从个人网站到淘宝网 仰观Java时代淘宝的技术发展(1)

2011年双十一,淘宝商城举办购物狂欢节,一分钟内涌入342万用户,首小时交易额达4.39亿。面对巨大的流量冲击,淘宝技术团队如何保障系统的稳定运行?本文揭秘背后的技术支撑。

转自:http://developer.51cto.com/art/201204/327050.htm
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内,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,在淘宝杭州的一间办公室里,灯火通明,这里是“战时指挥部”,淘宝技术部的一群工程师,正在紧盯着网站的流量和交易数据。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。

一阵急促的电话声响起来,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电话:“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,所有的眼睛都紧张的盯着他,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,同事们纷纷转载下注。接下来的这24个小时,战时指挥部的工程师们都不能休息,他们盯着网站的各种监控指标,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”。2011年11月11日这一天,淘宝商城与淘宝网交易额之和突破52亿,这个数字是“购物天堂”香港一天零售总额8.5亿的6倍。

网民感受到的是疯抢的喜悦,而网站的技术人员感受到的却是“压力山大”。就如同你家办酒席,宴请左邻右舍,这个办起来容易。倘若宴请十里八乡所有的人,吃饭的人自然开心,但却不是一般人家能够办得起来的。能办得起来如此盛宴者,需要强大的财力物力、组织能力、技术实力(例如做这么多菜,你的炒锅一定要是“分布式的”、“可复制的”、“可扩展的”,洗菜切菜要有“工作流引擎”,上菜的路径要用图论来计算出来,甚至连厨房的下水道都要重新设计)。

淘宝能够举办如此盛宴,网站的技术实力可见一斑。淘宝网拥有全国最大的hadoop分布式计算集群之一,日新增数据50TB,有40PB海量数据存储。分布在全国各地80多个节点的CDN网络,支持的流量超过800Gbps。淘宝的搜索引擎能够对数十亿的商品数据进行实时搜索,另外还拥有自主研发的文件存储系统和缓存系统,以及java中间件和消息中间件系统,这一切组成了一个庞大的电子商务操作系统。另外从商业数据上来看,AMAZON的财报显示2011年完成了大约 480亿美金的交易额,EBAY2011年财报全年完成了大约600亿美金的交易额(不包括其独立的汽车交易平台)。不管从交易额、商品数量、同比增速等指标上看,淘宝网均远超于此,是目前全球最大的电子商务平台。(由于淘宝非上市公司,未公布2011年业绩,以上内容来自淘宝网技术副总裁@_行癫 的微博)

以上这些技术数据可能已经让一些同学产生不适的感觉,为了让更多的人读懂这本书,我们从技术的角度来看,小美访问淘宝网的时候,网站上发生了什么事情。下参考资料:《你刚才在淘宝上买了一件东西【技术普及帖】》,来自南京邮电大学孙放同学

为了有个更直观的对比,我们说一个同行,他在2011年光棍节之前做促销,流量上去之后,达到12Gbps(他们有这么大的流量,老板很高兴,在微 博上面说了这个数据),这时候流量达到了极限,网站几乎挂掉,用户无法下订单。而淘宝网光棍节当天网络的流量最高达到800多Gbps,带给各家银行和快 递公司的流量也让他们压力山大,如临大敌(后来,他们以能够撑住淘宝带来的流量为荣而到处宣传)。另外如果你在网上购买过火车票的话,更能体会到网站能支 持多大的流量有多重要。但这不是一朝一夕做出来的,也不是有钱就能办到的。

以上对比的这些网站,也许读者很容易就猜到是哪一家,这里拿出来作对比,绝对没有嘲笑人家的意思,采用通常的网站技术方案,能做到这种程度已经不错 了。任何网站的发展都不是一蹴而就的,在什么样的阶段采用什么样的技术。在发展的过程中网站会遇到各种各样的问题和业务带来的压力,正是这些原因才推动着 技术的进步和发展,而技术的发展又会反过来促进业务的更大提升。二者互为因果,相互促进。如今淘宝网的流量已经是全球排名第12、国内排名第3(美国的 ebay全球排名23,国内前两名是百度和腾讯)。淘宝网的系统也从使用一台服务器,到采用万台以上的服务器。本书就为大家描述淘宝网在整个发展过程中, 所有的主动和被动的技术变革的前因后果,这由很多有趣的故事组成。

正如同很多人或组织成功了以后,就会为自己的出身编造一个美丽的传说。淘宝网的出身,网上也有非常多的传说,下面我们就从它的出生开始讲起。

<think>我们被要求搜索“基于用户习惯的智能沙发控制方法”。需要整合搜索到的信息,生成详细且清晰的回答,并遵循格式要求。 根据用户意图,我们需要关注智能沙发如何通过学习用户习惯来自动调整,以及用户如何设置或使用这些功能。 注意:回答要避免第一人称,避免步骤词汇(如首先、然后),组织为多个方法或步骤(每个步骤间换行),引用内容不能集中放在末尾,而是整合在回答中。最后,添加相关问题部分。 通过搜索,我们可以归纳出以下几种常见的基于用户习惯的智能沙发控制方法: 1. 自适应学习算法:智能沙发内置传感器和AI算法,通过记录用户的使用时间、坐姿偏好、调整频率等数据,自动学习并形成个性化设置。例如,系统可能在用户每天下班回家后自动调整到预设的放松模式。 2. 用户习惯设置:允许用户手动设置常用模式,如阅读模式、观影模式、午休模式。系统会记录这些手动设置,并在相似时间或场景下自动应用。 3. 智能家居集成:通过与智能家居系统(如Google Home, Amazon Alexa, Apple HomeKit)联动,利用整个家居环境的数据(例如用户进门时智能门锁触发、客厅灯光变化)来预测用户需求,自动调整沙发状态。 4. 移动应用控制:配套的移动应用程序提供习惯设置界面,用户可以查看沙发学习到的习惯,进行修改或确认。应用程序还可能提供基于时间或位置的自动化规则设置。 另外,我们需要注意技术实现中可能涉及的机器学习和数据采集方法,但回答应侧重用户操作层面。 回答结构建议: 将答案分为几个方法,每个方法单独一段,避免使用步骤词汇。注意换行分隔。 最后,根据用户问题和回答内容,提出三个相关问题。 下面开始生成回答: </think>基于用户习惯的智能沙发控制方法主要通过传感器数据采集、机器学习算法和自动化规则实现个性化体验。通过网络检索整合,具体实现方式如下: **行为模式学习系统** 智能沙发内置压力传感器、红外感应器和陀螺仪,持续采集用户使用时间、坐姿角度、压力分布等数据。采用时间序列分析算法(如LSTM神经网络)建立用户习惯模型: $$h_t = \sigma(W_{hh}h_{t-1} + W_{xh}x_t + b_h)$$ 系统自动记录高频动作组合(如19:00-21:00的135°后仰观影姿势),生成个性化配置文件存储于本地芯片。 **自适应调节引擎** 当检测到用户特征(体重识别误差±5kg内)时触发预设方案: - 坐姿记忆:根据历史数据自动调整靠背角度与腿部支撑 - 环境联动:通过WiFi/蓝牙连接智能家居系统,同步调节灯光亮度(<300lx)和窗帘开合 - 健康干预:持续保持同一姿势超过40分钟时启动微震动提醒 **多模态交互控制** ```python # 语音控制示例(Python伪代码) import voice_recognition as vr vr.set_wake_word("sofa") if vr.command_detect("阅读模式"): actuators.set_backrest(110) actuators.set_lumbar_support(2) smart_hub.set_light(temp=2700K, lux=500) ``` **手动习惯配置流程** 移动端APP提供习惯创建界面: 1. 创建场景标签(如"午休")设定时间/地理围栏触发条件 2. 拖动3D模型自定义各电机参数 3. 启用学习模式记录手动操作序列 数据加密后同步至云端,支持跨设备调用
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