淘宝技术框架分析报告精编版
淘宝分析报告的
淘宝分析报告的
淘宝分析报告通常是针对淘宝平台上的店铺或产品进行的市场分析和竞争对手分析报告。
以下是一个简单的淘宝分析报告的概览：
1.平台概述：介绍淘宝平台的发展历程、商户数量、用户数量等基本情况。
2.目标市场：分析淘宝平台上的目标市场，包括消费者年龄分布、消费习惯、消费需求等。
3.竞争对手分析：列出与目标市场相似的竞争对手店铺，并对其产品、定价策略、市场份额等进行分析比较。
4.产品需求分析：根据目标市场的需求和竞争对手的产品分析，确定目标市场的产品需求趋势和热门领域。
5.营销策略分析：分析竞争对手的营销策略，包括广告投放、促销活动、社交媒体营销等，并针对目标市场提出相关的营销建议。
6.用户体验分析：分析竞争对手店铺的用户体验，包括网页设计、购物流程、客户服务等方面，并提出优化建议。
7.数据分析：通过淘宝平台的数据统计工具，对店铺的销售数据进行分析，包括销售额、销售渠道、订单量等。
8.风险分析：分析淘宝平台的风险因素，如假货问题、恶意评价等，并提出相应的风险控制策略。
9.总结与建议：根据以上分析结果，总结店铺的优势和劣势，并提出进一步发展的建议。
淘宝分析报告的内容可以根据实际需要进行调整和细化，以满足不同店铺或产品的具体要求。
同时，报告的撰写应准确、客观、清晰，以便店铺或企业能从中获取有用的市场信息和竞争优势。
淘宝的架构
淘宝的架构淘宝用的是JBoss，框架是iBATIS，缓存服务器是自己开发的，基本遵循SNA架构，水平扩展，数据库是Oracle，阿里集团的DBA几乎是国内最强悍的。
目前淘宝的系统架构正在重构，计划用两到三年时间重写，目标有两个：1、水平扩展已经不满足需求了，还需要水平加垂直扩展2、开放API，让店家可以把外部网站资源集成到淘宝，不必直接在淘宝开店淘宝首席架构师是原来JBoss的Ben Wang，现在正在招募技术高手加盟，从事这项很有挑战性的工作：设计下一代开放性、支撑数十亿访问量的在线电子商务网站淘宝架构更详细的情况就不方便透露了。
淘宝网，是一个在线商品数量突破一亿，日均成交额超过两亿元人民币，注册用户接近八千万的大型电子商务网站，是亚洲最大的购物网站。
那么对于淘宝网这样大规模的一个网站，我猜想大家一定会非常关心整个网站都采用了什么样的技术、产品和架构，也会很想了解在淘宝网中是否采用了开源的软件或者是完全采用的商业软件。
那么下面我就简单的介绍一下淘宝网中应用的开源软件。
对于规模稍大的网站来说，其IT必然是一个服务器集群来提供网站服务，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器。
对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。
那么下面，我就从应用服务器操作系统、应用服务器软件、Web Server、数据库、开发框架等几个方面来介绍一下淘宝网中开源软件的应用。
操作系统我们首先就从应用服务器的操作系统说起。
一个应用服务器，从软件的角度来说他的最底层首先是操作系统。
要先选择操作系统，然后才是操作系统基础上的应用软件。
在淘宝网，我们的应用服务器上采用的是Linux操作系统。
Linux操作系统从1991年第一次正式被公布到现在已? ? 走过了十七个年头，在PC Server 上有广泛的应用。
硬件上我们选择PC Server而不是小型机，那么Server的操作系统供我们选择的一般也就是Linux，FreeBSD, windows 2000 Server或者Windows Server 2003。
淘宝网技术架构
淘宝网的开源架构淘宝网，是一个在线商品数量突破一亿，日均成交额超过两亿元人民币，注册用户接近八千万的大型电子商务网站，是亚洲最大的购物网站。
那么对于淘宝网这样大规模的一个网站，我猜想大家一定会非常关心整个网站都采用了什么样的技术、产品和架构，也会很想了解在淘宝网中是否采用了开源的软件或者是完全采用的商业软件。
那么下面我就简单的介绍一下淘宝网中应用的开源软件。
对于规模稍大的网站来说，其IT必然是一个服务器集群来提供网站服务，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器。
对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。
那么下面，我就从应用服务器操作系统、应用服务器软件、Web Server、数据库、开发框架等几个方面来介绍一下淘宝网中开源软件的应用。
操作系统我们首先就从应用服务器的操作系统说起。
一个应用服务器，从软件的角度来说他的最底层首先是操作系统。
要先选择操作系统，然后才是操作系统基础上的应用软件。
在淘宝网，我们的应用服务器上采用的是Linux操作系统。
Linux 操作系统从1991年第一次正式被公布到现在已经走过了十七个年头，在PC Server上有广泛的应用。
硬件上我们选择PC Server而不是小型机，那么Server 的操作系统供我们选择的一般也就是Linux，FreeBSD, windows 2000 Server或者Windows Server 2003。
如果不准备采用微软的一系列产品构建应用，并且有能力维护Linux或者FreeBSD，再加上成本的考虑，那么还是应该在Linux和FreeBSD之间进行选择。
可以说，现在Linux和FreeBSD这两个系统难分伯仲，很难说哪个一定比另外一个要优秀很多、能够全面的超越对手，应该是各有所长。
那么在选择的时候有一个因素就是企业的技术人员对于哪种系统更加的熟悉，这个熟悉一方面是系统管理方面，另外一方面是对于内核的熟悉，对内核的熟悉对于性能调优和对操作系统进行定制剪裁会有很大的帮助。
淘宝网站结构分析
淘宝网站分析淘宝，淘宝，就是说没有淘不到的宝贝。
淘宝网在整个的版式设计上，紧紧围绕淘宝二字这一主题，静，动态网页技术的应用，三维动画，FLASH，等多媒体技术的应用，还有就是网页文字配合图片，更好地体现了淘宝二字。
淘宝网目前热门成交商品，主要以计算机数码类产品所占比例最高、单价也最高，其次是女性化妆品和服饰类，第三是玩具收藏品。
正如淘宝网的口号“没有淘不到的宝贝”。
首页：在目录结构上，淘宝网为商家到个人、个人到个人搭建的一个平台，这个平台包括现在个人交易的所有模式，拍卖、一口价、讨价还价和张贴海报，淘宝侧重于对商户的吸引。
并且按栏目内容建立子目录，每个栏目目录下都建立独立的images目录，而且每个目录的分类都达到了四级分类，这是一般的网站所达不到的。
淘宝网站商品更新速度：淘宝的内容更新的是非常的快，像他的首页，有一元拍，荷兰拍卖区，二手，新店铺等等，像这些内容，几乎每天都在变，因为淘宝的拍卖，是跟据时间来排名的，越到离拍卖时间越短就越靠前前。
还有就是公告栏，时时发布信息，让用户及时了解淘宝的一些活动和规则。
还有，淘宝还有店小二，客服，及时处理用户的一些问题，建议及投诉。
淘宝网站的右上方有一个免费注册按钮，这个免费注册就无疑增加了淘宝的人气。
淘宝又一个强大的支付系统，这个这付系统就保证了消费者购物安全性。
“支付宝”它是一种针对网上交易特别推出的安全付款服务,是淘宝与工行、建行、农行和招商银行等联手推出的一种在线交易安全支付工具。
就是网上买家先将货款打到支付宝账户上，支付宝确认到账之后通知网上卖家发货，买家在收到货物确认无误之后通知支付宝，支付宝再将货款转付卖家。
支付宝的出现，无疑使得交易更安全，诚信，免去了交易双方的后顾之忧。
当然，这也就是淘宝发展很快的原因之一。
搜索引擎：淘宝提供基于宝贝、商城、店铺、拍卖、全球购、打听等多类别的搜索搜索结果可进一步选择范围（所有宝贝、商城等）、常用服务（信用卡、货到付款、7天退货、正品保障、如实描述等）。
淘宝技术框架分析报告文案
淘宝技术框架分析报告淘宝作为国内首屈一指的大型电子商务网站，每天承载近30 亿PV 的点击量，拥有近50PB 的海量数据，那么淘宝是如何确保其网站的高可用的呢？本文将对淘宝在构建大型网站过程中所使用到的技术框架做一个总结，并结合吉林银行现有技术框架进行对比分析另外，本文还会针对金融互联网以及公司未来技术发展方向给出个人看法。
淘宝技术分析CDN 技术及多数据中心策略国内的网络由于运营商不同（分为电信、联通、移动），造成不同运营商网络之间的互访存在性能问题。
为了解决这个问题，淘宝在全国各地建立了上百个CDN 节点，当用户访问淘宝网站时，浏览器首先会访问DNS 服务器，通过DNS 解析域名，根据用户的IP 将访问分配到不同的入口。
如果客户的IP 属于电信运营商，那么就会被分配到同样是电信的CDN 节点，并且保证访问的（这里主要指JS CSS、图片等静态资源）CDN节点是离用户最近的。
这样就将巨大的访问量分散到全国各地。
另外，面对如此巨大的业务请求，任何一个单独的数据中心都是无法承受的，所以淘宝在全国各主要城市都建立了数据中心，这些数据中心不但保证了容灾，而且各个数据中心都在提供服务。
不管是CDN 技术还是多个数据中心，都涉及到复杂的数据同步，淘宝很好的解决了这个问题。
吉林银行现在正在筹建两地三中心，但主要目的是为了容灾，数据中心的利用率差，而淘宝的多个数据中心利用率为100% 。
LVS 技术淘宝的负载均衡系统采用了LVS 技术，该技术目前由淘宝的章文嵩博士负责。
该技术可以提供良好的可伸缩性、可靠性以及可管理型。
只是这种负载均衡系统的构建是在Linux操作系统上，其他操作系统不行，并且需要重新编译Linux 操作系统内核，对系统内核的了解要求很高，是一种软负载均衡技术。
而吉林银行则通过F5 来实现负载均衡，这是一种硬负载均衡技术。
Session 框架Session 对于Web 应用是至关重要的，主要是用来保存用户的状态信息。
淘宝技术框架分析报告文案
淘宝技术框架分析报告淘宝作为国内首屈一指的大型电子商务网站，每天承载近30亿PV的点击量，拥有近50PB的海量数据，那么淘宝是如何确保其网站的高可用的呢？本文将对淘宝在构建大型网站过程中所使用到的技术框架做一个总结，并结合吉林银行现有技术框架进行对比分析。
另外，本文还会针对金融互联网以及公司未来技术发展方向给出个人看法。
淘宝技术分析CDN技术及多数据中心策略国内的网络由于运营商不同（分为电信、联通、移动），造成不同运营商网络之间的互访存在性能问题。
为了解决这个问题，淘宝在全国各地建立了上百个CDN节点，当用户访问淘宝网站时，浏览器首先会访问DNS服务器，通过DNS解析域名，根据用户的IP 将访问分配到不同的入口。
如果客户的IP属于电信运营商，那么就会被分配到同样是电信的CDN节点，并且保证访问的（这里主要指JS、CSS、图片等静态资源）CDN节点是离用户最近的。
这样就将巨大的访问量分散到全国各地。
另外，面对如此巨大的业务请求，任何一个单独的数据中心都是无法承受的，所以淘宝在全国各主要城市都建立了数据中心，这些数据中心不但保证了容灾，而且各个数据中心都在提供服务。
不管是CDN技术还是多个数据中心，都涉及到复杂的数据同步，淘宝很好的解决了这个问题。
吉林银行现在正在筹建两地三中心，但主要目的是为了容灾，数据中心的利用率差，而淘宝的多个数据中心利用率为100%。
LVS技术淘宝的负载均衡系统采用了LVS技术，该技术目前由淘宝的章文嵩博士负责。
该技术可以提供良好的可伸缩性、可靠性以及可管理型。
只是这种负载均衡系统的构建是在Linux操作系统上，其他操作系统不行，并且需要重新编译Linux操作系统内核，对系统内核的了解要求很高，是一种软负载均衡技术。
而吉林银行则通过F5来实现负载均衡，这是一种硬负载均衡技术。
Session框架Session对于Web应用是至关重要的，主要是用来保存用户的状态信息。
但是在集群环境下需要解决Session共享的问题。
淘宝研究分析报告
卖家 卖家又分为个人卖家和企业卖家。
淘宝功能与服务 淘宝功能与服务
买家服务 旺旺买家版、 淘宝工具条 、店铺街 、旺旺买家版、试用中心 卖家服务 免费开店 、淘宝商家 、旺旺卖家版 、淘宝助理 、数据之美 公共信息服务 淘宝旅行 、保险 、淘花影视 、数据平台 、社区服务 其他服务 挖财365_ 365_淘帐本 淘宝开放平台 、淘工作 、淘宝天下 、挖财365_淘帐本
免费性功能服务
旺旺买家版 淘快捷宝工具条 排行榜 店铺街 淘女郎 试用中心
内部化
支付宝
由阿里巴巴公司创办。作为淘宝网公司为了解决网络交易安全所设的一个功能 ，该功能为首先使用的“第三方担保交易模式”。
阿里旺旺
由阿里巴巴公司创办，为商人度身定做的免费网上商务沟通软件。 内部化产生原因：马太效应。阿里巴巴的优势积累。强者愈强，弱者 愈弱。
外包
网商（即网店店主） 网商（即网店店主）
外包原因：更有利于提升员工的积极性与创造力，因为做的好 坏直接影响自己创造的利益。
顾客满意度、 顾客满意度、顾客忠诚度
外包原因：更公平 公正 有利于淘宝的发展。
选择评价
淘宝外包或内部化的选择基本没有问题，内部化有利于公司优势的积累与壮大，不 容易被别人赶上或超越，外包则相当于一面镜子，可以看出淘宝发展的好坏，对淘 宝的发展，是有利的。
现行营运模式的问题与不足
（1）从中间客户（经销商）角度看淘宝不足 ）从中间客户（经销商） 1、商务平台评价体系的不足：卖家和买家评价权效不对等，二是评价的主观性，以及 、商务平台评价体系的不足： 真实性无从考察。虚假刷信誉现象泛滥。 2、库存：若商品流动性不强，会造成压货的问题。特别是服装类的季节性商品。 、库存： 3、照片：照片费神，工作量大。淘宝上客户第一接触产品的照片，如果拍不好，会影 、照片： 响销售。
2020年淘宝数据分析报告模板
精品文档淘宝数据分析报告模板导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。
总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。
在这里我重点说商品分析。
1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。
通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。
2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。
通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。
3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。
这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。
4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。
“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品橱窗个数。
/销售金额5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。
“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。
6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。
该指标指标仅对大店或销量日均 100 以上店铺适用。
7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。
通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。
该指标指标仅对大店或销量日均 100 以上店铺适用。
8、促销商品业绩评估：主要是促销商品品种数执行情况，促销商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。
淘宝数据魔方技术架构解析
淘宝数据魔方技术架构解析淘宝网拥有国内最具商业价值的海量数据。
截至当前，每天有超过30亿的店铺、商品浏览记录，10亿在线商品数，上千万的成交、收藏和评价数据。
如何从这些数据中挖掘出真正的商业价值，进而帮助淘宝、商家进行企业的数据化运营，帮助消费者进行理性的购物决策，是淘宝数据平台与产品部的使命。
为此，我们进行了一系列数据产品的研发，比如为大家所熟知的量子统计、数据魔方和淘宝指数等。
尽管从业务层面来讲，数据产品的研发难度并不高;但在“海量”的限定下，数据产品的计算、存储和检索难度陡然上升。
本文将以数据魔方为例，向大家介绍淘宝在海量数据产品技术架构方面的探索。
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。
手机淘宝App技术架构
真机实验室
发布之前，通过线下自动化驱动测试保障基本稳定性和性能。 SDK在运行阶段自动收集性能、稳定性问题
1
• • •
核心SDK 能力
检测组件 Galileo
• • • •
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移动日志 tLog
安全模式 SafeMode 安全气垫 热修复 Hotfix 开关服务 Orange
测试完毕后，进行灰度发布。通过SDK和大数 据体系评估APP的质量，性能和用户的体验， 以及在多种机型，环境上问题的暴露。
超级App“淘宝”诞生之路
手机淘宝App技术架构
淘宝的移动互联网演进史
企业级移动开发平台EMAS
阿里巴巴移动场景最佳实践
手机淘宝演进历史（2008 - ）
手淘早期的技术架构
技术限制业务发展
手机淘宝泛质量管理体系
线下 自动化保障
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自动化驱动 性能度量: OnlineMonotor 稳定性度量: CrashReport 自定义事件度量: AppMonitor
37.5
Weex开发框架
手淘Android发布频次
客户端团队
>30天 7天
2013 2014
30
22.5
15
3-4天
2015
7.5
1.7次/天
2016
0
谢谢！
4
手机淘宝整体高可用保障机制
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淘宝的移动互联网演进史
企业级移动开发平台EMAS
阿里巴巴移动场景最佳实践
淘宝的移动互联网演进史
企业级移动开发平台EMAS
阿里巴巴移动场景最佳实践
超级App的架构设计
千人千面的技术支撑
淘宝服务端技术架构详解
淘宝服务端技术架构详解目录一、前言 (3)二、单机架构 (4)三、多机部署 (4)四、分布式缓存 (5)五、Session 共享解决方案 (7)六、数据库读写分离 (9)七、CDN 加速与反向代理 (10)八、分布式文件服务器 (11)九、数据库分库分表 (11)十、搜索引擎与NoSQL (13)十一、后序 (13)一、前言以淘宝网为例，简单了解一下大型电商的服务端架构是怎样的。
如图所示最上面的就是安全体系系统，中间的就是业务运营系统，包含各个不同的业务服务，下面是一些共享服务，然后还有一些中间件，其中ECS 就是云服务器，MQS 是队列服务，OCS 是缓存等等，右侧是一些支撑体系服务。
除图中所示之外还包含一些我们看不到的，比如高可用的体现。
淘宝目前已经实现多机房容灾和异地机房单元化部署，为淘宝的业务也提供了稳定、高效和易于维护的基础架构支撑。
这是一个含金量非常高的架构，也是一个非常复杂而庞大的架构，当然这个架构不是一天两天演进成这样的，也不是一开始就设计并开发成这样的，对于初创公司而言，很难在初期就预估到未来流量千倍、万倍的网站架构会是怎样的状况，同时如果初期就设计成千万级并发的流量架构，也很难去支撑这个成本。
因此一个大型服务系统，都是从小一步一步走过来的，在每个阶段找到对应该阶段网站架构所面临的问题，然后不断解决这些问题，在这个过程中，整个架构会一直演进，同时内含的代码也就会演进，大到架构、小到代码都是在不断演进和优化的。
所以说高大上的项目技术架构和开发设计实现不是一蹴而就的，这是所谓的万丈高楼平地起。
二、单机架构从一个小网站说起，一般来说初始一台服务器就够了，文件服务器、数据库以及应用都部署在一台机器上。
也就是俗称的 allinone 架构。
这篇推荐看下：厉害了，淘宝千万并发，14 次架构演进…三、多机部署随着网站用户逐渐增多，访问量越来越大，硬盘、cpu、内存等开始吃紧，一台服务器难以支撑。
《淘宝业务发展及技术架构》分享
主持人：今天我们特别请来淘宝资深技术专家范禹给我们分享《淘宝业务发展及技术架构》，接下来时间交给范禹，大家欢迎！范禹：大家下午好，首先感谢刘警给我这个机会跟大家做技术交流，接下来我开始讲一下，花名叫范禹，现在在淘宝技术研发部产品技术业务平台团队，今天的主要内容分为下面几块，因为主题叫淘宝业务与技术发展，前面业务会简单提一下，然后介绍一下淘宝前期技术发展过程，然后是最近几次比较大的技术结构上的变化，还有当前面临的挑战和问题，最后是讨论时间。
淘宝业务很多，我们有主站交易，有搜索，有广告，数据平台等很多相关业务，我是做主站交易平台，主要是JAVA系统，我更多是讲这块，其他像开放平台、搜索、广告不大会涉及到，我看问题中有位同学问我P4P广告如何定位到目标用户的，这个我不太知道，如果有兴趣可以邀请相关同学给大家做一个交流。
淘宝是03年成立的，这是淘宝03年的页面，UED的同学发给我淘宝历年的首页，这个页面我第一次看到觉得还不错，很有欧美网站的风格，这就是03年淘宝刚创立时候的样子，里面像买家通道、卖家通道、淘宝者联盟，淘宝者联盟可能并不是现在的淘客，应该是那时候的一个社区，03年5月份的时候淘宝推出，那时候的页面是这样子，当时是比较简单的购物网站。
（Taobao@2004）接下来就到了04年，从右上角导航上看，其实主体框架已经定下来，我要买、我要卖、我的淘宝，这几块功能这么多年来都没有大的变化，可能是交互或者说用户体验上的改变，但是它的功能可能并没有特别大的变化。
04年在业务上我认为有两块比较重要的东西，一个是旺旺从贸易通改造成淘宝IM工具，成为方便买卖购物交流的IM工具，这是我认为业务上比较大变化的东西。
另外支付宝从淘宝慢慢发展，成为独立的一家公司。
我印象中04年业务上关注的PV跟UV比，就是每个用户在淘宝上停留的时间，因为以前淘宝刚成立的时候，很多门户网站跟Ebay签了排他协议，淘宝不能在大的网站上投广告，可能找一些网站联盟，他们是弹窗式的广告，平均每个用户在淘宝待几个页面，当时目标就是让用户多看几个页面。
淘宝技术架构分享
淘宝的 HSF 在使用方式上面和 Dubbo 有比较大的区别，HSF 使用的时候需要单独的下载一个 hsf.sar 文件放置到 jboss 的 deploy 下面这样 做的好处是：hsf 的升级不需要应用做改动，方便统一升级统一管理；弊端也很明显：增加了环境的复杂度，需要往 jboss 下扔 sar 文件，对 jboss 版本也有要求，这也是当初 Dubbo 没有完全参考 hsf 设计的主要原因。HSF 工作原理如下图：
UIC[用户中心]
IC[商品中心]
TC[交易中心]
PC[促销中心]
DC[装修中心]
RC[评价中心]
SC[店铺中心]
Forest[类目体系]
核心业务服务：提供各种核心业务模块的服务化接口，接口按使用方式分两类：
（1）通过HSF方式调用的远程服务化接口 （2）通过定期推送服务端数据文件到客户端的CS调用 图中：蓝色标注的系统的部分接口使用第二中方式调用，其他系统基本都是基于HSF方式的远程调用。
购和使用，广告系统，社区发帖，淘宝客等等，前台浏览相对使用较少。
(2)买家行为:集中在前台：店铺浏览，宝贝的浏览，社区浏览等比重较大，买家后台功能主要定位在后台的“我是买家”Tab 页下，包括拍
商品，付款，确认，退款，评价，社区互动等。
产品：淘宝对产品定义和 B2B 有差别，淘宝的业务拆分较细，服务化做的较成熟，所以前台应用对应的业务非常纯粹，如 Detail 系统可
2.淘宝服务化架构：
客户（卖和买）
店铺
商城
社区
无名良品
商品
交易
无线
….
前台系统：直接和用户打交道，它们依赖于各种核心业务中心提供的服务化接口，淘宝服务
淘宝网站分析
淘宝网站分析（一）淘宝网站分析1.1淘宝网发展的背景：淘宝网成立于2003年5月10日，由阿里巴巴投资创办。
因为当时阿里巴巴销售遇到困难，马云就创办了淘宝搞C2C。
没想到淘宝经营得出奇的好，而且当时淘宝的CEO 弄出了第三方支付平台——支付宝，解决了网上购物的信任问题，也成为淘宝成功的关键。
1.2淘宝网的目标：淘宝网是亚洲第一网络零售商，其目标是致力于创造全球首选网络零售商圈。
通过结合社区、江湖、帮派来增加网购人群的粘性，并且采用最新团网购模式，让网购人群乐而不返。
1.3淘宝网的经营范围：淘宝网目前业务跨越C2C、B2C两大模式，经营范围可以说是很广很广，大到数码、家电、家居建材、汽车、珠宝和服装，小到特产、文具、日用品，而且还扩展到虚拟的话费充值、游戏、彩票、点卡。
1.4淘宝网的现状：淘宝网自成立以来，就有了很迅速的发展。
截至2009年底，淘宝拥有注册会员1.7亿，注册用户还在不断增长！据统计，淘宝网2009年的交易额为2083亿人民币，2010年则高达4000亿元人民币，是亚洲最大的网络零售商圈。
1.5淘宝网上购物流程：1.5.1注册会员会员注册一般分为三个步骤：填写账户信息——验证账户信息——注册成功。
注册账户信息的内容主要包括用户名和登陆密码：1.5.2选购物品当顾客注册好用户后，就可以进行物品的选购了。
在顾客选好商品后，可以将商品“加入购物车”也可以在确定要购买时选择“立即购买”。
1.5.3付款到支付宝付款到支付宝相当于一个担保的作用，买家现在付款到支付宝，而卖家现在是拿不到钱的，只有等到买家确认收货以后再确认付款卖家才可以收到钱。
这对于买家来说也是一个保障。
1.5.4确认收货当买家收到货并确认无误后，接下来进行的操作就是确认收货。
确认收货的时候，还要输入支付宝密码，只有到达此步骤的时候，卖家才能收到钱。
1.5.5评价淘宝网网上购物的最后一步就是评价。
这个评价是买家对卖家的评价，评价一般包括对卖家所出售的商品品质的评价和卖家服务态度、发货速度以及对物流的评价。
淘宝技术架构发展总结
从个人到淘宝网仰观Java时代淘宝的技术发展(1)引言光棍节的狂欢“时间到，开抢！”坐在电脑前早已等待多时的小美一看时间已到2011年11月11日零时，便迫不及待地投身于淘宝商城一年一度的大型网购促销活动——“淘宝双11购物狂欢节”。
小美打开早已收藏好的宝贝——某品牌的雪地靴，飞快的点击购买，付款，一回头发现3000双靴子已被抢购一空。
小美跳起来，大叫一声“欧耶！”小美不知道，就在11日零点过后的这一分钟，全国有342万人和她一起涌入淘宝商城。
当然，她更不知道，此时此刻，在淘宝的一间办公室里，灯火通明，这里是“战时指挥部”，淘宝技术部的一群工程师，正在紧盯着的流量和交易数据。
白板上是他们刚刚下的注，赌谁能最准确地猜中流量峰值和全天的交易总额。
他们的手边放着充足的食物和各类提神的饮料。
一阵急促的声响起来，是前线部门询问数据的，工程师大声报着：“第1分钟，进入淘宝商城的会员有342万”。
过一会工程师主动拿起：“交易额超过1亿了，现在是第8分钟。
”接下来，“第21分钟，刚突破2亿”。
“第32分钟，3亿了”。
“第1个小时，4.39亿”。
这些数据随后出现在微博上，引起一片惊呼。
“完蛋了！”突然有人大喝一声，所有的眼睛都紧的盯着他，只见他挠挠头，嘿嘿的笑道“我赌的少了，20亿轻松就能过了，我再加5亿”，他跑去白板边上把自己的赌注擦去，写上25，接下来有人写上28，有人写上30，有人跑到微博上开下盘口，同事们纷纷下注。
接下来的这24个小时，战时指挥部的工程师们都不能休息，他们盯着的各种监控指标，适时的调整机器和增减功能。
顶住第一波高峰之后，这些人开始忙里偷闲的给自己买东西，大家互相交流着哪家买的移动硬盘靠谱，哪家衣服适合自己的女朋友，不时的有人哀嚎宝贝被人抢了、信用卡额度不够了。
同时，旁边白板上的赌注越下越大。
11月11日，这个棍子最多的日子被网民自我调侃的变成了一个节日——“光棍节”。
而淘宝网又用疯狂的折扣促销给它赋予了另外一个意义——“购物狂欢节”。
淘宝网体系分析
淘宝网体系分析一、淘宝网的系统功能体系分析１、强大的管理功能。
在淘宝网的页面设计中，色彩用鲜艳的橙色、红色为主。
首页很整齐，有条理，有序，有层次感，并且体现了淘宝网的精神——简单、简约。
登陆淘宝网首页后，通过搜索引擎，可以直接又方便地在淘宝网淘到想要的宝贝；或者点击“高级搜索”，能缩小搜索范围，更方便地查找宝贝。
通过价格，通过店主名字，通过店铺名字都可以迅速找到想要的宝贝。
在后台有功能强大的二级栏目，包括我要买、我要卖、我的淘宝、社区（即互动论坛）、交易安全、帮助中心。
可以使买卖方快捷、方便交易。
正是有了强大的管理功能，所以淘宝网在面对竞争对手时，能更好地为用户服务。
２、方便的网上买卖系统。
通过电子商务平台为买卖双方提供了一个在线交易平台，卖方可以主动提供商品上网销售或拍卖，而买方可以自行选择商品进行竞价和购买，不再受时间和空间的限制，广泛方便的比价、议价、竞价过程节约了大量的市场沟通成本。
另一方面参与的群体庞大，选择的范围更广。
３、安全的支付系统——支付宝。
支付宝系统的引进在更深层次上为交易安全提供了保障。
在淘宝网的交易过程中，买家看好货物后，可以选择通过支付宝先将钱交给淘宝网，得到淘宝网确认到款后，卖家放心的向买家发货。
而淘宝网亦在买家确认商品满意度后将钱款打入卖家的帐号。
支付宝功能为监督买家和卖家的信用提供了完整的解决方案。
支付宝的实施过程中同样引入第三方监督机制，用户通过银行和淘宝网的B2C接口向淘宝网支付汇款，以银行为信用中介，淘宝网给客户提供了资金流向的监督保证。
通过与银行的携手合作，将达到客户、银行、淘宝网的三赢局面，而这种三赢，实质上就是客户、淘宝网与银行间建立的一种良性互动的诚信监督机制的外显。
据支付宝方面的统计，目前国内每100个在网上购物的人群中，平均有82个通过支付宝进行支付，高峰时这一数字达到了89个。
目前支持使用支付宝服务的外部商家数量已经超过46万家，涵盖了机票、虚拟游戏、数码通信以及商业服务等行业。
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淘宝技术框架分析报告淘宝作为国内首屈一指的大型电子商务网站，每天承载近30亿PV的点击量，拥有近50PB的海量数据，那么淘宝是如何确保其网站的高可用的呢？本文将对淘宝在构建大型网站过程中所使用到的技术框架做一个总结，并结合吉林银行现有技术框架进行对比分析。
另外，本文还会针对金融互联网以及公司未来技术发展方向给出个人看法。
淘宝技术分析CDN技术及多数据中心策略国内的网络由于运营商不同（分为电信、联通、移动），造成不同运营商网络之间的互访存在性能问题。
为了解决这个问题，淘宝在全国各地建立了上百个CDN节点，当用户访问淘宝网站时，浏览器首先会访问DNS服务器，通过DNS解析域名，根据用户的IP将访问分配到不同的入口。
如果客户的IP属于电信运营商，那么就会被分配到同样是电信的CDN节点，并且保证访问的（这里主要指JS、CSS、图片等静态资源）CDN节点是离用户最近的。
这样就将巨大的访问量分散到全国各地。
另外，面对如此巨大的业务请求，任何一个单独的数据中心都是无法承受的，所以淘宝在全国各主要城市都建立了数据中心，这些数据中心不但保证了容灾，而且各个数据中心都在提供服务。
不管是CDN技术还是多个数据中心，都涉及到复杂的数据同步，淘宝很好的解决了这个问题。
吉林银行现在正在筹建两地三中心，但主要目的是为了容灾，数据中心的利用率差，而淘宝的多个数据中心利用率为100%。
LVS技术淘宝的负载均衡系统采用了LVS技术，该技术目前由淘宝的章文嵩博士负责。
该技术可以提供良好的可伸缩性、可靠性以及可管理型。
只是这种负载均衡系统的构建是在Linux操作系统上，其他操作系统不行，并且需要重新编译Linux操作系统内核，对系统内核的了解要求很高，是一种软负载均衡技术。
而吉林银行则通过F5来实现负载均衡，这是一种硬负载均衡技术。
Session框架Session对于Web应用是至关重要的，主要是用来保存用户的状态信息。
但是在集群环境下需要解决Session共享的问题。
目前解决这个问题通常有三种方式，第一个是通过负载均衡设备实现会话保持，第二个是采用Session复制，第三个则是采用集中式缓存。
第二种方式严重制约了集群环境的可伸缩性，不利于集群的横向扩展，即使是采取两两复制也会造成集群内部网络负载严重，更别说采用广播的方式，会造成网络垃圾。
淘宝采用了第三种方式，因为第一种方式对于淘宝来说成本比较高，而且他们已经采用了LVS的负载均衡技术。
吉林银行由于采用F5来实现负载均衡，所以第一种方式是必然选择。
HSF框架HSF是淘宝的高性能服务框架，它是在淘宝进行应用拆分后诞生的。
应用拆分后，各系统变得更加“专业”，因此产生了很多服务调用者和服务提供者。
HSF框架就是负责协调服务调用者与服务提供者之间的通讯。
服务提供者在启动时会向HSF框架的ConfigServer注册服务信息（接口、版本、超时时间、序列化方式等），这样ConfigServer 上面就定义了所有可供调用的服务（同一个服务也可能有不同的版本）；服务调用者启动时向ConfigServer注册对哪些服务感兴趣，当服务提供者的信息变化时，ConfigServer向相应的感兴趣的服务调用者推送新的服务信息列表；服务调用者则根据服务信息列表直接访问相应的服务提供者，无需经过ConfigServer。
由于服务的提供者大多是集群，HSF还可以提供软负载均衡，引导服务调用者调用负载状况比较轻的服务提供者。
HSF的作用很像是吉林银行的ESB，但是吉林银行的ESB要求事先做好服务的注册工作，而不是在服务提供者启动时向ESB自动注册；服务调用者也是事先就知道ESB所提供的服务接口，而不是等到启动时向ESB注册需要的服务。
另外，吉林银行的服务调用者和服务提供者之间的通讯必须经过ESB，也做不到对后端服务提供者进行软负载均衡，后端的服务提供者需要自己完成负载均衡。
可以看出HSF虽然在逻辑上将服务调用者与服务提供者进行了解耦，但是在实际操作上服务调用者和服务提供者是直接交互的，在通讯层面上并没有彻底解耦，如果服务调用者通讯协议改变，服务调用者也需要跟着改变，但是性能上的确比ESB要好。
Notify框架对于通知类的解决方案，莫过于采取消息中间件技术。
Notify框架就是淘宝根据自身业务需要量身定制的一款消息中间件。
它的架构与HSF框架一样，也有一个ConfigServer。
消息的客户端（Notify Client）通过ConfigServer订阅消息服务，消息的服务端（Notify Server）在ConfigServer上注册消息服务。
为了保证消息一定能发出且对方也一定能收到，消息数据本身就需要记录下来，而这些消息则保存在数据库中。
在Notify框架中消息具有中间状态（已发送、未发送等），所以应用系统可以通过Notify框架实现分布式事务。
说起消息中间件，吉林银行采用的是WebLogic JMS和IBM MQ。
这两款消息中间件对消息的持久化是采用文件的形式保存在本地，WebLogic JMS的横向扩展依赖于WebLogic的横向扩展，而IBM MQ的集群部署比较麻烦。
而Notify框架可以很容易地进行横向扩展，处理大量的消息。
TDDL框架一个大型网站在成长过程中，除了要对应用进行拆分外，还要对数据进行拆分。
数据拆分可以分为“垂直拆分”和“水平拆分”。
当数据库里有很多表，可以根据表之间的关联程度进行垂直拆分；当数据库的表的记录很多时，可以进行水平拆分。
通常情况下，数据拆分都指的是水平拆分。
但是数据拆分之后，会带来很多应用上的问题，例如应用程序需要知道哪些记录被拆分到了哪个数据库上，应用程序需要做很大的改动。
另外数据拆分也会不可避免地造成跨库查询，一旦跨库查询将严重损耗系统的性能。
为了解决以上问题，淘宝根据自身业务特点开发了TDDL框架，该框架屏蔽了数据拆分对应用程序的影响，通过缓存来解决跨库查询的问题，另外TDDL还支持搜索引擎。
吉林银行由于业务量不大，还谈不上数据拆分。
TFS框架在淘宝上有着大量的图片、商品描述以及评价信息，这些信息占据了淘宝的大部分数据存储。
而图片、商品描述、评价信息这种数据并不是传统意义上的结构化数据，用关系数据库或者一般的文件系统对这些数据进行存储并不合适。
这些非结构化数据特点是规模大、空间小，而对于大多数系统来说，最头疼的就是大规模小文件的读写，因为磁头需要频繁的寻道和换道，很容易带来延迟。
当并发量增大之后简直就是系统的噩梦。
为了解决这个问题，淘宝根据GFS（Google File System）自主研发了TFS。
TFS在架构上和Hadoop很像，因为他们都源自GFS。
TFS由一对Name Server和多台Data Server构成，以Block文件的形式存放数据文件（一个Block的大小一般为64MB），Block在多个Data Server上存储多份，这样做主要是为了冗余，保证数据安全。
Name Server主要是负责保存元数据，采取一对Name Server是为了避免单点失效。
应用程序在读写文件过程中直接与Data Server进行数据传输，不经过Name Server。
吉林银行在运营中心项目中采用了TFS，用它来保存影像信息。
由于吉林银行受限于业务要素，内部的数据大多是结构化数据，非结构化数据很少。
Tair框架缓存技术在淘宝可谓是用到了极致，无论是前端的Web应用还是后端的业务处理都采用了缓存。
可以这么说，淘宝之所以能够提供如此高并发的访问，缓存技术的使用占了大头，把几乎所有能缓存的数据都缓存起来。
Tair框架是淘宝基于memcached开发的一款Key-Value缓存，由一个中心控制点和多个服务节点组成。
控制节点用来维护服务节点的状态信息，而服务节点用来提供各种数据服务。
目前为了保证可用性，中心控制点采用一主一备的形式部署。
吉林银行并没有向淘宝这样一款全局性的缓存系统，缓存的使用情况也很少，即使使用也大多都局限于各个业务系统内部。
Hadoop技术前面说过，Hadoop与TFS在架构上基本一样，所以淘宝对于Hadoop的使用重点放在了对大数据的分析处理上，这也正是Hadoop 的强项，而TFS更专注于对非结构化数据的存储。
淘宝通过Dbsync 框架来实现从Oracle、Mysql数据库向Hadoop实时同步数据，这种同步是以增量方式进行的；通过TimeTunnel2框架来实现从日志文件向Hadoop实时同步数据，也是以增量方式进行。
另外，又通过DataX 将Oracle、Mysql数据库中的数据以全量非实时的方式同步到Hadoop 当中。
Hadoop利用MapReduce将同步过来的数据进行分析处理，然后将结果再通过DataX传回给Oracle、Mysql数据库。
吉林银行由于数据量小并且多为结构化数据，所以采用传统的数据仓库方式对数据进行联机分析处理（OLAP）。
另外，吉林银行现在对数据的处理还停留在OLAP阶段，并没有深入到数据挖掘阶段。
搜索引擎技术淘宝使用的搜索引擎技术与百度、Google这种通用搜索引擎不同，淘宝的搜索引擎更关注于网站自身的东西，例如商品搜索、店铺搜索等等。
所以，淘宝搜索引擎本质上是一款垂直搜索引擎。
淘宝的搜索引擎对时效性要求很高，例如，店铺发布了一款新的商品，不可能十几分钟之后还没有在搜索引擎上搜索到。
而百度、Google对时效性要求不高，当然这与通用搜索引擎采用的技术有关，一般来讲，通用搜索引擎是通过网络爬虫在网上搜索相关数据并建立索引供检索系统使用的，所以爬虫的收录周期决定了其时效性。
商品、店铺这些信息都是淘宝自身的数据，不需要网络爬虫，当这些数据生成时就可以建立索引供检索系统使用。
吉林银行还没有自己的垂直搜索引擎，将来有必要在这方面进行投入。
总结1.分布式从以上的分析来看，淘宝在处理大并发、大数据的时候总体思路是分布式。
无论是应用拆分还是数据拆分都是分布式技术的运用。
淘宝基于HSF框架和Notify框架搭建了自己的分布式通讯系统；基于TDDL框架搭建了自己的分布式数据库系统；基于TFS框架搭建了自己的分布式文件系统；基于Tair框架搭建了自己的分布式缓存系统。
可见分布式是解决高并发、大数据的最有效手段。
吉林银行目前根据业务也划分为很多系统，例如核心系统、信贷系统、卡系统、支付系统等，这本身就是分布式的思想。
遥想几年前采用的胖核心系统，什么都做什么都管，到现在的瘦核心系统只做账务处理，这不正是淘宝所做的应用拆分吗？2.Scale up与Scale out在谈这个问题之前我想先说一下数据拆分。
可能有人会说，即使一个表的记录有很多，我们不也可以通过分区来解决吗？为什么非要数据拆分不可，弄得那么复杂。