来自：CSDN博客
链接：http://blog.csdn.net/czp11210/article/details/25193791
导读
当你在浏览器上，指尖轻轻输入 www.taobao.com 以后发生了什么？本文从你按下浏览器的确定键开始分析，一直到你如何找到商品结束。适合各类读者了解你仅仅访问一次淘宝的首页，所涉及到的技术和系统规模，本文作者名叫孙放，著于他在淘宝实习期间。
你发现快要过节了，于是想给你的男/女朋友买点儿礼物，你打开了淘宝。下面来看看，当你在浏览器轻轻www.taobao.com 以后发生了什么？
首先你的浏览器查询了DNS服务器（注：能够使人更方便的访问互联网，而不用去记住能够被机器直接读取的IP地址，例如192.168.1.1），现在DNS服务器将www.taobao.com转换成IP地址，机器能直接读取了。
不过浏览器发现，在不同的地区或者不同的网络（电信、联通、移动）的情况下，转换后的IP地址很可能是不一样的，这首先涉及到负载均衡（注：相当于几万人的大学，一个食堂不够用，于是学校弄了五个食堂来服务所有的同学，这就叫负载均衡）。第一步，通过DNS解析域名时将你的访问分配到不同的入口，同时尽可能保证你所访问的入口是所有入口中可能较快的一个。
好了，现在你通过这个入口成功的访问了www.taobao.com的实际的入口IP地址。这时你产生了一个PV（注： Page View，一次页面访问），每日每个网站的总PV量是形容一个网站规模的重要指标。淘宝网全网在平日非促销期间的PV大概是16-25亿之间。同时作为一个独立的用户，你这次访问淘宝网的所有页面，均算作一个UV（注：Unique Visitor用户访问）。卖火车票的12306.cn的日PV量最高峰在10亿左右，而UV量却远小于淘宝网十余倍，这其中的原因我相信大家都会知道。（注：因为频繁刷新）
因为同一时刻访问www.taobao.com的人数过于巨大，所以即便是淘宝首页页面的服务器，也不可能仅有一台。仅用于生成www.taobao.com首页的服务器就可能有成百上千台，那么你的一次访问时生成页面给你看的任务便会被分配给其中一台服务器完成。（注：相当于学校有5个食堂，二食堂3窗口老是爆满，因为打菜的是个萌妹子。）
这个过程要保证公正、公平、平均（注：这成百上千台服务器每台负担的用户数要差不多，就像食堂不能颠勺），这一很复杂的过程是由几个系统配合完成，其中最关键的便是LVS(Linux Virtual Server)，世界上最流行的负载均衡系统之一，正是由目前在淘宝网供职的章文嵩博士开发的。
经过一系列复杂的逻辑运算和数据处理，用于这次给你看的淘宝网首页的内容便生成成功了。
据消息称，在双十一当天高峰，淘宝的访问流量最巅峰达到871GB/S（注：一秒钟871GB，如果你电脑硬盘是500G的话，相当于一秒钟，你的磁盘就被塞满了）。这个数字意味着需要178万个4Mb带宽的家庭宽带才能负担的起，也完全有能力拖垮一个中小城市的全部互联网带宽。那么显然，这些访问流量不可能集中在一起。并且大家都知道，不同地区不同网络（注：电信、联通、教育网等）之间互访会非常缓慢，但是你却发现很少发现淘宝网访问缓慢。这便是CDN(Content Delivery Network)，即内容分发网络的作用。淘宝在全国各地建立了数十上百个CDN节点，利用一些手段保证你访问的地方是离你最近的CDN节点，这样便保证了大流量分散在各地访问的加速节点上，指不定你们家这块就有一个。
这便出现了一个问题，那就是假如一个卖家发布了一个新的宝贝，上传了几张新的宝贝图片，那么淘宝网如何保证全国各地的CDN节点中都会同步的存在这几张图片供用户使用呢？这里边就涉及到了大量的内容分发与同步的相关技术。淘宝开发了分布式文件系统TFS(Taobao FileSystem)来处理这类问题。
好了，这时你终于加载完了淘宝首页，那么你习惯性的在首页搜索框中输入了 ’月饼’ 二字并敲回车，这时你又产生了一个PV，然后，淘宝网的主搜索系统便开始为你服务了。它首先对你输入的内容基于一个分词库进行分词操作。众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：我是一个学生。
进行分词之后，还需要根据你输入的搜索词进行你的购物意图分析。用户进行搜索时常常有如下几类意图：
（1）浏览型：没有明确的购物对象和意图，边看边买，用户比较随意和感性。查询例如：”2013年10大香水排行”，”2013年流行雪纺衫”， “iPhone有哪个牌子好？”；
（2）查询型：有一定的购物意图，体现在对属性的要求上。查询例如：”适合老人用的手机”，”500元手表”；
（3）对比型：已经缩小了购物意图，具体到了某几个产品。查询例如：”iPhone 5 三星盖世三″，”三星 i9300 i9400″；
（4）确定型：已经做了基本决定，重点考察某个对象。查询例如：”iPhone5″，”盖世三″。通过对你的购物意图的分析，主搜索会呈现出完全不同的结果来。
之后的数个步骤后，主搜索系统便根据上述以及更多复杂的条件列出了搜索结果，这一切是由一千多台搜索服务器完成。然后你开始逐一点击浏览搜索出的宝贝。你开始查看宝贝详情页面。经常网购的亲们会发现，当你买过了一个宝贝之后，即便是商家多次修改了宝贝详情页，你仍然能够通过‘已买到的宝贝’查看当时的快照。那么显然，对于每年数十上百亿比交易的商品详情快照进行保存和快速调用不是一个简单的事情。这其中又涉及到数套系统的共同协作，其中较为重要的是Tair(注：淘宝自行研发的分布式KV存储方案)。
然后无论你是否真正进行了交易，你的这些访问行为便忠实的被系统记录下来，用于后续的业务逻辑和数据分析。这些记录中访问日志记录便是最重要的记录之一，但是前边我们得知，这些访问是分布在各个地区很多不同的服务器上的，并且由于用户众多，这些日志记录都非常庞大，达到TB（注：1TB=1024GB）级别非常正常。那么为了快速及时传输同步这些日志数据，淘宝研发了TimeTunnel，用于进行实时的数据传输，交给后端系统进行计算报表等操作。
你的浏览数据、交易数据以及其它很多很多的数据记录均会被保留下来。使得淘宝存储的历史数据轻而易举的便达到了十数甚至更多个 PB(注：1PB=1024TB=1048576GB)。如此巨大的数据量经过淘宝系统1:120的极限压缩存储在淘宝的数据仓库中。并且通过一个叫做云梯的，由数万台服务器组成的超大规模数据系统不断的进行分析和挖掘。
从这些数据中淘宝能够知道小到你是谁，你喜欢什么，你的孩子几岁了，你是否在谈恋爱，喜欢玩魔兽世界的人喜欢什么样的饮料等，大到各行各业的零售情况、各类商品的兴衰消亡等等海量的信息。
你刚访问了淘宝首页，而淘宝却做了这么多事情。
说了这么多，其实也只是叙述了淘宝上正在运行的成千上万个系统中的寥寥几个。即便是你仅仅访问一次淘宝的首页，所涉及到的技术和系统规模都是你完全无法想象的，是淘宝3000多名顶级的工程师们的心血结晶，其中甚至包括长江学者、国家科学技术最高奖得主等众多大牛。同样，百度、腾讯等的业务系统也绝不比淘宝简单。你需要知道的是，你每天使用的互联网产品，看似简单易用，背后却凝聚着难以想象的智慧与劳动。