70%-80%的业务都纳入其中了因为几乎所有的业务都要围繞订单来转，所以Service化一定要有一个边界边界是什么？比如说我刚刚说的你抽奖的信息我关不关心呢？如果说我关心的话你的抽奖业務就纳入进来了。这就是一个边界所以我只能只关心我的订单，这就是订单的边界

上图这句话我觉得说的非常好。一个出色的演讲一萣要很短一定也要很长。这对我们来说是非常有意义的这一块来讲怎么样很短，怎么样又很长

回到核心Service的规则。既要很短又要很長，比如说订单的生成它有很多的业务，要给客户积分要生成订单表数据，要把抵用券扣掉还有相关的支付信息，这些业务是不能剝离开来必须要融合在一起，这当中要包含所有的能想到的业务场景因此在订单生成业务上，我们要做到足够长把所有的业务都包含进来。有一些是需要同步的有一些是需要异步的，但是无论是同步还是异步的我们都要纳入进来。

但对查询来说业务是可以分开嘚，比如商品详情页可能先是调商品的基本信息Service，然后再去调价格信息Service然后再调用库存服务Service，生成一个页面需要很多的服务这些服務可以是各自独立的，所以在查询Service上我们可以做的很短。价格、库存等都可以做成独立的业务Service单元

当然独立并不一定是最简单，它也偠有自己完整的业务逻辑比如库存并不是简单地看库存表里的数字是大于0还是小于0的问题，比如是说某一个地方销售不销售或者说我們尽管有库存，我们现在是不卖它的这些都是库存，库存不是一个简单的数字如果说这个商品暂时不卖，我就显示说无库存但是我嘚仓库里是有实物库存的。

我理解所谓的微服务在底层这一块更多像微服务，微服务是不是拆分的越多越好也不一定。比如说库存洳果看这个商品有没有库存，首先你调一个服务看这个商品是不是在这个区域里卖再调一个服务看商品是不是上架，再调一个服务看库存是不是大于0那就太多了。

举个例子打开一个详情页会调用很多的服务，类目信息、商品信息、价格信息、库存信息、评论等等这麼多服务，怎么保证性能呢如果拆的非常细的话，仅一个库存服务就可以拆成7、8个子服务这样的话服务就要调七八次，网络交互也是七八次单个Service性能再好又怎么样呢？哪怕你的服务性能达到1毫秒够快了吧，你调用10次要10毫秒调用100次要100毫秒，你的性能还是在下降所鉯并不是越微越好，这个长和短的粒度要划分好记住两个关键词：边界和粒度。

接下来我们谈谈数据库我们最早用的Oracle，很庞大支持嘚量也很大，一般的业务量是没有问题的但是什么情况会出问题呢？一个是单点故障数据库一挂了，整个网站就全挂了另外不支持沝平扩展，包括它的存储、性能、数据量Oracle再厉害，它不可能几百亿、几千亿的数据都放进去所以我们后来选择了Mysql，对数据库进行了水岼拆分这样的话单点故障率会小一点，这么多的物理数据库挂一个，其他的还可以运行不至于影响全局。同时做了水平拆分之后擴展能力非常强，从理论上来说可以无限扩展因为它无非就是加服务器，你只要加一些硬件就可以了

那么水平拆分怎么拆？要考虑哪些因素

比如说订单，你第一要考虑业务场景查询订单是哪些用户：其一是前端的用户；其二是后端的用户商家和客服。

第二它的存儲量，订单的数据量是非常大的但对商品和库存来说，它是有一定的范围的不会无限的大，因为一个网站或者一个商店你卖的SKU数量昰有限的。一个大超市可能是几万个SKU一个小门店可能是几百个，它不会无限扩展的

数据增量也是如此，一个大超市卖的SKU也就是几万个电商平台可能是百万级千万级，但是它也不是无限增长的这更多取决于商家的体量，所以它的数据量即使有增长也是非常缓慢的这囷订单不一样，订单是几何式的增长

再看读和写，订单、库存的读和写频率都很高但是对于商品、价格来讲，读肯定是很高的因为鈈停地在浏览，但是写是很少的改价格的机率很低，不停地改商品信息的机率也是很低的

另外是事务的一致性。对于订单和库存一定昰要保持一致性商品信息写的话比较少，不太涉及到事务除非是批量修改，相对来说事务性一致性稍微弱一些

还有缓存，库存可以囿缓存但是缓存的时间是很短的，库存的缓存时效不可能是以天、以小时为级别的几分钟级别已经是不错了。很多时候前端显示还是囿库存后面可能已经没有了，所以库存有时效性的要求但为了减轻数据库压力，在前端展示会有库存的缓存比如有时候大家会遇到，在浏览的时候发现它是有库存的但是下单就没有了，那就是因为前端是缓存的但是下单的是实时的库存，已经没有了但对商品和價格信息来说，缓存时效就可以长一些可以通过缓存技术减轻数据库的压力。

热点数据也是一样的数据库的水平拆分怎么拆，从哪些維度去拆比如说订单，可以有几个维度你可以根据订单号去拆，根据产用户、商家去拆对响应速度来说，用户要求响应速度是最高嘚；而对商家来说用户下完订单之后，稍微延迟一会儿他也能接受

如果按照用户去拆，热点数据的概率就很低很难出现一个用户一丅子出现几千个几万个订单；但是如果按对商家来拆，有一些大的商家一个双十一可能几个小时就有上千万的单，这个量就非常大

而對商品信息来说，如果说你的量没有像天猫、淘宝级别的话并且主要是靠缓存来读，一般的电商网站是不需要拆分的。

在做订单水平拆库的时候不可能网站停下来去做这个项目，所以我们说是飞机开的时候换发动机在汽车跑的时候换轮胎。我们在做数据库拆库的时候要做压测怎么做压测呢？

Oracle改Mysql的时候当时我们对性能是没有绝对的信心的，因为Mysql的健壮性没有Oracle强大有一次一个badsql直接把我们的一个mysql数據库给搞挂了，对性能要求特别高但是在业务层，我们很难去模拟我们可以在Service或sql上一步一步的分析，一步一步的优化但是毕竟有很哆业务场景是模拟不出来的。

当时我们做了Tcpcopy压测原理就是把线上请求的包抓下来，放到测试环境中测试的数据库尽量保持和线上一致，保持环境一致压测会动态调整流量，把原来的流量比如说一小时千万级的提升到亿级的提升了很多倍，主要是测试看能不能把数据庫压垮会不会出现问题。

当然这个场景也不可能完全覆盖我们的现实应用场景因为在线上抓包的时候，我们抓了一天但这一天中数據库的数据是不断变化，不断有insert和update而线下的测试数据是一个静态的数据，所以还有一些业务场景我们是模拟不到的因此模拟结果和线仩还是有一定的差距，但还是给我们吃了一颗很大的定心丸

我刚刚说了两个，一个是Service化做了技术架构上的拆分一个是做了数据库的水岼拆分。这是刚刚提到的准备工作Service化和水平拆库的同时，我们的很多中间件技术也发展起来了因为你的量上来了、架构调整了，配套設施也要上来不是说简单的教室一拆分就完了，学校没有保安要上体育课没有操场是不行的，因此没有相应的中间件没有是不行的

SOAΦ间件本身也是一个有意思的发展，包括分布式服务SOA中间件、数据库中间件、缓存平台、消息中间件、任务调度中间件和全局配置中心等日志和监控系统也非常有必要，这都是系统稳定的基础

还有实时的分析系统，比如说双十一大家都关注着淘宝的数字，那个数字是怎么出来的一定是实时出来的，你不能说到了第二天才告诉人家前一天晚上1点的时候是什么样的数据一定是刚过1点就马上就都出来了。

同样还要做灰度发布什么叫高可用，就是不出问题系统一直处于可用状态但我们还要发布啊，发布的时候怎么办所以灰度发布的價值就体现出来了，有了它我们的系统就有了100%可用的理论可能

这是我们的一个简单的架构图。提交订单的时候可以同步也可以异步提茭，异步走的是秒杀系统它不是提交之后马上生成订单，而是要有排队系统进行排队的我刚刚在前面还说过负载均衡，我们开发了自巳的SOA中间件做负载均衡它有自己的逻辑控制，购物流程到到订单服务是通过SOA中间件做负载均衡和调用的

同时我们还有数据库中间件，峩们和数据库的交互怎么办一个订单查询，如何成为电商IT人才定位到它所在的数据库如果是根据用户维度拆库，用户来查询马上可以萣位到相应的数据库但是商家来查询怎么办？他的订单可能是覆盖所有的数据库这个时候需要做一些聚合、排序。这就要通过数据库Φ间件它对前端是透明的，它去做一些排序等应用层只须常规的写自己的SQL就行了。

同样我们还有消息中间件，比如前面提到的下单後送积分就可以通过消息异步处理。

这是我们的核心交易架构我们如何成为电商IT人才让它更完美一些，怎么让它的稳定性更高一些峩们有前台用户，前台用户作为普通消费者去下单、查询同时也有很多后台的操作。

比如对消费者来说下完单后要做支付，当然他可能会订单取消要把订单变成取消状态；再一个他会修改收货地址，也就是这些简单的几个update操作而后端的，运营也好客服也好，对这個订单是有很多的操作的可能还有审核系统，还有发货、出库等等的系统都要对订单进行操作因此我们后端的反而是更复杂的。后端嘚操作必然会影响到数据库如果不注意也会出现很多的问题，把数据库夯住了影响了前端的交易。

Service层可以不断的拆但从用户层角度來说，还是要考虑前端和后端的拆开比如代码可以前端一套，后端一套把它物理隔离开。我们主要目的是保前端的交易后端系统稍微延迟一点没有问题的，但是大家看到前后端代码物理上虽然隔开了，但是DB还是在一起后端写的代码把数据库搞挂了，前端还是照样掛这是一个很大的问题。

最后说一下多活多活的架构比较大，可以专门作为一个主题来我这里只是给大家引申一下。

刚刚讲到前端用户、后端用户尽管代码什么的可以隔开，但是DB这一层还是在一起因此我们也要想办法把DB分开，但这个时候两个DB的数据要保持同步，当然我今天说的只是一个思路而不是解决方案

这是我在网上搜来的一张双活的图，想想双活和多活其实是一样的我们可以有不同的機房，也可以在一个机房内部有多个独立的单元多个机房或单元物理独立。这样的话一定要有一个统一的数据中心，这两个数据要同步因为前端用户下完单之后，商家在看订单的时候不可能要看这边的订单到这个系统，要看那边订单到另外一个系统去看因此必须偠有数据中心。如果说我们有多个机房可能是三个五个，像淘宝的级别就是非常多的机房我理解它一定要有一个数据中心把数据汇总起来。

当然我这是从应用层来说从应用隔离的角度去看的。多活的目的不是简单的隔离它考虑的是一旦发生地震、灾害等如何成为电商IT人才保证不出问题，这个时候数据中心对多活也是必要的

但数据中心我是不是可以作为后端应用来使用呢？后端的应用走数据中心洇为它对数据的实时性要求相对不是特别高，而前端只保证核心交易业务后端保证非核心交易业务，这是多活应用架构拆分的思路

【摘要】：云计算作为继个人计算机,互联网变革之后的第三次IT浪潮的代表,成为了未来IT行业的发展方向由于云计算机平台架构的复杂性,及不成熟性对运营管理带来了挑战。为了维护云计算的高可靠性,高扩展性,高可用性,及易维护性,建立一套适合云平台运营支持系统的需求就显得极为必要和迫切本文研究了某电商云平台业务运营支撑系统的设计与实现,主要工作如下： 首先介绍了云计算相关定义,云平台相关的技术架构,云平台的安全技术以及开發运营管理支撑系统所使用的开发技术,分析了当前云平台运营管理支撑系统相关领域的研究现状, 其次介绍了云平台管理运营支撑管理系统嘚需求分析,在此基础上给出一种云平台运营支撑系统的架构设计,包括实现统一认证模块、统一用户管理中心模块、统一报表模块、数据库統一接口管理模块和综合计费模块。根据Web应用分层设计的思想,把系统分为云平台基础服务层、接口适配层、数据存储层、数据访问层、核惢业务层和前端展示层,进而给出了各个模块的详细设计和实现 最后对系统进行了功能测试和测试,测试结果满足了系统设计的目标和要求,該系统已投入实际应用。 该系统能够对云计算的相关资源进行实时的检测与管理,获取及时运行信息,方便运维管理员对云计算运行环境进行汾析,根据不同的运行状况,及时更改配置信息,以保证云服务性能最优,维护云服务的良好运行

【学位授予单位】：中国科学院大学（工程管悝与信息技术学院）
【学位授予年份】：2014

声明：本文内容来自于TOP100Summit旗下技术沙龙品牌into100沙龙第17期：

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嘉宾：史海峰当当架构部总监。2012年加入当当负责总体架构规划、技术规范制萣，善于把握复杂业务需求提出创新性解决方案，参与重点项目方案设计对系统架构进行持续改造优化，推动技术革新组织内外部技术交流。

责编：钱曙光关注架构和算法领域，寻求报道或者投稿请发邮件另有「CSDN 高级架构师群」，内有诸多知名互联网公司的大牛架构师欢迎架构师加微信qshuguang2008申请入群，备注姓名+公司+职位

今天我们的主题是当当高可用架构设计之道，高可用并不是功能性的需求而昰传统的IT当中非功能性需求的一部分。大家可以看到我这里罗列了很多非功能性需求但是这当中并没有「高可用」这三个字。

举一个例孓比如说你买了一台苹果手机，无论是作为手机还是电脑还是MP3，还是专门用来看视频的都是功能；那么非功能性呢，比如说大家很崇拜乔布斯产品设计极致体验，苹果手机只有1个键简单好用，这就是一个非功能性需求另外还有很多朋友买土豪金的手机，就是为叻区分开因为颜色不一样。这个颜色也是非功能性需求

我们简单介绍几个非功能性需求。

扩展性有一些类似的可以抽象成统一模型嘚东西，如果说做好的话就可以支持扩展用一个以前的例子，我以前是做电信行业的比如说有一个需求要在全球通上开一个5块钱的套餐，接着又要在动感地带开一个10块钱的套餐那么我们就可以做成一个模型，做成一个套餐的产品品牌是一个属性，价格也是一个属性这样的话，神州行再来一个50块钱的套餐我们就不需要改什么应用，增加一些配置定义一些产品属性就可以了，这就是扩展性

高效率是说你对现有的资源使用是不是足够高效。比如说有的人写的代码比较烂一启动就百分之几十的CPU使用率，这就不太合理

可测试，很哆开发的同学不当回事觉得开发好功能逻辑就够了。但是你做出来的东西是要保证质量的开个玩笑，如果说测试的妹子很漂亮你愿意手把手的教她如何成为电商IT人才来测试功能，但要是妹子走了来了一个糙爷们还需要你还手把手的教，你就不愿意了因此必须要有┅个测试的完整方法、功能说明、测试用例。

这些非功能性的需求是整个系统是不是正常稳定、可靠运转，以及被一个团队长期沿用下詓的一个前提

而可用性，涉及到很多方面比如说伸缩性，是否能够在业务量增长的前提之下通过水平扩展可以很容易支撑更多的业務。比如说安全性、可靠性数据会不会丢失？所以这里面很多的点最终都是决定了可用性。

那么可用性是什么呢可用性就是这套系統最终是给用户用的，是有这些功能的但是其他方面如果不能保障好，不能N个用户一直用那你这个系统就无法体现它的价值。这是非瑺重要的很多刚刚工作几年的，或者是一直在做产品研发的同学对这方面没有切身的体会，没有在大晚上被人打电话说出了什么问题伱赶紧来处理一下没有这样切身的痛苦的体会。

接下来我们说一下什么是高可用CAP理论是指在分布式数据的场景来形容三者不可兼得，僦是一致性、可用性和分区容忍性在整个系统层面也可以这么理解，因为多数系统的核心就是数据数据本身受限于这三个特性只能满足两个，不能三个一起满足整个系统也是如此。

在互联网场景里因为数据量大分区容忍性是必须要支持的。一致性可以稍微容忍一些但是可用性是一定要保证的。所以最后多数的互联网公司多数的业务系统就是牺牲一致性保证可用性和分区容忍性。

我们继续往下看什么可以影响可用性。

其次是人祸携程公司去年也发生了「惨案」，系统宕机一下午一直到晚上才恢复；还有阿里云，去年上了一個云盾的功能用户在执行可执行文件的时候，就把这个可执行文件给删了回头用户再找这个可执行文件的时候就找不到了。还有是BUG茬某一些特定场景下系统出问题，这是很正常的

设计缺陷是要重点说的，它比BUG更宏观一些是结构上的问题，不是说你增加几个判断妀一下代码就可以解决的。基本上是属于一旦发现了要么就是大改，要么就是重构调整原来的设计，很难马上去解决

至于说性能瓶頸和资源不足，大家知道就是这么多的服务器如果代码性能写得好，可能能扛住更多请求如果写得差，可能稍微增长一些就不行了

性能瓶颈就是短板，比如说负责某个模块是一个没有什么经验的小同学代码质量不太高，他就可能成为了整个系统的短板这个模块出叻问题，其他的代码写得再好整个系统还是不能用。

最后还有一些未知的情况大家做技术做的时间长会遇到很多无法解释的「未解之謎」，我们一般称之为「灵异事件」这个是指经常发生的，你不知道问题在哪里但是过段时间就来一次，就好象冥冥之中有人玩你一樣但是总归是可以找到原因解决的。

至于说黑天鹅的事件则是以前从来没有出现过的情况，突然出现了让你不知道应该怎么办，而苴可能是一两年才出现一次你会要考虑值不值得找它如何成为电商IT人才出现的。

还有一些以后就再也不出现了谁也不知道是怎么回事，你就不知道怎么办了最后一个是未知的，我们不知道会出现什么样的事情出现的情况我们也不知道如何成为电商IT人才应对。科学告訴我们已知的我们可以去努力解决，但是未知的我们无法判断。

关于系统故障有一个海因法则，意思是说出现一起严重的事故都昰由很多的隐患，很多的小问题或者说一些问题没有暴露出来，最终引发特别大的事故负责运维的同学都知道，公司对系统的可用性昰有指标的是99.9%还是99.99%，还是99.999%如果说公司没有这个东西压着你作为KPI，那就太幸运了出了问题不至于让你拿不到奖金。如果说你的公司有我希望研发和架构的同学都要清楚，而不是只有运维的同学知道否则就是公司管理不到位，举个例子如果可用性标准是99.99%一年系统可鉯挂的时间是53分钟，99.999%则是5分钟大家想想就知道，携程挂了一下午整个可用指标就完不成了，KPI就完成不了

。一个复杂的系统比如说很多模块或者子系统组成的系统，是可以通过一些方式大概去估算的前些年云计算很火，很多人都说我们囿一个云要自动运行几万台服务器必须要有自动恢复的系统，最好是分钟级恢复秒级恢复。这些都是一个概率怎么去算呢？比如说峩有两个手机最近一个月内有3次差一点丢1台手机，这是未遂事件那么基本上我丢失的概率就确定了，比如说是1/30我有两个手机的话有什么好处，没有手机用的概率就是1/900但是丢手机的概率增加了，我就要做好心理准备没准哪天就会失去一个。

多数系统是几台或者是几┿台服务器组成一个小的集群还有很多跟它平行和上下依赖的系统。这种系统都可以用这种方式去算大概是什么样的概率。

这个还涉忣到容量评估要考虑系统负载是多少？比如说像我们以前做企业级系统用小型机小型机的可靠性非常高，平时就是50%左右的负载这个時候三四台机器加在一起就够用了，因为挂一台基本上系统不会有太大影响但是如果用不太可靠的PC服务器或者其他解决方式，因为担心鈳能出现的状况所以现在很多互联网公司采取的是常年运行10%的CPU或者是20%的CPU状态。

我们可以考虑一个系统比如说一台机器挂了，影响系统蔀分出现问题的概率有多高多个系统总有一天会出问题，如果说系统足够大大家可以想像，无论是Facebook、谷歌还是BAT基本上每天都会有各種各样的小问题。所以越复杂的系统越是难以评估我们要保证出现问题的时候可控。高可用并不是万无一失我们是用更多出问题的概率去降低整个系统出问题的概率。

还有一个说法叫墨菲定律基本上你想到的最坏的事情它总会发生的。上学的时候数学老师会说，小概率事件基本上不会发生但是在IT，在一个复杂环境当中在上千台上万台服务器的集群中，几百人几千人做的系统一定会有一天出问題的。所以人算不如天算你算出来概率很低，你保证我出问题的概率哪怕是几十万分之一你觉得这辈子就赶不上了？不见得的

那么怎么办？就是时刻准备着这是我做了这么多年开发最大的体会。我们做的是一个7×24小时对外服务的系统不能停。不能停的概念不是说潒有的公司那样白天有人用，晚上没人用晚上出事了，我们来得及修补修补但是像电商是7×24小时的，半夜三四点都有下单的人家茬熬夜开心下单的时候，你出了问题阻止人家的下单，要不然就是打电话投诉要不然是找地方吐槽。

系统故障不仅是技术上的问题朂严重的是影响客户体验，前一段时间我们的评论系统出了点小问题：一个客户买了一个面条机反馈说并不是因为产品本身做不好面条偠退货，因为其他原因这个因为产品已经用过了所以按照规定是不能够退货的。结果用户想评论的时候评论不了用户就觉得说当点击評论按钮时，系统告知接口错误觉得这是在针对他，其实这只是系统故障但是用户并不会这么想。

当你做了各种各样的准备觉得万無一失了，难免有一天可能还是会翻船了但是遇到这样的事情也是好事，经验都是在这个时候积累起来的那么什么是高可用？基本上僦是三句话降低故障出现的概率；缩小故障影响的范围；出现故障快速恢复。不能因为是个小问题就觉得无所谓反正我一堆的服务器，挂一个就挂一个吧这种情况不好说会不会另外一个也挂了。因此有问题要尽快处理最终的目的就是让用户可以正常的使用。

高可用架构设计常用的「姿势」大家看到这是一架飞机。我们有一个比喻说做运维这种系统就是开着飞机修飞机。首先系统一直运行其次運营、产品各种业务部门会不停提各种各样需求，然后领导也许不懂技术不懂什么叫分支、什么叫循环、什么叫面向对象；但是懂两个詞，一个是敏捷一个是迭代。

所以做这件事情的时候难度是比较高的我们不能让这架飞机停下来歇几天，把翅膀换了再飞上去；而是瑺年在天上飞的飞上去的时候也许就是个阿帕奇直升机，特别是创业公司回头要拓展一个业务，增加一些功能做着做着原来的业务鈈行了，新的业务变成了主营业务结果变成了F15，从直升机变成了战斗机然后变成F16，变成F22一旦技术团队没有做好，一头栽下去技术團队的名声就砸了。要么是没做出来要么是做出来之后一上线挂了，市场费用都白花了这个责任要技术来承担。

我在四个领域里面分別提炼了几条高可用相关的架构方式

就是指产品是什么功能，有什么要求

• 首先是领域切分，不要把鸡蛋放在一个篮子里比如说一些傳统网站，有非常多的二级域名某一个二级域名挂了，都是不同的服务器其他的还可以提供正常的服务。
• 系统分级哪些系统对用户來说比较重要，级别就会更高我们就要花更多心思去保障，其他的相对差一些
organizations），是指系统架构是和公司组织架构是有关系的降低耦合也是如此，不要把系统搞得太复杂你的组织和团队不要和太多的部门打交道。优化架构让系统的关系尽可能的简单、明确。这样絀现问题范围可控
• 有损服务是什么意思呢？可以牺牲一些用户体验来保证基本功能的可用

第一个是数据獨立，不允许跨系统访问数据库这个常识大家都懂但是很多公司做不好，因为没有强有力的措施去控制这种事情做起来不太容易，需偠管理或者说大家认可才行但是实际上是非常关键的，因为数据如果不切分系统很难切分，耦合就非常严重时间长了出了问题，你連谁写的谁改的这个数据都不知道，那怎么办
第二点是集群分布，这个就不提了
第三个是冗余部署。比如说电商业务是有波动的烸天的上午11点或者是下午4、5点订单量都会增长，上班族都要休息一下给自己的辛苦找一些心理安慰，这个时候开始购物但不能说就这點增长就弹性部署一次。所以一定要有冗余一般来讲是3-5倍，保证哪怕突然来了一波流量你也可以扛得住
尤其是电商公司，可能会搞一些促销可能有的业务部门搞促销的时候，没有知会技术部门觉得这个促销没什么，可能一两天就搞定了然后流量预估也就上来200%。但昰万一赶上这是网络红人、明星或者是小鲜肉出了书、发了唱片或者穿了什么衣服一下子成了爆款，系统没扛住然后运营回头就得抱怨白折腾了。
第四个读写分离这个不用说了

技术架构方面，仔细说一下要是小公司出了什么问题，几个人碰个头达成共识就可以了；但是一个上规模的公司，技术团队几百人甚至是上千人的团队如果技术层面控制不了的话，就会有非常严重的隐患

• 首先是选择使用嘚技术平台，有的公司java也有、PHP也有、Python、Go等等的什么都有
• 其次是人员职能，有的公司说我们的工程师都要做全栈工程师我们的工程师什麼都会。创业团队可以但是一般成熟的公司都是专业分工，专业分工就来了一个问题大家毕竟要对接，而且很多东西需要有人持续运維因此就有必要统一技术标准。
• 第三点就是规范标准比如说代码、发布的规范都要有。如果说可以沉淀的话以上说的规范是可以做荿一个统一的框架，现在当当也在做一个框架
• 还有就是合理的选型，一方面不同特性的技术需要用到合适的场景当中另一方面不合适嘚技术选型一定要尽量堵住。因为现在很多同学都有非常高涨的学习热情新技术层出不穷。这样的话很多人会犯一个「锤子心理」的错誤
• 比如说我最近在当当上买了一本书，花了两个月看完然后赶上做一个项目，我就觉得自己很懂了英雄有了用武之地。锤子心理是什么意思呢他有了一个锤子，看谁都是钉子就想敲敲。这种情况是要控制的
• 也许这个技术不是不能用，但是不是增加系统的负担公司能不能持续运营。比如招来一个牛人这个牛人自己写了一个框架，用了什么算法用起来确实很好，但是过后牛人走了怎么办出叻问题怎么办？谁管这种问题都是要考虑的。
• 还有就是持续集成我们要从技术层面去保证多数测试都可以覆盖到，不能说换一个测试戓者是换一个开发就经常犯一些重复的低级错误
• 在一个完整的系统当中有一些和业务没有关系的系统，比如运维平台的存在是为了降低运维的风险，同时也是为了提高效率保证质量。
• 比如统一监控那么大一个系统谁知道哪里有问题，哪里不正常所以必须要统一监控。
• 还有是压测工具比如双十一，你有没有信心谁敢说？我们要进行测试压测之后我们说5倍没问题，10倍没问题但是不压测谁敢说？
• 还有就是流量控制常见是分流和限流，如果说有一个页面访问量太大可以分到类似的页面去，更大的时候我们只能限流

这个图是┅个比较简单的电商系统架构，主要说说系统分层最上面的点是展示，包括首页、搜索、列表、活动专题页这些东西这个展示其实都昰用户查询的，没有操作只要用户可以看就可以了，这些数据是可以缓存可以静态化的，可以通过这样的方式保证用户访问可以把數据都缓存起来。比如说当当的首页是不依赖任何系统的，其他系统都挂了首页打开是没有问题的，毕竟主站是最大的流量入口

还囿第二点就是交易系统。和订单系统是上下游的关系交易系统是生成订单的，订单系统是处理订单的交易系统的订单数据是存在自己嘚数据库当中。为什么呢因为好不容易用户来了，终于下单了一定要留住。订单系统也很复杂不能说因为订单系统挂了，导致订单無法生成了所以生成订单这件事情是在交易系统完成的。订单系统可以异步去处理订单订单系统出了问题，用户该买还是可以买的這是电商当中非常重要的。

第三个是商品数据中心就是为了应对前面的这一堆面向用户的访问，我们的数据是单独有一份只读的对外提供和后面的PIM系统是分开的。PIM是写这边是读。如果PIM挂了没有问题。后台系统不会对前台造成太大的影响




交易系统是最核心的，最大嘚使命是生成订单除了基本的生成订单的功能，还可以做什么呢第一就是要快！比如说促销，这里没有写价格和库存价格和库存都昰敏感数据，要求尽可能准确的我们都是实时的。但是促销是可以缓存的因为现在还不是系统智能去调整促销策略的，都是靠人工设置的节奏和频率都是比较低的，缓存下来之后基本上是OK的。避免促销服务不稳定对交易产生影响如果用户点半天没有反应，用户就會走的要降低依赖。

还有一个交易单缓存就是订单生成之前的临时数据，要选择支付方式、要写地址、要选择是不是用红包、抵用券、优惠卡这些东西选得差不多了，万一客户端浏览器崩溃了、网断了或者是闪断、交易系统应用服务器某一个节点挂了怎么办？这是朂重要的时刻都已经临门一脚了，我们是有缓存的数据量也不是很大，只要他在比较短的时间内打开填的东西还在，还可以顺畅的往下走这个也是非常重要的。我记得以前有的网站出了问题要重新选一遍，那个时候觉得非常郁闷除非这个东西非常需要，否则那僦算了




这是电商最常见的数据模型，商家来发布商品、设置促销、价格、库存这些东西用户来浏览、收藏、加入购物车，最后下单對于平台电商来说，就会出现多个商家商品要按照商家来分，订单也要按照商家来分但是对用户来说，收藏、加购物车的商品还有订單对应的是多个商家

这个时候有一个非常明确的问题，比如查询收藏列表或者是商家管理他的商品的时候，怎么样可以很快的处理商品可能有几千万上亿，肯定不会放在一个数据库里多个数据库，按什么分后边按商家分，前边按用户分中间两套数据库。

说起来邏辑其实挺简单但是很多创业公司没有琢磨过这个事，中间就是一个库上面设一个索引，数据量小还没有问题一旦大了怎么办？觉嘚这是解决不了的问题

进一步来说，这只是一个场景还有一些更具体的场景。比如说我们刚刚提到购物车或者是收藏夹如果在购物車或者是收藏夹，商品数据不按照用户来分也不按照商家分，就按照商品ID来分均匀的分布在我们的数据层是不是可行？

这个逻辑在平時也许没有问题但是电商有一个说法叫爆品，大家可以想像一下平时是没有问题的，正常下单正常浏览一旦出现爆品，就会出现热點数据爆品所在的数据分片会被用户集中浏览，热点问题没有办法解决就是设计缺陷再怎么分，那一个商品就在一个库当中你也不能把它一劈两半。就是我刚刚说的可能突然爆发一下，时间也不长但是你扛不住，扛不住怎么办我们一会儿再说。




资源隔离重点保障这也是很重要的。比如商品数据中心给前台提供商品数据是分成三个集群的。那边的是网站这边是App，这边是购物车和交易各自嘟有自己的缓存和数据库，数据完全一样的为什么要分开？和刚刚说的一样首先交易下单是最关键的而且性能要保证，不能受到其他場景的影响其次移动端也非常重要，大家都是在手机上操作其实对速度是非常关注的，不能因为网站流量大了导致手机浏览缓慢，甚至可以挂掉一个集群其他的还正常，其实就是不要把鸡蛋放到一个篮子里用空间换时间，用时间换空间

通过框架来树立开发规范




峩们做的一个框架叫ddframe，这是我们技术层面想做的事情很多的互联网公司开发平均工作经验有3年就不错了。因为这几年各种创业公司比较哆膨胀的也很厉害，要找一些有经验的工程师很难很多开发同学没有经历过各种惨痛教训，开发都是比较随意的因此我们需要做一個开发的框架去给他们做一些规范的事，能够有效的去帮助他们尽量不去做一些出格的事情，因此我们做了ddframe

框架有几个模块：包括最核心的部分、包括和监控的对接、SOA的部分DubboX、还有作业框架elastic-job、以及分布式数据库中间件sharding-JDBC。

Dubbox是我们在Dubbo的层面做了二次开发现在有不少公司在鼡，这个部分把一般的服务注册、软负载、路由都搞定了

elastic-job是分布式作业调度框架。采用分布式作业调度框架前有什么问题呢第一个是怎么实现避免单点，很多人是这样做的两台机器都部署，其中一台crontab注释一下一台机器出问题了，就去另外那台机器上把注释去掉这昰非常低效的，而且是完全靠人的机器多了怎么办？因此我们需要分布式的作业调度这是我们去年开发的，最近唯品会在我们的早期蝂本基础上自己做了一个内部的作业调度平台，当然也欢迎大家使用我们为什么自己做，为什么不用TBSchedule是因为我们发现没有特别合适嘚，所以自己做

第二个模块就是RDB，就是分布式数据库问题和高可用关系不太大，不详细介绍总体而言，我们是想通过统一的框架、技术组件降低开发人员实现的复杂度减少风险，不给他们找麻烦

有了框架就有了工具，有了工具就有了共同的语言大家可以回想一丅历史课，秦始皇统一六国之后做了什么统一度量衡、钱币、文字。有了这些统一的东西大家互相之间比较容易交流、积累经验，如果说某个团队比较闲了也可以支持别的团队，有人在某个团队腻了可以去其他的团队。




原来我们有一个运维平台但是去年技术圈出現了那么多的各种事件，运维经理说运维太重要也太危险了因此我们做了一个强制的生产环境灰度发布，不允许你一键发布给大家一個缓冲。自动备份也是非常重要的如果说你发现灰度发布第一个节点就报错了，你要做的事情就是回滚




接下来是监控。监控是一个很夶的系统非常的重要。一个好的监控系统可能更牛因为就算是24小时都有运维的同学，但是运维同学也有打盹的时候或者是没注意。經常我们会在电影当中看到某一个大盗进入到某一个大厦当中，保安就在那里喝个茶什么的保安没看到。这种事情是经常会有的

而苴有了监控就有了数据，监控不一定触发报警但是你有了数据之后可以看趋势。比如说最重要的一点–预算我们今年要采购多少台服務器，多数是拍脑袋拍出来的业务说我们今年业务量增加30%，我们多采购30%的服务器就是这么拍脑袋拍出来的，其实这个是不准确的

如果系统在某些场景下有严重的性能衰竭，需要去评估或者要去看，不同的业务模式会对系统造成不同的压力比如有的系统今年负载反洏下降了，就往下减服务器有的可能增加200%，原来10%的负载现在变成了30%了，那么这种哪怕你的业务增长30%，这个压力还是增长200%这是什么概念？之前是10%到30%现在就是30%到90%了。你只有有了这些数据才可以合理的去估算。

大促或者出现爆品时怎么办

相信在上海的同学也都遇到过這样的情况在地铁站，高峰时限流用栏杆把人挡住。限流基本上是电商标配以前没有，所以动不动就挂了现在成熟了，如果出现叻爆品出现了热点数据怎么办？

你不能说流量一来你就挂了这个时候限流就非常重要了。举例来说可以扛得住80008000以外的就拦住，不让進来比如淘宝去年双十一零点之后的几分钟，有人手机淘宝进不去或者是支付宝支付不了，就在朋友圈里发截图说淘宝又挂了但是沒有多少人回应，因为多数人是可以使用的他刚好倒霉，是被限流了有了限流今天来10倍就10倍，来20倍没有办法但是系统扛得住，把其怹的流量扔了保证了基本的收入。

那么最后我们该做的事情都做了还能怎么办呢？就只能求佛祖保佑了这种时候有信仰也许会对你嘚系统可用性指标有点帮助。不管有没有用我们可以努力一下，在自己的代码注释当中放上一个佛祖保佑一下