許多電商平臺都會經歷相似的過程：流量和業績每年以幾倍至十幾倍的速度增長；瞬間訪問量可能是平時的幾十倍；網絡帶寬被占滿，用戶響應很慢；機器負載高甚至宕機；數據庫壓力過大導致服務不可用……

大數據技術的發展引發眾多電商架構師思考，在面對用戶蜂擁而至這件好事，如何在海量數據處理中實時發現有效信息，為構建穩定高效的系統架構設計提供指導。在【WOT2015"互聯網+"時代大數據技術峰會】 現場，魅族電商平臺高級架構師  何岳娟就魅族電商平臺架構變遷之路的經驗和體會和51CTO記者進行交流。

高速發展下的問題

何岳娟告訴記者，魅族電商架構分為四個層級：

• 業務層：第三方天貓，京東，蘇寧與官網的商城及APP；
• 業務服務層：交易，新品發布，手機導購，推薦服務為各平臺提供營銷策略；
• 基礎服務層：訂單，用戶，支付，庫存，圖片等為業務服務與營銷層提供基本的服務點；
• 據層存儲層：MySQL, NoSQL, MQ , HBase以及一些分布式文件系統

基于這四個層級產生的數據建立分析平臺， 對用戶行為用戶需求進行分析。

隨著魅族近兩年的發展，用戶對其電商平臺的關注度越來越高，用戶增長速度非?？臁Ｔ谙硎苓@種進步的同時，平臺性能也在經歷嚴峻考驗。談及貫穿平臺架構變遷之路的指導思想，何岳娟將提升高可用、高并發、容災性三個能力的提升視為核心，來實現對網站穩定性能的保障。搶購場景中LVS崩潰、DDoS攻擊、刷單帶來的高并發以及搶購時服務器如何實現快速擴容等，都是在業務高速發展下迫切需要解決的問題。

變遷之路繞了哪些遠

在針對這些問題進行平臺架構變遷的過程中，何岳娟和魅族技術團隊曾經也走過許多彎路。比如說之前用GLSB、OSPF、智能DS分發解決數據容災問題。但采用OSPF時，要對整個機房交換部署模式進行變造，影響非常大。而且，OSPF也并不能很好地解決魅族電商平臺高并發故障遷移的問題。

這是因為在遭遇高并發時，LS、分發服務器不保證不會崩潰，一旦崩潰，轉給其他的分發服務器，其他的分發服務器也不具備承受能力。魅族后來直接放棄了這個方案，結合業務需求和自身能力，改為族采用放棄一部分用戶然后采用活動能正常的進行下去來做LS斷點的問題。

新方案的優勢在于，當一個機房的LS宕或是群宕掉時，可以自動切換到其他機房。何岳娟秀露，魅族計劃采用GLSB，進行大LS的方案解決以后更高并發的模式以及以后跨機房容災的問題。

利用數據評級防止誤傷

對于“黃牛”這個世界性難題，魅族在最開始把只它看成功能性防御。但實際上，這種數據請求的模式極有可能出現偽造數據。因此，魅族通過對用戶行為數據分析構建了信用分值評估系統，如果用戶行為數據是偽造數據的話，在進行分析時可以看到，這些數據非常“死板”。

所謂“死板”，就是說黃牛一般只會注冊一個帳戶，而不會關注魅族官網，在網站只留下非常有限的行為信息，可以將具有這種特點的用戶看作是是死點用戶。而如果是在整個官網體系里比較活躍的用戶，系統會將他評為優質用戶。

一般來講，面對評級較低的用戶，系統在做防殺時會有一些“誤傷”的現象。為了避免一些評級較低的用戶無法正常方問，在做防殺的時候，魅族不會沒有把所有的數據全部“干死”，而是將自有數據與第三方數據進行交換，引入第三方的數據評級，對兩者數據分析結果進行對比之后再進行防御。

跨機房容災和數據同步仍待探索

何岳娟表示，跨機房容災和跨機房的數據同步問題，仍然是魅族在未來一段時間內關注的重點。魅族在這些方面一直在努力，比如在魅族有一個OKR評級功能，這個評級會根據業務故障時間來評級。這種互聯網評級模式不可能做到不產生故障，但可以盡量減少故障產品的產生。

對于技術和工具的選型，何岳娟的建議在選用新功能前，一定要對性能進行前期測試。一旦產生問題，通過測試可以及時暴露出來，引導我們尋找解決方案。對于實在解決不了的問題，魅族會選擇直接放棄這種模式，而在上線采用第三方服務。當然，還是要注意對服務進行大規模、全方位的測試，來避免之后突發情況下的措手不及。

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（WOT2015大數據技術峰會總結專題）