酒仙网：听云助力保障高可用高访问量的酒类电商

　　低调的酒仙网技术团队

　　在过去，酒仙网的技术团队在整个DevOps圈中都非常低调，按他们自己的话说，秉承了山西晋商文化“朴实真诚，与人为善”的理念，作为技术人还是要务实、低调，首要工作是踏踏实实做好技术能力，做好酒类垂直电商，体现产业价值的想法。并且，虽然在过去的三、四年中酒仙网的发展呈现非常快速的增长，但其实底层架构和创业公司区别不大，追求更多的是效率和增速，没有在大数据的处理，高可用性，稳定性上花特别多的精力。

　　随着形势的变化，酒仙网逐步走向了酒类独角兽公司。酒仙网CTO曾称，作为靠零售额去估值的公司，虽然PE的指标很低，但是作为技术人也希望能从技术的含量上给公司的估值增加份量，希望在酒仙现在的整个体系上增加科技和互联网的基因，吸引更多的人才加入。并且，随着网站流量的不断增长，酒仙也开始在技术的选型以及一些小的技术领域进行了新的尝试和探索。后续的话也希望酒仙网在整个互联网或者是电商领域有更多的声音，无论是开源的社区还是整个互联网技术发展上，能够贡献酒仙技术人员自己的力量。

　　另类的垂直电商

　　酒仙网整体架构

　　酒类电商具有周期性、季节性的特点。酒仙网的UV量级达几十万，节日气氛非常明显，不像一般的电商，比如京东在618、双十一的时候，流量只会提升6、7倍。在节日的时候，比如中秋、双十一、春节，即使是任何营销活动都不做并且还比平时提价的话，网站流量都是平时的十几倍。一般情况下，酒仙网的双十一会比平时的流量翻到100倍以上，对技术的考验巨大，这就决定了翻100倍流量与3、5倍的流量在技术的玩法上完全不同。

　　这种情况与酒类电商化的特点息息相关。酒类的线下市场达万亿级，但是网上的电商其实才有几百亿的规模。那么其实就有8、9000亿的市场规模都在线下。这就说明，如果1%的人想从线下转到线上的话，那么全国整个电商平台就增加了1倍，这个空间真的是想象力非常大。所以酒仙网也在模式上做着新的探索，如何能够将线下可开发的良田转到线上来。

　　高并发大流量下有哪些技术挑战?

　　1、如何实现上百倍流量峰值下的系统稳定和可控性的设计与落地，保证服务器资源的最大化利用?比如全站做虚拟还是做什么。100多倍的流量扛下来的话，服务器肯定是过剩的，所以在探讨混合云的理念就是为了应对这个问题。一般来说，在绝大多数的电商公司里面，混合云的理念还是比较少的。但是对于酒仙网现在来讲，必须要迈出这一步。

　　2、对于酒仙网来讲，它是一个业务模式比较复杂的企业。酒仙在后端，存在着像仓储体系、供应链体系，这就要打通所有的2C端2B端，打通上下游，整个供应链、销售预测体系、仓储职能配货，整个的数据运营体系。比如同一款酒，分散在不同的销售渠道上，那么定价多少、销售情况、进货量如何、每个仓怎么去分布都要考虑。同时，酒都有地域性和季节性，如何进行智能的分配，这个对于酒仙网来说挑战极大。

　　3、酒仙网对用户体验是非常关注的。在酒仙网买过酒都知道它的包装精美，成本之高可想而知。这样核算下来，包装的费用比例也非常高，大概成本占到7-8个点。这在整个零售类里都是不可想象的。无论是从泡沫、胶带、气泡、纸盒都选的最好的。另一方面讲，落实到技术上的话，酒仙网从页面打开速度、系统稳定性、可用性，CDN的质量以及现在所面临的一些信息泄漏、流量劫持等问题，对此从公司角度看非常重视。

　　另类的垂直电商如何应对挑战?

　　1、“五分级、四服务”支撑系统架构

　　酒仙网的系统结构是面向SOA的体系结构，使用该体系的目的是为了满足业务发展的需要，保证能够进行拓展。整体框架以“缓存”、“索引”、“消息”、“日志”四大服务为支撑，且采用了多层分级服务体系结构。

　　(1)Web应用和APP应用，主要面向消费者层面，即为展现层，可根据业务和功能的划分成各个不同的业务子系统。这在电商行业网站里面非常特殊，像这一层，在酒仙网就包括ERP、面对消费者的官网和移动网站。官网方面，酒仙网会分成各个子业务模块进行拓展。一般是独立部署，独立部署之后有效的增加性能拓展。这层是静态文件，酒仙网都是独立部署的。一般上CDN的时候，动态文件就不便上CDN的，静态文件是常年上CDN的，动静分层的管理。

　　(2)缓存。酒仙网有一级缓存和二级缓存。一级缓存，主要减少展现层和服务层的数据交互，这样酒仙网就有效增加传输效率，同时也减少了服务层的计算压力。每一个缓存的层面都加了独立的开关，以便于调试和纠错。

　　(3)服务层，服务层也是根据各个不同的功能和业务子系统进行切分。一般业务子系统间是不存在相互调用的，但是酒仙网的子功能之间是会相互调用的，并且进行交叉调用的形式。服务层是直接跟Web应用展现层进行数据交互，这层不会和数据库打交道。服务层也是根据各个不同的子系统和业务划分之后进行独立部署，这样有利于压力的抗衡。在拓展层面会更加便捷。

　　(4)二级缓存。上一级已经有一级缓存，下面这级缓存对web接口提供数据交互，web接口不经过一级缓存，直接走服务层往外进行数据传输，在这里为了减少数据库的压力。二级缓存跟一级缓存性质上是一样的，只不过在过程当中起的作用是不一样的。

　　(5)数据库。酒仙网根据不同的功能，切分成不同的物理基因进行部署。数据库是采取主从分离的形式，一主多从进行数据同步来进行交互的。因为切分成不同的物理基因，酒仙网就形成了多主多从的协定。

　　2、如何处理复杂数据流向问题?

　　电商行业在正常情况下都会面临一个问题，即大促期间的压力非常大。互联网的环境很复杂，订单量、数据流量不可预估，甚至存在一些带有恶意行为的竞争对手。这就要求了技术人员在应对大促都要做非常周全的准备工作，严阵以待。对此，酒仙网一般都是这么做的：

　　(1)人员上，每次大促前都会成立不少于七八个人的数据指挥小组，每个小组还要抽出专门的对接人员进行业务对接。此外，酒仙网还会准备数据沙盘，灵活操控数据动态。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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