1 背景与挑战起于2009年，刚开始的双十一还并不出名，电商开展促销月都是以各自的店庆月作为基础的 。国美在线
是4月份，京东6月份，易购8月份，而淘宝商城选择了双十一作为促销月 。促销的初衷是光棍节(11月11
日)大家没事干，就该买点啥东西去当礼物送人 。于是乎，双11就这样诞生了 。
2009年 销售额0.52亿，27家品牌参与;
2010年 销售额9.36亿，711家品牌参与；
2011年 销售额33.6亿，2200家品牌参与；
2012年 销售额132亿，10000家品牌参与；
2013年 销售额352亿，20000家品牌参与；
2014年 销售额571亿，27000家品牌参与；
2015年 销售额912亿，40000家品牌参与；
2016年 销售额1207亿，98000家品牌参与；
2017年 销售额1682亿，140000家品牌参与；
2018年 销售额2135亿，180000家品牌参与；
截止到2019年11日23时59分59秒 销售额2684亿 。
了解双11背景下电商公司的应对措施，有助于提升高访问量背景下的系统架构知识 。
1.2 电商整体架构1.2.1 概述从组织架构到技术架构，当前各大电商系统基本趋于中台化 。中台在2015由阿里提出，其实是一种企业
架构而不是单纯的技术层面，目前几乎各大电商都进行着中台化的建设 。
中台没有什么神秘的，说到底，中台就是对 ”共享“ 理念系统化的归纳和总结 。

• 重复功能建设和维护带来的重复投资
• 烟囱式建设造成系统壁垒，数据孤岛
• 业务沉淀促进可持续发展
• 大中台小前台快速响应市场的需要

文章插图

1.2.2 上层业务即大中台，小前台的前台，电商中直面用户的B2B,B2C等各个业务线
1.2.3 业务中台业务中台基于公共服务的沉淀，需要收敛一些基础的业务服务，如商品、订单、会员、库存、财务、结
算等等
1.2.4 数据中台数据中台不是一个平台，也不是一个系统 。数据仓库、数据平台和数据中台是有区别的 。简单的举例：
数据平台可以理解为数据库，数据仓库类比为报表，而数据中台更贴近上层业务，带着业务属性 。
1.2.5 技术中台与业务无关的基础沉淀，中间件，系统框架，监控，日志，集成部署等等
1.2.6 运维中台不一定存在，系统运维相关的内容，硬件，机房，包括企业云平台的建设等可以划分为单独的运维中台
1.3 面临挑战1.3.1 考量维度（根据项目情况有所偏重，例如分布式与一致性是一对矛盾）

• 高性能：提供快速的访问体验 。
• 高可用：网站服务7*24正常访问 。
• 可伸缩：硬件弹性增加/减少能力（快速扩容与释放） 。
• 扩展性：方便地增加/减少新的功能/模块（迭代与服务降级） 。
• 安全性：安全访问和数据加密、安全存储等策略 。
• 敏捷性：快速应对突发情况的能力（灾备等） 。

1.3.2 内部瓶颈

• 木桶效应：水管最细的地方决定流量，水桶最低的地方决定容量（QPS压测调优为例）
• CPU：序列化和反序列化、高频日志输出、大量反射、大量线程的应用
• 内存：使用内存的中间件或服务，如redis，memcache，jvm大量对象堆积内存的应用等
• 网络带宽：大流量高并发环境下，双11用户访问量激增，造成网络拥堵
• 磁盘IO：文件上传下载，数据库频繁读写，不合理或大批量的日志输出
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