配备一个fallback，直接返回当前商品同类别下的几款商品，作为备选方案，这比抛异常或者返回null空
白页面体验要更优 。
2.2.5 安全性大促前做好安全防范 。常见的DDos，Arp，脚本等攻击平时也会存在，日常防范已经配备 。大促期间需
要注意的可能更多的是业务层面的入侵，比如抢购或秒杀时的恶意刷接口 。

• 实名制，限制单用户，单ip等维度下的频次
• 必要的地方添加验证码（图片复杂度升级，或滑块等新型方式）
• 黑名单机制，一旦发现恶意行为，列入黑名单，并自动维护

2.3 运维中台2.3.1 做好灾备（2018从一次断电看灾备的背景与经历，30分钟以内）
灾备是应对大型故障的保底措施，最好的结局是永远不要触发，但是大促前需要做好灾备切换演练，可
以选择大促前用户量少的时间段进行：
1）前期准备：两地灾备程序同步维护，大促相关的迭代和活动专题上线确保两地测试ok，镜像版本统一
2）数据库配置两地主从，或双主单写 。切换前做好数据同步性检查
3）启用脚本，切换代理服务器，代理流量转入灾备机房，正式环境还需要处理dns指向
4）分布式文件灾备日常采用rsync等实时同步，采用云存储的可以忽略
5）es索引等其他数据确保日常同步
6）注意挂好维护页，友好提示
7）配备自动化测试脚本以便快速验证切换结果
2.3.2 配备监控1）基础设施监控
包括物理机、Docker 容器、以及对交换机、IP 进行监控
借助zabbix等开源软件对机器资源配置监控，如果采用云化部署，各大云供应商都会配备完善的监控机
制
2）应用级监控
主动监控，日志或消息队列形式打点输出，定时汇报 （日志平台追踪课题）
被动监控，添加监控接口，监控系统定时请求确认可用性
3）业务监控
对具体业务点做监控处理，如订单量、登录量、注册量、某些页面的访问量等关键点采用异步消息方式
推送到监控中心，监控中心针对特定队列的数据做统计和展示 。
4）客服一线反馈
主动监控依然无法察觉的情况下，来自客服的一线反馈成为最后关卡 。优先级也最高 。开发故障快速响
应平台，做到实时性保障 。做到客服 - 业务线 - 产品 - 技术排查的及时响应，快速排查 。
2.3.3 资源盘点1）网络设施扩容
网络带宽是影响访问流量的重要因素，做好各个机房网络带宽预估，数据在两地机房间传输并且要求低
延迟的场景，如数据库主从，可以考虑机房专线 。使用公有云的服务，可以购买临时流量 。
2）硬件资源盘点
对容量做预估和硬件资源盘点 。配合大促期间不同服务的架构设计，以及项目本身的特性，对cpu，内
存做评估 。偏运算的项目，重度使用多线程的项目偏cpu，需要大量对象或集合处理的项目偏内存 。
3）容器盘点
所有项目容器化部署，基于镜像即版本理念，打好各个服务的镜像是docker快速复制扩容的基础 。大促
前对各个中心微服务做统计和盘点 。
借助swarm和k8s等编排工具，快速实现容器的伸缩 。
2.4 数据中台数据中台多为大数据相关架构体系，大促期间，同样可能面临大批数据洪峰，比如订单量激增、用户行
为数据暴涨等场景 。简单看一下可能需要做的一些应对 。

文章插图

2.4.1 数据通道对数据传输通道扩容，比如kafka扩大分区数，rabbitmq增加细分队列 。一方面实现了扩容，另一方面

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