淘宝java技术发展

   　在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下,今天的产品运营的知识数不胜数，大家感兴趣的话，可以过来看看课课家，具体内容如下：TFS的开发，让淘宝的图片功能得到了充分的发挥。同TFS一样，很多技术都是在产品的推动下得到发展的。在讲下面的技术之前，有必要说说那些年，我们一起做过的几个产品运营。
　　先说个比较悲剧的——“团购”，这个团购可不是现在满大街挂的那种groupon类型的模式，在groupon出生之前，在2006年，淘宝的产品经理一灯就提出了“团购”这种产品。一灯最初的设想是让买家在社区发起团购，“团长”找到足够的人之后，去跟卖家砍价，这类似于现在蘑菇街的“自由团”。但由于种种原因，在开发的时候产品的功能做了裁剪，跟最初的设想比起来偏离了一点，变成了让卖家设置团购价，在买家达到指定的数量之后，以团购价成交。这个功能看起来是结合了淘宝一口价和荷兰拍的另一种交易模式，但不幸没有支撑下去，这种交易方式最大的弱点就是让买家看到了卖家的底牌，即便达不到团购的数量，他们也往团购的价格上砍。当时为了引流量，淘宝网开辟了团购专区，实诚的卖家在达不到团购数量的时候，被砍价砍亏了，狡猾的卖家干脆提高原价，利用这个专区做促销。在接下来的两年里这个产品沦落成了促销工具(话说现在满大街的团购，其实也就是促销)。这个产品，让研发人员对“产品”这个概念有了深刻的认识。
　　再说一个更加悲剧的——“我的淘宝”，我的淘宝是给会员管理自己的商品、交易、收货地址、评价、投诉的地方，这个地方由于登录之后才能看到，所以风格跟外面完全不一样，很长时间都没有优化过，样子丑，用户操作也不方便，如果一个人有很多商品，上下架需要一个一个的操作，非常麻烦(想想那些卖书的)。这时候一个重要人物登场了，承志(现在的蘑菇街CEO，他让我把他描写的帅一点)，他给我们演示了最牛叉的前端交互技术，就是Gmail上那种Ajax的交互方式，可以拖动、可以用右键、可以组合键选择、操作完毕还不刷新页面，管理商品如有神助，帅呆了。我是这个项目的项目经理，一灯是产品经理，我们再拉上万剑和一伙工程师就开搞了。热火朝天的干了三个月，快要完成的时候，老马不知道怎么回事突然出现在我身后，看**作了一遍新版我的淘宝之后，问我这是不是客户端软件，我说是网页，他抓狂了，说这跟客户端软件一样，链接底下连线都木有，上下架用文件夹表示，我都不知道怎么操作了，卖家肯定也不会玩。
　　老马果然是神一样的人物，他说的应验了，淘宝历史上第一个群体性事件爆发了，试用完新版本的我的淘宝之后，很多卖家愤怒了，说不会玩。一灯就和承志一起商量怎么把页面改得像个网页一点，改了半个月，愤怒依然没有平息。我很无奈地看着这两个人在那里坚持，然后跟老板们商量怎么办。后来我们用了一个很挫的方法给自己一个台阶，到论坛上让大家投票要不要使用新版我的淘宝，投票结果是一半以上的反对。于是这么十来个人做了3个月的系统被杀掉了。这让我非常沮丧，但最痛苦的还不是这个，我们下线之后，另外一拨卖家不满了，说这么好的功能怎么没有了?啊~~~你们怎么不早点站出来，亲?这个产品带给我们的是新技术(Ajax、YUI前端框架)的尝试，还有就是新技术对用户操作习惯的改变，一定要慎之又慎。另外还有一点没有总结好的教训，就是应对**的时候，我们手足无措，在后来“招财进宝”和淘宝商城出现群体性事件的时候，我发现悲剧在重演。
　　说到“招财进宝”，这个是最悲剧的产品。到2006年五一的时候，一个划时代的项目启动了(我苦逼的连续失去了两个五一节，前面一个是2005年做支付宝系统)。财神说要用最好的项目阵容，我被选中了，这一下子让我觉得我能划分到最好的员工之类，在“我的淘宝”这个产品中严重受伤的心又痊愈了。这是一个商品P4P的系统，就是按成交付费。我们认为已经有很多卖家有钱了，但淘宝视频上这么多的商品，他们很难被找到，卖家愿意花钱让商品排在前面。我们允许卖家购买广告位，把他的商品按一定算法给个排名(类似于百度的竞价排名，但不仅仅看他出了多少钱，还有信用、成交量、被收藏数量等等，这个算法搞的巨复杂)。这是一个多么牛叉的盈利模式啊!
　　well产品是指能够提供给市场，被人们使用和消费，并能满足人们某种需求的任何东西，包括有形的物品、无形的服务、组织、观念或它们的组合。产品一般可以分为三个层次，即核心产品、形式产品、延伸产品。核心产品是指整体产品提供给购买者的直接利益和效用;形式产品是指产品在市场上出现的物质实体外形，包括产品的品质、特征、造型、商标和包装等;延伸产品是指整体产品提供给顾客的一系列附加利益，包括运送、安装、维修、保证等在消费领域给予消费者的好处。
　　产品是“一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动”的结果，即“过程”的结果。在经济领域中，通常也可理解为组织制造的任何制品或制品的组合。在现代汉语词典当中的解释为“生产出来的物品”
　　这个系统进行的很顺利，但发布的时候，更大的群体性事件出来了，买家们质疑：你们不是承诺3年不收费么?收广告费不是收费么?后来我们的竞争对手又推波助澜，公关公司和圈子里各路大侠上蹿下跳，甚至同行搞了个“一键搬家”的功能来收纳我们的会员。一时之间，**哗然，各种矛头都指了过来。为了收场，我们又一次在论坛里面让用户投票决定产品是否下线，同“我的淘宝”一样，以悲剧收场。也如同“我的淘宝”一样，下线后，一拨尝到甜头的卖家说，这么好的功能怎么没有了?(直到后来yahoo中国合并过来之后，开发了淘宝直通车，才以类似的产品形态满足了这部分需求)
　　虽然招财进宝失败了，但这个项目中对技术的探索更加深入，这里面用到了用户行为追踪、Ajax等。其中有一个技术的细节非常经典，淘宝商品详情页面每天的流量在10亿以上，里面的内容都是放在缓存里的，做招财进宝的时候，我们要给卖家显示他的商品被浏览的次数(见下图)，这个数字必须实时更新，而用缓存的话一般都是异步更新的。于是商品表里面增加了这样一个字段，每增加一个PV这个字段就要更新一次。发布上去一个小时数据库就挂掉了，撑不住这么高的update。数据库撑不住怎么办?一般的缓存策略是不支持实时更新的，这时候多隆大神想了个办法，在apache上面写了一个模块，这个数字根本不经过下层的web容器(只经过apache)就写入一个集中式的缓存区了，这个缓存区的数据再异步更新到数据库。这就是我前面提到的，我们整个商品详情的页面都在缓存中了，把缓存用到了极致。
　　

 
　　ESI解决了页面端静态片段的缓存，聪明的读者可能马上就想到了，在后端的那些数据能不能使用缓存?显然也是可以的，而且是必须的。例如一个大卖家的商品和店铺，一天的浏览量可能是几百万，一个小卖家的可能只有几个，那这个大卖家的用户信息要是每次都去数据库里面取，显然不划算，要是把这个信息放在内存里面，每次都从内存里取，性能要好很多。这种应用场景，就是memcached这种Key-Velue缓存的用武之地。只可惜在淘宝急需要memcached的时候，它还没有崭露头角(它2003.6出现的，但近几年才火爆起来，当时没发现它)。我们的架构师多隆大神再一次出手了，他写了一个缓存系统，叫TBstore，这是一个分布式的基于Berkeley DB的cache系统，推出之后在Alibaba集团内部使用非常广泛，特别是对于淘宝，tbstore上应用了ESI(就是上面说过的那个ESI)、checkcode(验证码)、description(前文说过的商品详情)、story(心情故事，商品信息里面的一个大字段，长度仅次于商品详情)、用户信息等等内容。
　　TBstore的分布式算法实现：根据保存的key，对key进行hash算法，取得hash值，再对hash值与总Cache服务器数据取模。然后根据取模后的值，找到服务器列表中下标为此值Cache服务器。由java client api封装实现，应用无需关心;这点和memecached的实现方案完全一致。
　　TBstore有一个优点，这也是它的弱点，它的存储是基于Berkeley DB的，而Berkeley DB在数据量超过内存的时候，就要往磁盘上写数据了，所以说它是可以做持久化存储的。但是一旦往磁盘写数据，作为缓存的性能就大幅度下降。
　　这时又有一个项目，推动了淘宝在缓存方面的技术提升。在2007年，我们把淘宝的用户信息独立出来，形成一个中心系统UIC(user information center)，因为淘宝所有的功能都要依赖于用户信息，所以这个模块必须单独拿出来，不然以后系统无法扩展了。把UIC拿出来以后，应用系统访问UIC，UIC访问数据库取得用户信息，粗粗算一下，每天要取几十亿的用户信息，直接查询数据库的话，显然数据库要崩溃的，这里必须要用缓存。于是多隆为UIC专门写了一个缓存系统，取名叫做tdbm。tdbm抛弃了Berkeley DB的持久功能，数据全部存放在内存中。到2009年，多隆又参考了memcached的内存结构，改进了tdbm的集群分布方式，在内存利用率和吞吐量方面又做了大幅提升，推出了tdbm2.0系统。
　　由于tdbm和TBstore的数据接口和用途都很相似，开发团队把二者合并，推出了淘宝自创的KV缓存系统——tair。tair包括缓存和持久化两种存储功能。tair 作为一个分布式系统，是由一个中心控制节点和一系列的服务节点组成。我们称中心控制节点为config server，服务节点是data server。config server 负责管理所有的data server，维护data server的状态信息。data server 对外提供各种数据服务，并以心跳的形式将自身状况汇报给config server。 config server是控制点，而且是单点，目前采用一主一备的形式来保证其可靠性。所有的 data server 地位都是等价的。tair的架构图如下所示：
　　

 
　　在这个时候搜索引擎iSearch也进行了一次升级，之前的搜索引擎是把数据分到多台机器上，但是每份数据只有一份，现在是每份数据变成多份，整个系统从一个单行的部署变成了矩阵。能够支撑更大运营的访问量，并且做到很高的可用性。文章都研读完了吗？下面小编带你进入更奇妙的课课家世界，你肯定会有不一样的收获，想不想和我见证这奇迹的时刻，我在课课家等你哟。希望能见到你的身影。