淘宝技术框架分析报告文案
淘宝技术架构分享
，HSF 使用的时候需要单独的下载一个hsf.sar 文件放置到jboss 的
；弊端也很明显：增加了环境的复杂度，需要往jboss 下扔sar
设计的主要原因。HSF 工作原理如下图：
HSF SAR 文件到Jboss 的Deploy 目录。
大型分布式的基础支撑。使开发人员无需过多的关注应用是集中式的，还是分布式的，可以更加专注于应用的业务需求的实现，这些纯技术
的需求都由HSF 来解决。
（2）HSF 的系统架构
I. HSF 交互场景图
客户端（消费端）从配置中心获取服务端地址列表—>和服务端建立连接开始远程调用—>服务端更新通过notify（类似B2B 的naplio）
系统通知客户端。服务端和客户端都有对应的监控中心，实时监控服务状态。客户端，配置中心，服务端，notify，之间的通信都是通过TB Remotion
API 去搞定的。
II. TB Remoting 架构图
底层基于分布式框架Mina，主要的代码都是通过
B2B 的Dubbo 也是基于这个NIO 框架的。Mina
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
能就一个detail 页面，无数据库连接，所有数据来自底层的各种服务化中心，功能专一逻辑清晰纯粹，不过也正因为这样，淘宝的一个产品
淘宝前端应用
HSF接口
UIC IC SC TC
PC
Forest 推送给“淘宝前端应用”
淘宝共享服务
淘宝技术框架分析报告精编版
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。
淘宝技术架构介绍, 了解淘宝,了解淘宝的架构需求
pipeline 页面布局
Screen Layout Control
多模板引擎
Jsp Velocity FreeMarker
V2.0 淘宝项目管理工具 AntX
类似maven 脚本编程语言 AutoConfig 依赖管理，冲突检测
V2.1 的需求
提高性能 增加开发效率 降低成本
V2.1 2004.10 – 2007.01
TBStore
Read/Write
Oracle Oracle Oracle Oracle
dump
Search
Read/Write
Node Node
1
2 ……
Node n
V2.1逻辑结构
表示层
Service
业务请求转发
Framework
S
UC
UC 业务流程处理 UC
UC
P
R
AO
AO
AO
AO
I
业务逻辑层
Node 1
Node 2
Node n
V2.1 TaobaoCDN
squid apache+php lighttpd 静态页面（包括php页面）、图片、描述 最初只有杭州和上海两个站点 现在发展到北京、广州、西安、天津、武
汉、济南等近10个站点 现在每天高峰期30G流量/秒
V2.1 session框架
Put/Get Data
Node 1
Node 2
Node n
V2.2 搜索引擎
垂直/水平 分割
AAPPPP
AAPPPP
Merge
Node1
Node2 ……
Node n
Col1
Node 1
淘宝app分析报告
淘宝APP分析报告一、引言淘宝APP作为中国最大的电商平台之一，具有庞大的用户群体和丰富的商品资源。
本文以淘宝APP为研究对象，旨在通过分析其功能、用户体验以及市场竞争等方面，为淘宝APP的发展提供一些建议和参考。
二、功能分析淘宝APP作为一个电商平台，具有多样化的功能，旨在提供便捷的购物体验和丰富的商品选择。
主要功能包括：1.商品搜索和浏览：用户可以通过关键词搜索商品，通过筛选、排序等功能快速找到心仪的商品。
2.商品详情页：展示商品的详细信息、图片、规格、评价等，帮助用户做出购买决策。
3.购物车：用户可以将多个商品加入购物车，统一结算，提供便捷的购物流程。
4.订单管理：用户可以查看订单状态、物流信息，进行退款、评价等操作。
5.个人中心：提供用户的个人信息管理、收货地址管理等功能。
三、用户体验分析1. 界面设计淘宝APP的界面设计简洁明了，采用了符合用户习惯的布局和配色方案，使用户在使用过程中能够快速找到需要的功能模块。
2. 操作流程淘宝APP的操作流程简单直观，用户可以通过少量的点击和滑动完成购物流程，提高了用户的购物效率和体验。
3. 用户评价根据用户的反馈，淘宝APP的用户评价普遍较高。
用户认为淘宝APP的商品种类丰富，价格有竞争力，购物过程相对顺利，售后服务也比较到位。
四、市场竞争分析淘宝APP面临着激烈的市场竞争，主要竞争对手包括京东、拼多多等电商平台。
下面对比分析了淘宝APP和竞争对手的一些关键指标：指标淘宝APP 京东拼多多用户规模较大较大较大商品种类丰富丰富有限价格竞争力较高较高较低用户评价较好好一般从上表可以看出，淘宝APP在用户规模、商品种类和价格竞争力方面占据优势。
然而，拼多多以低价团购的形式吸引了一部分用户，并在用户评价方面有一定的竞争力。
五、改进建议基于对淘宝APP的分析和市场竞争的对比，提出以下改进建议：1.持续优化用户体验：进一步简化操作流程，提高页面加载速度，增强搜索和筛选功能的准确性和便利性，提升用户的购物体验。
淘宝数据分析报告模板
淘宝数据分析报告模板一、简介淘宝作为中国最大的电子商务平台之一，每天都产生大量的数据，这些数据蕴含着宝贵的商业信息。
通过对淘宝数据的分析，我们能够更好地了解消费者行为、产品销售趋势等关键信息，从而为电商运营提供有效的决策依据。
本报告将对淘宝数据进行分析，并给出相应的报告模板，以帮助电商企业做出更明智的经营决策。
二、数据源和采集淘宝数据的采集主要通过API接口或数据抓取方式进行。
在这一步骤中，我们需要明确所需的数据类型，例如用户信息、商品信息、交易信息等。
合理选择数据采集工具和方法，确保数据的准确性和完整性。
三、数据清洗和整理在将淘宝数据用于分析之前，我们需要进行数据清洗和整理的工作。
这一步骤主要包括去除重复数据、处理空缺值、处理异常值等。
清洗和整理后的数据将更有利于后续的分析工作。
四、数据分析1.用户行为分析通过对淘宝用户的行为数据进行分析，可以了解用户特征、用户行为路径等信息。
根据用户浏览、购买、收藏等行为数据，可以分析用户偏好、购买频次、用户活跃度等指标，并进一步对用户进行分类，以便精准定向运营。
2.商品销售分析通过对销售数据的分析，可以了解商品的销售趋势、热门商品等信息。
可以分析商品的销售量、销售额、销售渠道等指标，并结合用户行为数据，找出销售量最高的商品类型、适宜的营销策略等。
3.交易数据分析交易数据是淘宝数据分析的重要一环。
通过对交易数据的分析，可以了解交易的时间分布、交易量变化趋势等信息。
可以根据交易数据分析顾客的购买习惯、购买力、交易地域等指标，并结合其他数据，优化供应链和物流管理。
五、报告模板以下是一个简单的淘宝数据分析报告模板，供参考：报告标题：淘宝数据分析报告报告日期：[填写日期]报告目的：[简要说明报告目的]一、用户行为分析1.用户特征分析a.用户性别比例及其消费金额分布b.用户年龄分布c.用户地域分布2.用户购买行为分析a.用户购买频次分布b.用户平均购买金额c.用户购买时间分布二、商品销售分析1.热门商品分析a.销售量排名前十的商品b.销售额排名前十的商品2.商品类别分析a.不同商品类别的销售量及销售额分布b.热销商品类别的用户偏好分析三、交易数据分析1.交易时间分布a.一天内不同时间段的交易量分布b.不同工作日和假日的交易量对比2.交易地域分布a.不同地域的交易量和交易额分布b.主要交易城市的用户特征分析六、总结与建议根据以上数据分析结果，对淘宝电商运营提出相应的总结和建议，如产品推广策略、用户细分策略、供应链优化等。
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。
但是在集群环境下需要解决Session共享的问题。
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。
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。
对淘宝进行分析报告
对淘宝进行分析报告淘宝作为中国最大的电商平台之一，每天都吸引着数以亿计的用户。
本文将分析淘宝的发展历程、商业模式以及未来趋势。
通过逐步思考，我们可以更好地了解淘宝的成功之道。
第一步：了解淘宝的历史淘宝成立于2003年，最初是一个C2C（个人对个人）电商平台。
它提供了一个在线交易的平台，使卖家可以将商品直接销售给买家。
淘宝以其便宜的价格和广泛的商品种类，迅速吸引了大量用户，并迅速崛起为中国最受欢迎的电商平台之一。
第二步：了解淘宝的商业模式淘宝的商业模式主要依赖于两个方面：广告和交易佣金。
广告是淘宝的主要收入来源之一。
卖家可以通过购买广告位来提高他们的商品曝光率，从而增加销量。
交易佣金是淘宝的另一个重要收入来源。
当买家通过淘宝购买商品时，淘宝会从卖家所获得的交易金额中提取一定比例的佣金。
第三步：分析淘宝的成功因素淘宝之所以成功，有以下几个主要因素：1.商品丰富多样：淘宝提供了几乎无限的商品选择，从日常生活用品到高端奢侈品，应有尽有。
这使得消费者可以满足各种需求，并找到最适合自己的商品。
2.价格竞争力：淘宝的商品价格往往比传统实体店更便宜。
这是由于淘宝上的卖家往往没有太多的固定成本，如租金和人员工资等。
因此，他们可以以更低的价格销售商品。
3.用户体验：淘宝一直致力于提供良好的用户体验。
它不断改进其网站和移动应用程序的界面和功能，以确保用户可以轻松地浏览和购买商品。
此外，淘宝还提供了多种支付方式和便捷的物流系统，使用户的购物体验更加顺畅。
第四步：展望淘宝的未来随着科技的不断进步，淘宝也在不断发展和创新。
以下是淘宝在未来可能迎来的一些趋势：1.移动端的增长：近年来，越来越多的用户通过移动设备访问淘宝。
因此，淘宝将进一步优化其移动端用户体验，并提供更多的移动应用程序功能，以满足用户的需求。
2.社交电商的崛起：社交电商是指通过社交媒体平台进行购物的方式。
淘宝已经意识到了这一趋势，并通过推出“淘宝直播”等功能，将购物与社交相结合，提供更丰富的购物体验。
淘宝软件设计需求分析报告,1200字
淘宝软件设计需求分析报告标题：淘宝软件设计需求分析报告一、引言淘宝是中国最大的综合性在线购物平台，每月吸引数亿用户进行商品选购。
为了满足用户需求，提升用户体验，淘宝软件需要进行软件设计需求分析，以优化功能设计和系统架构。
二、目标1. 提供用户友好的界面和功能，方便用户快速购物和查询商品信息；2. 提高系统的处理速度和稳定性，确保用户流畅的购物体验；3. 支持多种支付方式，保障交易的安全性；4. 支持用户评价和售后服务，增加用户信任度；5. 提供个性化推荐功能，根据用户兴趣推荐适合的商品。
三、功能需求分析1. 用户登录与注册功能淘宝软件需要提供用户登录和注册功能，用户可以通过手机号、邮箱或第三方账号进行登录和注册。
2. 商品浏览与搜索功能用户可以通过分类、关键字、价格等方式浏览和搜索商品，浏览商品详情和相关评论。
支持按销量、评分等方式对商品进行排序，方便用户选择。
3. 购物车与下单功能用户可以将商品加入购物车，进行批量购买或随时查看购物车商品。
用户可以选择多种支付方式进行结算，包括支付宝、微信支付等。
4. 支付与订单管理功能用户可以完成支付流程，支持支付宝、微信支付和银行卡支付等。
用户可以查看订单状态，查询订单详情，申请退款和发起投诉。
5. 评价与售后功能用户可以对购买的商品进行评价和晒单，帮助其他用户进行购物参考。
用户可以申请退换货，查询售后服务进度。
6. 消息推送与个性化推荐功能系统可以根据用户的浏览历史和购买记录，向用户推送个性化的商品推荐和促销活动信息。
四、性能需求分析1. 响应速度淘宝软件需要保证在高并发情况下，用户的请求能够及时响应，避免用户等待过长时间。
2. 系统稳定性淘宝软件需要保证系统的稳定运行，避免系统崩溃或服务中断，确保用户购物的连续性。
3. 数据安全性淘宝软件需要严格保护用户的个人信息和支付信息，采取安全措施确保数据不受非法获取和篡改。
五、总结通过对淘宝软件的需求分析，我们可以确定其应具备基本功能并提出了一些提升用户体验的功能要求。
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。
淘宝分析报告
淘宝分析报告近年来，随着互联网的迅猛发展，电子商务已经成为人们购买商品的首选方式之一。
而在中国，淘宝作为最大的电子商务平台之一，已经深深地融入了人们的日常生活。
本篇文章将就淘宝的发展、用户行为以及销售策略等方面进行分析，以期更好地了解淘宝的运营模式和市场竞争力。
淘宝自2003年创立以来，经历了快速的发展阶段。
通过持续的技术创新和市场推广，淘宝逐渐成为了中国最受欢迎的网络购物平台之一。
据统计，淘宝平台上注册的商家已经超过了数百万，并且日均交易额高达数十亿元。
这一数据不仅彰显了淘宝庞大的用户规模，也确保了其在市场中的话语权和竞争力。
然而，淘宝之所以能够取得如此巨大的成功，与其独特的用户行为密不可分。
与传统的线下购物相比，用户通过淘宝可以享受到更为便捷和多样化的购物体验。
同时，淘宝还通过个性化推荐、限时抢购等策略来吸引用户的注意力，进而促使他们下单购买。
此外，淘宝还设置了用户评价和投诉系统，以提高用户对商家的满意度和信任感。
这些用户行为习惯的培养，不仅促进了淘宝的持续发展，也为其树立了良好的品牌形象。
对于商家而言，淘宝也提供了许多有效的销售策略。
首先，通过淘宝平台，商家可以轻松地建立自己的线上店铺，并直接与用户进行交流和销售。
其次，淘宝还提供了广告投放和搜索推广等服务，商家可以根据自身需求选择合适的推广方式。
最重要的是，淘宝还支持多种支付方式和物流合作，从而提升了销售的便利性和用户的满意度。
这些销售策略的设定，使得淘宝能够聚集更多的商家和商品，进而形成更为完善的商业生态圈。
然而，虽然淘宝在电子商务领域取得了巨大的成功，但也面临着一些挑战。
首先，随着竞争的加剧，淘宝需要不断更新自己的技术和服务，以应对用户的需求变化。
其次，针对假冒伪劣商品和售后服务等问题，淘宝需要加强监管和管理，以提高用户的消费信心。
最后，淘宝还需要继续探索更多的商业模式，以提升盈利能力和市场竞争力。
综上所述，淘宝作为中国最大的电子商务平台之一，不仅在用户规模和交易额方面具备优势，更在用户行为和销售策略上做出了巨大的创新和改进。
淘宝运营管理体系分析报告
淘宝运营管理体系分析报告一、引言淘宝作为中国最大的电商平台之一，拥有庞大的用户群体和商品资源。
要实现高效运营和管理，淘宝必须建立完善的运营管理体系，以确保商品和服务的质量，提升平台的竞争力。
本文将对淘宝的运营管理体系进行分析和评估。
二、淘宝运营管理体系概述淘宝的运营管理体系包括商品管理、供应链管理、营销推广、客户服务等多个方面。
其中，商品管理是核心环节，包括商品上架、价格策略、商品搜索优化等。
供应链管理关注供应商和物流，确保商品供应充足且及时发货。
营销推广是通过各种渠道进行推广，吸引用户关注和购买。
客户服务则负责解决用户的问题和投诉。
三、淘宝运营管理体系的优势淘宝的运营管理体系具有以下优势：1.广泛的用户群体：淘宝拥有数亿的用户，可以借助这个庞大的用户群体，快速推广新产品和服务。
2.多样化的商品资源：淘宝上有各类商品，用户可以根据自己的需求选择。
这种多样性使得淘宝具有吸引力，并增加用户黏性。
3.高效的物流系统：淘宝与国内各大物流公司合作，建立了高效的物流系统，能够保证商品及时送达用户手中。
4.强大的数据分析能力：淘宝通过数据分析和挖掘，了解用户的购买行为和偏好，从而精准地进行商品推荐和个性化营销。
四、淘宝运营管理体系的问题淘宝的运营管理体系也存在一些问题：1.假货问题：淘宝上有一些商家销售假冒伪劣商品，这给消费者带来了困扰和损失。
淘宝需要加强商品质量管理，提高监管力度。
2.售后服务不完善：部分商家对售后服务不重视，导致用户在售后问题上遇到困难。
淘宝需要加强对商家的售后服务要求，并建立更完善的投诉处理机制。
3.平台流量分配不均衡：热门商品和大商家占据了淘宝的大部分流量资源，小商家难以获得足够的曝光度。
淘宝需要优化流量分配机制，给予更多机会和资源给小商家。
五、淘宝运营管理体系的改进措施为解决淘宝运营管理体系存在的问题，可以采取以下改进措施：1.加强商品质量管理：淘宝应建立更严格的审核机制，禁止和打击假冒伪劣商品的销售。
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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 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，通银行现在对数据的处理还停留在掘阶段。
OLAP 阶段，并没有深入到数据挖 厂 Hadoop 集群、计算结果Oracle.HDFS/X. 1MysqlL 丿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。