谈谈阿里系的技术积累

喧嚣的双 11 促销活动已经结束,淘宝、天猫、支付宝等阿里旗下的网站在当天爆发出惊人的能量,让人瞠目结舌:全天总交易额达到 191 亿,其中天猫132 亿,淘宝 59 亿,支付宝日订单数量超过一亿笔。金额已经超过美国去年”网购星期一”最高纪录,当然也超过今年的黑色星期五的 10.42 亿美元。尽管大淘宝在促销开始的时候服务稍有不稳定,但整天下来服务堪称可靠。这是个值得称赞的成就。 从另一个角度看数据,峰值数据是每分钟 89678 笔交易,峰值时刻一分钟超过 1700 万人民币的交易额,对比之下,eBay 披露的数据是每秒钟 2500 美元(峰值或许会更高一些)。但经此一战,可以说,阿里系在电商领域上的技术积累的确是全球独步了。

阿里系能达到今日的技术积累,绝非一朝一夕之功,依笔者个人的看法,以下几个先决条件素不能不提:

第一,支付宝、淘宝团队在大规模分布式事务(Transaction) 处理能力上多年来的技术积累,这份经验相当宝贵;

第二,在 2009 年,阿里巴巴骨干传输网 ABTN (Alibaba Backbone Transmission Network) 的建成为整个阿里系子公司的网络服务能力提供了网络基础保障,这也是国内第一家运营商级别的电子商务骨干网;

第三,以开源领域技术专家,LVS 项目创建人章文嵩先生加盟淘宝为标志,淘宝在底层基础设施上的技术能力大幅提升,章带领的基础核心软件研发团队基于 LVS 实现高性能负载均衡组件,构建了强大而且高效的 CDN 系统,CDN 系统大量采用低功耗服务器( GreenCompute.org ),绿色节能;

第四,硬件带来的红利。固态硬盘(SSD) 与 PCI-E Flash 等硬件组件技术已经足够成熟并被大规模应用,为数据库服务器处理能力提供了硬件层面上的支撑能力,可以更加灵活部署,成本更低,不必再像过去那样单纯依赖于小型机与高端存储的支撑。

第五, 在 2008 与 2009 年大刀阔斧的系统结构改进,比如外界所知道支付宝的 SOA 化,淘宝五彩石项目等,最近两三年仍然在做精细化的提升,但是总结架构没有太大的变动。

第六,淘宝技术团队对运维能力的掌控与技术积累(为防止阿里云掠美,必须要说一下此事与阿里云无关,各自是独立的团队) ,具备相当灵活的分配调度硬件以及网络资源的能力。或许有人会指摘限流的问题,要知道,对系统限流的能力也是技术实力的体现,以前的几次大促活动中某银行网管因为对流量控制措施不当,直接导致核心设施不可用,造成了非常大的负面影响。

在 2010 年与 2011 年的两次双 11 促销活动中,技术团队积累了足够的运维与运营经验,能够有针对性的进行全面准备,而且,通过过去几次”压力测试”,也促使国内银行系统对于网银网关处理能力进行了扩容与改造,否则,按照今天的交易量,各家银行网关也无法承载如此大的支付请求的冲击。

阿里技术团队这几年来,在开源软件研发上进行了很大的技术投入,比如在 MySQL 数据库研发与部署实践上,已经能够有实力解除对 Oracle 数据库的依赖,而本次活动中,最核心的MySQL集群一天共支持了 20 亿个事务,MySQL 核心数据库顶住了每秒钟 10 万次事务、百万次 SQL 执行(不过支付宝最核心的数据库依旧是在 Oracle 数据库 上,淘宝天猫的核心库已经在 MySQL 上)的压力;在 Java 核心技术上的技术投入,针对业务特点优化定制的 JVM (TaobaoJVM) 已经在淘宝、天猫等网站上线,全部替换了 Oracle(Sun) 官方 JVM 版本,成果显著,并已经逐步反馈到开源社区中去;再比如淘宝在 Nginx 基础上改进的 Web 服务器 Tengine … 此外,淘宝根据电子商务业务自行研发的各种关键组件,比如流控与防攻击模块等,也对这次成功大促起到了很好的保障作用。技术团队在开源软件领域的投入取得了惊人的回报,现在来看,此乃相当有前瞻性的举措,值得肯定。阿里技术团队正在试图掌控整个网站体系中的所有组件的核心技术,这将是一个趋势。

最后,技术的背后,最关键的还是人和团队。阿里巴巴数年来在电子商务技术领域领域吸引了不少业界技术专家,如王文彬,章文嵩等,造就了一批顶尖技术牛人,也培养并且储备了一大批技术人才,锻炼了一个有实战经验有战斗力的技术团队。正是这一批踏实肯干的技术人使得这一切成为可能。

后记:或许有人说这是在神话或者神化淘宝技术团队,应该说,以上只是客观事实。国内想跟淘宝同台竞技的团队,更应该反思一下到底差距在哪里,哪些地方可以借鉴并且少走一点弯路
内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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