淘宝网采用什么技术架构来实现网站高负载的

淘宝售卖的云服务器原理淘宝售卖的云服务器原理云服务器是一种基于云计算技术的虚拟化服务器，可以为用户提供弹性灵活的计算资源。

淘宝作为一家知名的电商平台，在其平台上售卖云服务器，并为用户提供云计算服务。

本文将一步一步回答关于淘宝售卖云服务器的原理。

1. 云服务器的基本原理云服务器的基本原理是将一台物理服务器分割成多个虚拟机实例，并通过虚拟化技术将这些实例隔离开来，每个实例都拥有自己的操作系统、存储、计算资源等。

这样一台物理服务器就可以同时运行多个云服务器实例，为不同用户提供计算资源。

2. 淘宝云服务器的架构淘宝云服务器的架构主要包括物理服务器集群、虚拟化管理层和云服务器管理平台。

物理服务器集群是底层资源池，由多台物理服务器组成，用于提供计算、存储和网络资源。

虚拟化管理层是云服务器的核心，通过虚拟化技术将物理服务器分割成多个独立的虚拟机实例，并对其进行管理和调度。

云服务器管理平台是用户和系统交互的入口，用户可以通过该平台购买、配置、管理和监控云服务器。

3. 淘宝云服务器的购买流程用户在淘宝平台上购买云服务器的流程如下：a. 用户登录淘宝，搜索并选择合适的云服务器产品。

b. 用户根据自己的需求和预算选择适当的配置，包括计算资源、存储容量、带宽等。

c. 用户确认订单后，进行支付，可以选择预付费或后付费方式。

d. 支付完成后，用户可以在淘宝云服务器管理平台上进行配置和管理，包括操作系统安装、网络配置、数据存储等。

e. 用户可以根据自己的需求随时调整云服务器的配置和规格。

4. 淘宝云服务器的实现技术淘宝云服务器的实现主要借助了以下技术：a. 虚拟化技术：淘宝使用了虚拟化技术将物理服务器分割成多个虚拟机实例，每个实例拥有独立的操作系统和计算资源。

常用的虚拟化技术包括VMware、KVM、Xen等。

b. 负载均衡技术：淘宝通过负载均衡技术将用户的请求均匀地分发到不同的云服务器实例上，提高系统的稳定性和性能。

c. 自动化运维技术：淘宝通过自动化运维技术实现了云服务器的自动部署、弹性扩容和故障恢复等功能，提高了运维效率和服务器的可用性。

技术选型tb的描述-回复技术选型是指在项目或产品开发过程中，根据特定的需求、目标和条件，选择最适合的技术框架或工具。

本文将围绕着“技术选型tb的描述”这个主题展开讨论，重点侧重于tb（淘宝）这一电商平台的技术选型及相关方面的介绍。

一、淘宝的背景与介绍淘宝是中国最大的综合性电子商务平台，于2003年由阿里巴巴集团创立。

淘宝以C2C模式为基础，打造了一个拥有数亿用户的购物平台。

随着互联网的快速发展和消费行为的改变，淘宝不断优化和升级自身的技术架构，以应对日益增长和复杂化的业务需求。

二、技术选型的重要性技术选型在电商平台的开发和运营中扮演着重要的角色。

通过合理的技术选型，可以提高系统的性能和稳定性，降低系统的开发和运维成本，优化用户体验以及提升系统的可扩展性。

三、淘宝的技术架构1. 分布式架构：淘宝采用了分布式架构来应对高并发的访问量和海量的数据处理需求。

通过将业务按照不同的功能分解成独立的模块，并采用分布式计算和存储的方式，使得系统能够快速扩展和横向伸缩。

2. 高可用性和容错性：淘宝通过引入容灾机制和高可用性设计来保证系统的稳定运行。

例如，采用分布式缓存和负载均衡等技术，以及多活数据中心部署和数据冗余备份策略等，确保了系统在单点故障或数据中心级别故障时的高可用性和容错性。

3. 数据挖掘和智能推荐：淘宝依托阿里巴巴集团强大的技术能力，构建了一套完整的数据挖掘和智能推荐系统。

通过大数据分析和机器学习算法，淘宝能够根据用户的历史行为和偏好，提供个性化的商品推荐和搜索结果排序。

4. 移动化支持：随着移动互联网的普及，淘宝将移动化作为重点发展方向。

淘宝借助大数据和云计算等技术手段，构建了移动端的技术架构，包括手机客户端和移动Web应用等，以提供便捷的购物体验和丰富的移动服务。

四、技术选型的考虑因素在进行技术选型时，淘宝考虑了以下几个重要因素：1. 可扩展性：淘宝需要能够应对数亿用户的同时访问需求，因此选用的技术框架必须具备良好的可扩展性，能够支持大规模并发和海量数据处理。

电子商务平台的技术架构随着互联网的快速发展，电子商务平台的形式也越来越丰富多样，各种大型电商平台如淘宝、京东、拼多多等已经成为全球数亿人购物的主要渠道。

如此庞大、高并发的平台，必须依赖强大的技术架构才能支撑其运营。

本文将围绕电子商务平台的技术架构进行深入分析和讨论。

一、Web框架和中间件Web框架和中间件是电子商务平台的基础技术。

Web框架主要用于处理平台的请求响应，其中最常见的框架为Java中的Spring MVC和PHP中的Laravel。

中间件则是负责连接服务器和数据库的组件，最常见的有Nginx、Apache等。

这些组件的稳定性和效率对平台的正常运营至关重要。

二、数据库数据库是电子商务平台的数据存储中心，包括用户信息、订单信息、商品信息等等。

常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等，非关系型数据库则有MongoDB、Redis等。

为了实现高并发和高可用，需要对数据库进行优化，如读写分离、负载均衡等。

三、缓存缓存是提升电子商务平台性能的关键技术之一。

通过将常用的数据和页面缓存到内存中，可以减轻数据库的压力，加快页面渲染速度。

常用的缓存工具有Memcached、Redis等。

四、搜索引擎搜索引擎是电子商务平台的核心功能之一。

通过对商品信息进行索引和搜索，实现快速的商品匹配和搜索结果返回。

常见的搜索引擎有Elasticsearch、Solr等。

五、分布式架构分布式架构是实现高并发和高可用的重要手段之一。

通过将电子商务平台分拆成多个服务，分别运行在不同的服务器上，可以有效减轻单机的压力，提升稳定性和效率。

常用的分布式架构技术有Dubbo、Spring Cloud等。

六、安全技术电子商务平台涉及用户隐私，必须要有强大的安全技术保障。

常见的安全技术有SSL协议、加密存储、用户身份认证等。

总之，电子商务平台的运营离不开强大的技术架构支持。

只有不断更新和优化技术架构，才能确保平台稳定性和效率。

电商平台的网站架构与性能优化随着互联网的迅速发展，电子商务行业也日益火爆。

电商平台作为在线购物的主要载体，其网站架构和性能优化对于提供流畅的用户体验和高效的业务操作至关重要。

本文将探讨电商平台的网站架构和性能优化的关键要点。

一、网站架构设计1. 分布式架构电商平台往往面对大量用户的访问和请求，为了提高系统的伸缩性和稳定性，采用分布式架构是必不可少的。

分布式架构可以将不同的功能模块进行解耦，提高系统的灵活性和可维护性。

2. 微服务架构微服务架构将系统拆分成多个小型的独立服务，每个服务专注于完成特定的功能。

这种架构可以使得各个服务之间解耦，方便扩展和维护。

同时，通过采用容器化技术，可以快速部署和扩展服务。

3. 缓存设计电商平台往往需要频繁访问和操作数据库，为了减轻数据库的负载和提高页面加载速度，可以引入缓存。

通过缓存技术，可以将常用的数据缓存在内存中，减少对数据库的实时访问，提高系统的响应速度。

二、性能优化技巧1. 前端性能优化前端性能优化是提高网站性能的重要手段之一。

可以通过对静态资源进行压缩、合并和缓存，减小资源的加载时间和数量。

另外，使用CDN（内容分发网络）可以将资源分发到离用户更近的节点，加快资源的访问速度。

2. 数据库优化电商平台的数据库往往需要处理大量的数据，对数据库进行优化可以提高系统的响应速度。

可以通过建立索引、优化数据库查询语句、合理拆分数据表等方式来减轻数据库的负载。

3. 异步处理电商平台的一些业务操作，如订单处理、支付等，可能需要较长的处理时间。

为了提高系统的并发能力和响应速度，可以使用异步处理的方式。

将一些耗时的操作放入消息队列中异步处理，可以大大提高系统的并发性能。

4. 集群和负载均衡为了提高系统的稳定性和抗压能力，可以采用集群和负载均衡技术。

将系统部署在多台服务器上，通过负载均衡算法将请求分发到每个服务器上处理，可以分担单台服务器的负载，提高系统的性能和可用性。

三、监控和调优为了保证电商平台的稳定运行，需要进行系统的监控和调优。

淘宝技术架构演进之路1. 概述本⽂以淘宝作为例⼦，介绍从⼀百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让⼤家对架构的演进有⼀个整体的认知，⽂章最后汇总了⼀些架构设计的原则。

特别说明：本⽂以淘宝为例仅仅是为了便于说明演进过程可能遇到的问题，并⾮是淘宝真正的技术演进路径2. 基本概念在介绍架构之前，为了避免部分读者对架构设计中的⼀些概念不了解，下⾯对⼏个最基础的概念进⾏介绍：分布式系统中的多个模块在不同服务器上部署，即可称为分布式系统，如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上，或两个相同功能的Tomcat分别部署在不同服务器上⾼可⽤系统中部分节点失效时，其他节点能够接替它继续提供服务，则可认为系统具有⾼可⽤性集群⼀个特定领域的软件部署在多台服务器上并作为⼀个整体提供⼀类服务，这个整体称为集群。

如Zookeeper中的Master和Slave分别部署在多台服务器上，共同组成⼀个整体提供集中配置服务。

在常见的集群中，客户端往往能够连接任意⼀个节点获得服务，并且当集群中⼀个节点掉线时，其他节点往往能够⾃动的接替它继续提供服务，这时候说明集群具有⾼可⽤性负载均衡请求发送到系统时，通过某些⽅式把请求均匀分发到多个节点上，使系统中每个节点能够均匀的处理请求负载，则可认为系统是负载均衡的正向代理和反向代理系统内部要访问外部⽹络时，统⼀通过⼀个代理服务器把请求转发出去，在外部⽹络看来就是代理服务器发起的访问，此时代理服务器实现的是正向代理；当外部请求进⼊系统时，代理服务器把该请求转发到系统中的某台服务器上，对外部请求来说，与之交互的只有代理服务器，此时代理服务器实现的是反向代理。

简单来说，正向代理是代理服务器代替系统内部来访问外部⽹络的过程，反向代理是外部请求访问系统时通过代理服务器转发到内部服务器的过程。

3. 架构演进3.1 单机架构以淘宝作为例⼦。

在⽹站最初时，应⽤数量与⽤户数都较少，可以把Tomcat和数据库部署在同⼀台服务器上。

天猫技术方案1. 引言天猫作为中国最大的电子商务平台之一，每天都有庞大的用户流量和复杂的交易活动。

为了应对这样的挑战，天猫需要保持高可用性、高性能和高安全性。

本文将介绍天猫的技术方案，包括架构设计、技术选型和安全策略等。

2. 架构设计天猫采用分布式架构，以应对大规模的并发请求。

核心架构包括前端负载均衡、应用服务器集群和分布式数据库。

2.1 前端负载均衡当用户发起请求时，请求首先经过前端负载均衡器，根据负载均衡算法将请求分发给应用服务器集群的其中一台。

负载均衡器还能够根据服务器的负载情况动态调整流量分配，以保证各个应用服务器的负载均衡。

2.2 应用服务器集群天猫的应用服务器集群通过横向扩展来增加系统的吞吐量和可扩展性。

每个应用服务器都运行相同的应用程序，接受用户请求并返回相应的数据。

应用服务器之间通过消息队列来实现异步通信，以降低耦合性和提高系统的可用性。

2.3 分布式数据库天猫的数据存储采用分布式数据库系统，将数据分散存储在多个节点上。

这样可以提高系统的数据处理能力和存储容量，并且增强系统的容错性。

天猫使用数据库分片技术来实现数据的分布式存储和负载均衡，同时保证数据的一致性和可靠性。

3. 技术选型天猫选择了一系列成熟的开源技术来支持其架构设计和业务需求。

3.1 后端技术栈天猫的后端开发采用Java语言和Spring框架，这两者具有丰富的生态系统和成熟的开发和调试工具。

同时，天猫还使用了分布式缓存技术Redis来提高系统的访问速度和减轻数据库压力。

3.2 前端技术栈天猫的前端开发采用HTML、CSS和JavaScript等基本的Web技术。

此外，天猫还使用了React框架和Vue.js框架来构建富交互和高效的用户界面。

3.3 数据库技术天猫选择了MySQL作为主要的关系型数据库，具有稳定性和可靠性。

另外，为了应对高并发和大数据量的需求，天猫还使用了分布式数据库技术HBase和分布式文件系统HDFS。

1淘宝分布式架构演变案例详解淘宝亿级⾼并发分布式架构演进之路概述本⽂以淘宝作为例⼦，介绍从⼀百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让⼤家对架构的演进有⼀个整体的认知，⽂章最后汇总了⼀些架构设计的原则。

基本概念在介绍架构之前，为了避免部分读者对架构设计中的⼀些概念不了解，下⾯对⼏个最基础的概念进⾏介绍：分布式系统中的多个模块在不同服务器上部署，即可称为分布式系统，如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上，或两个相同功能的Tomcat 分别部署在不同服务器上⾼可⽤系统中部分节点失效时，其他节点能够接替它继续提供服务，则可认为系统具有⾼可⽤性集群⼀个特定领域的软件部署在多台服务器上并作为⼀个整体提供⼀类服务，这个整体称为集群。

如Zookeeper中的Master和Slave分别部署在多台服务器上，共同组成⼀个整体提供集中配置服务。

在常见的集群中，客户端往往能够连接任意⼀个节点获得服务，并且当集群中⼀个节点掉线时，其他节点往往能够⾃动的接替它继续提供服务，这时候说明集群具有⾼可⽤性负载均衡请求发送到系统时，通过某些⽅式把请求均匀分发到多个节点上，使系统中每个节点能够均匀的处理请求负载，则可认为系统是负载均衡的正向代理和反向代理系统内部要访问外部⽹络时，统⼀通过⼀个代理服务器把请求转发出去，在外部⽹络看来就是代理服务器发起的访问，此时代理服务器实现的是正向代理；当外部请求进⼊系统时，代理服务器把该请求转发到系统中的某台服务器上，对外部请求来说，与之交互的只有代理服务器，此时代理服务器实现的是反向代理。

简单来说，正向代理是代理服务器代替系统内部来访问外部⽹络的过程，反向代理是外部请求访问系统时通过代理服务器转发到内部服务器的过程。

架构演进单机架构以淘宝作为例⼦。

在⽹站最初时，应⽤数量与⽤户数都较少，可以把Tomcat和数据库部署在同⼀台服务器上。

浏览器往发起请求时，⾸先经过DNS服务器（域名系统）把域名转换为实际IP地址10.102.4.1，浏览器转⽽访问该IP对应的Tomcat。

本文侧重介绍淘宝网后台的图片存储系统架构、包括TFS 集群文件系统，以及前端处理服务器架构。

解决海量并发小文件的系统噩梦对于淘宝网这类型访问量极高的电子交易网站来说，对图片系统的要求和日常的照片分享完全不在一个级别。

日常照片分享往往集中在几个有限的亲朋好友之间，访问量不会特别高，而淘宝网商铺中的商品照片，尤其是热门商品，图片的访问流量其实是非常大的。

而且对于卖家来说，图片远胜于文字描述，因此卖家也格外看重图片的显示质量、上传时间、访问速度等等问题。

根据淘宝网的流量分析，整个淘宝网流量中，图片的访问流量会占到90%以上，而主站的网页则占到不到10%。

淘宝网电子商城首页截图，淘宝网的后端系统上保存着286亿多个图片文件，淘宝网整体流量中，图片的访问流量要占到90%以上。

且这些图片平均大小为17.45KB，小于8K的图片占整体图片数量61%，整体系统容量的11%与此同时，这些图片的存储与读取还有一些头疼的要求：例如，这些图片要求根据不同的应用位置，生成不同大小规格的缩略图。

考虑到多种不同的应用场景以及改版的可能性，一张原图有可能需要生成20多个不同尺寸规格的缩略图。

淘宝整体图片存储系统容量1800TB（1.8PB），已经占用空间990TB（约1PB）。

保存的图片文件数量达到286亿多个，这些图片文件包括根据原图生成的缩略图。

平均图片大小是17.45K；8K以下图片占图片数总量的61%，占存储容量的11%。

这就给淘宝网的系统带来了一个巨大的挑战，众所周知，对于大多数系统来说，最头疼的就是大规模的小文件存储与读取，因为磁头需要频繁的寻道和换道，因此在读取上容易带来较长的延时。

在大量高并发访问量的情况下，简直就是系统的噩梦。

分析自主研发和商用系统的经济效益淘宝网成立于2003年，在整个系统的构建和规划上也做过相当多的尝试和探索。

下图是淘宝网2007年之前的图片存储系统。

淘宝网之前一直采用的商用存储系统，应用NetApp公司的文件存储系统。

TOP(淘宝网)

业务系统核心业务服务基础业务服务

HSF(High Speed Service Framework 高性能服务框架)

HSF(High Speed Service Framework 高性能服务框架)TC(交易中心 Trade Center)IC(商品中心 Item Center)SC(店铺中心 Shop Center)

TM(交易业务 Trade Manager)IM(商品业务Item Manager)SM(店铺业务 Shop Manager)

Detail(商

品详情)

UIC用户信息中心 User Information Center)Forest(类目属性服务)

Notify(消息中间件)

持久层[DB/TFS/NAS(数据/淘宝文件系统/网络附属存储Network Attached Storage)]

0、3个核心技术：HSF\Notify\TFS1、HSF: 同步服务调用中间件2、Notify：异步消息服务中间件3、5类底层服务供上层各应用系统使用Function...JBoss淘宝MVC(WebX)Function1Function1

Function2JBoss淘宝MVC(WebX)Function1Function1

Function1JBoss淘宝MVC(WebX)SpringOR-Mapping

CacheOracleOracleOracleOracleNode1Node2Node1……

缓存Read/WriteDumpSearch

0、4个核心技术：搜索引擎、分库分表、缓存、CDN（内容分发网络）1、HSF: 同步服务调用中间件2、Notify：异步消息服务中间件3、5类底层服务供上层各应用系统使用TFS：淘宝文件管理系统应用场景：海量小文件存储

NameServerBlock id <-> data ServerNameServerBlock id <-> data ServerHA Heartbeat

淘宝技术架构演进之路1.概述 本⽂以淘宝为例，介绍从⼀百到千万级并发情况下服务端架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段遇到的相关技术，让⼤家对架构的演进有⼀个整体的认知，最后汇总⼀些架构的设计原则。

2.基本概念 在介绍架构之前，为了避免读者对架构设计中的⼀些概念不了解，下⾯对接个最基础的概念进⾏介绍：分布式系统中的对个模块在不同服务器上部署，即可成为分布式系统，如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上，或者两个相同的Tomcat分别部署在不同的服务器上。

⾼可⽤系统中部分节点失效时，其他节点可以接替他继续提供服务，则可认为系统具有⾼可⽤性。

集群：⼀个特定领域的软件部署在多台服务器上并作为⼀个整体提供⼀类服务，这个整体成为集群；如Zookeeper中的Master和Slave分别部署在多台服务器上，共同组成⼀个整体提供⼏种配置服务。

在常见的集群中，客户端往往能链接任意⼀个节点获得服务，并且当集群中⼀个节点掉线时，其他节点往往能够接替他继续提供服务，这时候说明集群具有⾼可⽤性。

负载均衡：请求发送到系统时通过某些⽅式吧请求均匀的分发到多个节点上，使系统中每个节点能够均匀的出来请求负载，则认为系统是负载均衡的。

正向代理和反向代理：系统内部要访问外部⽹络时，统⼀通话⼀个代理服务器吧请求转发出去，在外部⽹络来看就是代理服务器发起的访问，此时代理服务器实现的是正向代理；当外部请求进⼊系统时，代理服务器吧该请求转发到系统中某台服务器上，对外部请求来说，与之交互的只有代理服务器，此时代理服务器实现的是反向代理。

简单来说，正向代理就是代理服务器代替系统内部来访问外部⽹络的过程，反向代理就是外部系统请求访问系统时通过代理服务器转发到内部服务器的过程。

3.架构演进3.1.单机架构 以淘宝为例，在⽹站最初期，应⽤数量与⽤户数量都较少，可以吧Tomcat和数据库部署在同⼀台服务器上。

浏览器往 发起请求时，⾸先经过DNS服务器（域名系统）吧域名解析转换为实际IP地址10.102.1.4，浏览器转⽽访问该IP对应的Tomcat。

淘宝海量数据产品技术架构如下图2-1所示，即是淘宝的海量数据产品技术架构，咱们下面要针对这个架构来一一剖析与解读。

相信，看过本博客内其它文章的细心读者，定会发现，图2-1最初见于本博客内的此篇文章：从几幅架构图中偷得半点海量数据处理经验之上，同时，此图2-1最初发表于《程序员》8月刊，作者：朋春。

在此之前，有一点必须说明的是：本文下面的内容大都是参考自朋春先生的这篇文章：淘宝数据魔方技术架构解析所写，我个人所作的工作是对这篇文章的一种解读与关键技术和内容的抽取，以为读者更好的理解淘宝的海量数据产品技术架构。

与此同时，还能展示我自己读此篇的思路与感悟，顺带学习，何乐而不为呢?。

Ok，不过，与本博客内之前的那篇文章（几幅架构图中偷得半点海量数据处理经验）不同，本文接下来，要详细阐述这个架构。

我也做了不少准备工作（如把这图2-1打印了下来，经常琢磨）：图2-1 淘宝海量数据产品技术架构好的，如上图所示，我们可以看到，淘宝的海量数据产品技术架构，分为以下五个层次，从上至下来看，它们分别是：数据源，计算层，存储层，查询层和产品层。

我们来一一了解这五层：1. 数据来源层。

存放着淘宝各店的交易数据。

在数据源层产生的数据，通过DataX，DbSync和Timetunel准实时的传输到下面第2点所述的“云梯”。

2. 计算层。

在这个计算层内，淘宝采用的是hadoop集群，这个集群，我们暂且称之为云梯，是计算层的主要组成部分。

在云梯上，系统每天会对数据产品进行不同的mapreduce计算。

3. 存储层。

在这一层，淘宝采用了两个东西，一个使MyFox，一个是Prom。

MyFox是基于MySQL的分布式关系型数据库的集群，Prom是基于hadoop Hbase技术的（读者可别忘了，在上文第一部分中，咱们介绍到了这个hadoop的组成部分之一，Hbase—在hadoop之内的一个分布式的开源数据库）的一个NoSQL的存储集群。

电商网站的技术构架和实现方法当今时代，电商已经成为了业界的主要趋势，越来越多的企业开始将他们的业务从线下转移到了线上，而这其中最重要的推手无疑是电商网站。

电商网站除了需要拥有吸引消费者的优质内容和产品，还需要有一个稳定、安全、高效的技术构架来支撑它的不断发展。

那么，该如何构建一个高可用的电商网站呢？一、基本技术构架电商网站的基本构架主要包括前端页面、后台管理系统和数据库三个部分。

前端页面是用户与电商网站直接交互的部分，主要包括首页、产品列表页、商品详情页、购物车、结算页面、个人中心等多个模块，这些页面的设计应该简单、清晰、直观，符合用户使用习惯，同时需要保证响应速度快，兼容性好，能够自适应不同终端的大小和分辨率。

后台管理系统主要包括权限管理、商品管理、订单管理、数据统计等模块。

这个部分主要是服务于网站管理者，因此需要同时兼顾可用性和安全性。

权限管理是后台管理系统的关键，保障数据安全的同时，数据的管理需要简单易操作，便于管理员对其进行配置和管理。

数据库是数据存储和管理的核心部分。

数据的安全、稳定和可靠性直接决定着网站的正常运行。

数据库中的数据主要包括10大模块：用户信息、商品信息、订单信息、个人中心信息、评论、优惠、后台用户、分类信息、运费模板、广告等数据。

二、电商网站的技术实现1.基础框架电商网站的后台架构一般采用B/S架构，即浏览器与服务器交互的方式。

在这基础之上，一个优秀的电商网站通常有多个分布式服务器节点构成的集群，这样做可以提供更好的容灾和负载均衡能力。

在B/S架构中，常用的一些框架有Spring、SpringMVC、Hibernate和Mybatis等。

Spring作为Java编程的核心框架，对其它的框架整合、不同层次的抽象和管理都有很好的支持。

SpringMVC作为应用控制器在web应用系统中实现MVC框架的分离，提供统一的请求处理方法，具有更高的灵活性和自由度。

Hibernate和Mybatis是两个不同的ORM框架，前者以面向对象的方式操作数据库，而后者则更偏向于SQL语句操作。

淘宝应对双"11"的技术架构分析双“11”最热门的话题是TB，最近正好和阿里的一个朋友聊淘宝的技术架构，发现很多有意思的地方，分享一下他们的解析资料：淘宝海量数据产品技术架构数据产品的一个最大特点是数据的非实时写入，正因为如此，我们可以认为，在一定的时间段内，整个系统的数据是只读的。

这为我们设计缓存奠定了非常重要的基础。

图1淘宝海量数据产品技术架构按照数据的流向来划分，我们把淘宝数据产品的技术架构分为五层（如图1所示），分别是数据源、计算层、存储层、查询层和产品层。

位于架构顶端的是我们的数据来源层，这里有淘宝主站的用户、店铺、商品和交易等数据库，还有用户的浏览、搜索等行为日志等。

这一系列的数据是数据产品最原始的生命力所在。

在数据源层实时产生的数据，通过淘宝自主研发的数据传输组件DataX、DbSync和Timetunnel准实时地传输到一个有1500个节点的Hadoop集群上，这个集群我们称之为“云梯”，是计算层的主要组成部分。

在“云梯”上，我们每天有大约40000个作业对1.5PB的原始数据按照产品需求进行不同的MapReduce计算。

这一计算过程通常都能在凌晨两点之前完成。

相对于前端产品看到的数据，这里的计算结果很可能是一个处于中间状态的结果，这往往是在数据冗余与前端计算之间做了适当平衡的结果。

不得不提的是，一些对实效性要求很高的数据，例如针对搜索词的统计数据，我们希望能尽快推送到数据产品前端。

这种需求再采用“云梯”来计算效率将是比较低的，为此我们做了流式数据的实时计算平台，称之为“银河”。

“银河”也是一个分布式系统，它接收来自TimeTunnel的实时消息，在内存中做实时计算，并把计算结果在尽可能短的时间内刷新到NoSQL存储设备中，供前端产品调用。

容易理解，“云梯”或者“银河”并不适合直接向产品提供实时的数据查询服务。

这是因为，对于“云梯”来说，它的定位只是做离线计算的，无法支持较高的性能和并发需求；而对于“银河”而言，尽管所有的代码都掌握在我们手中，但要完整地将数据接收、实时计算、存储和查询等功能集成在一个分布式系统中，避免不了分层，最终仍然落到了目前的架构上。