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初创
- 淘宝PV页面访问量在十几亿到二十几亿，所以即使访问淘宝首页页面服务器也有成百上千台，这过程用到的负载均衡技术LVS（Linux Virtual Server 由淘宝章文嵩博士开发）
- 一个页面加载网页资源并发数有限，淘宝通过不同域名绕开这个限制，相当于访问不同的网页。不同地区之间访问也会非常缓慢，这可以通过CDN（Content Delivery Network即内容分发网络的作用）。淘宝在全国各地建立数十个甚至上百个CDN节点，通过一些手段保证你访问的资源站点离你最近的CDN节点。保证了大流量的分散以及各地访问的加速
- 这样又会导致一个问题，当上传一张图片如何在各节点都上传上相同的图片，这涉及到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 File System）
- 经过上面三部终于加载完成淘宝首页，首页输入关键字，比如“毛衣”，点击搜索，进入分词库分词，然后由一千多台搜索服务器完成搜索。
- 对于已买过的宝贝，可以通过已买到查看当时的快照，这是为了防止商家对商品做出承若的否认。这样的快照肯定非常多，对他的保存和快速调用不是简单的事，其中淘宝用到了Tair（淘宝自行研发的分布式KV存储方案）
- 访问行为数据的记录，产生的日志可能非常庞大，达到TB级也正常，这时要解决快速、及时、同步地传输这些日志，淘宝开发了TimeTunnel，用于进行实时的数据传输，然后交由后端系统进行计算报表
- mysql第四版，存储引擎MyISAM，这种存储引擎在写数据的时候会把表锁住
- 行癫初期数据分库分表做了个数据路由框架DBRoute，统一处理数据的合并、排序、分页等操作。但对容灾的需求没有达到
- 之后用spring替换了EJB
- 对商品详情这种大数据量字段，从商品表移出到单独的表，后又放入缓存系统，直到现在放入文件系统TFS中
- 淘宝网使用GraphicsMagick进行图片处理，采用了面向小对象的缓存文件系统，前端有LVS+Haproxy将原图和其所有的缩略图请求都调度到同一台Image Server（图片服务器）
- 淘宝缓存从ESI到基于Berkeley DB的TBstore，又专门为用户系统写了个TDBM，抛弃了Berkeley DB的持久化功能，之后参考memcached改进推出TDBM2.0，再之后将TDBM、TBstore合并推出Tair（TaoBao Pair的意思，Pair即Key-Value数据对）。Tair作为一个分布式系统，由一个中心控制节点和一系列的服务节点组成，我们称中心控制节点为Config Server，服务节点是Data Server。
分布式时代
- 系统进行了服务化拆分，集群和分布式又带来很多问题
- 为了解决服务间调用，写了HSF同步调用框架和notify异步调用消息中间件
- 有了HSF和Notify的支持，在应用级别中，整个淘宝网的系统可以拆分了，还有一个制约系统规模的更重要的因素，就是数据库，也必须拆分
- TDDL就是为了解决分库分表分布式情况下导致的各种问题而生
- 再要解决集群session问题，考虑用cookie或tair解决
- 之后开始做开放平台，需要解决路由、数据规范和授权，当时还没有oauth2，直到2011年才支持
- 之后逐渐尝试新兴技术Hadoop和Memcached
- 后面主要是一些作者心路历程和一些牛人列传
总结
- 看了这本pdf，你会了解淘宝架构的演变，了解系统演进的过程。
- 它让我理解了淘宝大多所用的技术为什么不是现在最流行的，在那个年代，他们是技术的先锋，也只有在流量到达了那个级别，迫切需要解决这样的需求，才演变出了现在阿里内部各种架构和中间件体系
- 想看具体的pdf内存，下面我留了链接
链接：https://pan.baidu.com/s/1M57ptoxXGuGwiVrLCwhl4w
提取码：m4k0
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