淘宝网为什么需要大量顶尖高手来开发

大型网站技术挑战
本文探讨了如淘宝等大型网站在面对海量数据时所遇到的技术挑战,包括搜索、商品详情展示、图片存储、广告系统及后台管理系统等多个方面,并介绍了实现这些功能所需采用的高级技术方案。

为什么很多看起来不是很复杂的网站,比如 Facebook 需要大量顶尖高手来开发?


就拿淘宝来说说,先说你看到的页面上,最重要的几个:

【搜索商品】这个功能,如果你有几千条商品,完全可以用select * from tableXX where title like %XX%这样的操作来搞定。但是——当你有10000000000(一百亿)条商品的时候,任何一个数据库都无法存放了,请问你怎么搜索?这里需要用到分布式的数据存储方案,另外这个搜索也不可能直接从数据库里来取数据,必然要用到搜索引擎(简单来说搜索引擎更快)。好,能搜出商品了,是否大功告成可以啵一个了呢?早着呢,谁家的商品出现在第一页?这里需要用到巨复杂的排序算法。要是再根据你的购买行为做一些个性化的推荐——这够一帮牛叉的算法工程师奋斗终生了。

【商品详情】就是搜索完毕,看到你感兴趣的,点击查看商品的页面,这个页面有商品的属性、详细描述、评价、卖家信息等等,这个页面的每天展示次数在30亿以上,同样的道理,如果你做一个网站每天有10个人访问,你丝毫感觉不到服务器的压力,但是30亿,要解决的问题就多了去了。首先,这些请求不能直接压到数据库上,任何单机或分布式的数据库,承受30亿每天的压力,都将崩溃到完全没有幸福感,这种情况下要用到的技术就是大规模的分布式缓存,所有的卖家信息、评价信息、商品描述都是从缓存里面来取到的,甚至更加极致的一点“商品的浏览量”这个信息,每打开页面一次都要刷新,你猜能够从缓存里面来取吗?淘宝做到了,整个商品的详情都在缓存里面。

【商品图片】一个商品有5个图片,商品描述里面有更多图片,你猜淘宝有多少张图片要存储?100亿以上。这么多图片要是在你的硬盘里面,你怎么去查找其中的一张?要是你的同学想拷贝你的图片,你需要他准备多少块硬盘?你需要配置多少大的带宽?你们的网卡是否能够承受?你需要多长时间拷贝给他?这样的规模,很不幸市面上已经没有任何商业的解决方案,最终我们必须自己来开发一套存储系统,如果你听说过google的GFS,我们跟他类似,叫TFS。顺便说一下,腾讯也有这样的一套,也叫TFS。

【广告系统】淘宝上有很多广告,什么,你不知道?那说明我们的广告做的还不错,居然很多人不认为它是广告,卖家怎么出价去买淘宝的广告位?广告怎么展示?怎么查看广告效果?这又是一套算法精奇的系统。

【BOSS系统】淘宝的工作人员怎么去管理这么庞大的一个系统,例如某时刻突然宣布某位作家的作品全部从淘宝消失,从数据库到搜索引擎到广告系统,里面的相关数据在几分钟内全部消失,这又需要一个牛叉的后台支撑系统。

【运维体系】支持这么庞大的一个网站,你猜需要多少台服务器?几千台?那是零头。这么多服务器,上面部署什么操作系统,操作系统的内核能否优化?Java虚拟机能否优化?通信模块有没有榨取性能的空间?软件怎么部署上去?出了问题怎么回滚?你装过操作系统吧,优化过吧,被360坑过没,崩溃过没?这里面又有很多门道。

不再多写了,除了上面提到的这些,还有很多很多需要做的技术,当然并不是这些东西有多么高不可攀,任何复杂的庞大的东西都是从小到大做起来的,里面需要牛叉到不行的大犇,也需要充满好奇心的菜鸟,最后这一句,你当我是别有用心好了。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文进行整体性分析,并为每个文生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文一条)发布到 PR/MR。 在所有文审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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