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文档简介

1、ArchSummit全球架构师峰会（北京）2014从双十一看天猫订单数据对接从双十一看天猫订单数据对接及订单流程优化及订单流程优化Outline第一部分：小米电商与天猫对接方案分享第二部分：小米电商订单流程优化分享 第三部分：小结订单的处理双十一天猫数据对接的那些事儿接到天猫入住需求-开发第一版确认一个最小化数据模型能够受理用户购买和退款即可和已有系统做好业务隔离其实就是要解耦逐步增加复杂业务支持时间人手都不够核心是没有做过第一版的缺点丢消息设计上的硬伤，不管消息是哪个环节丢的都不好搞，只能天天对数据。慢有活动更慢怎么改？目标是什么实时消化销售峰值（全天的销售计划的80%前一个小时完成来估算）

2、可选方案？聚石塔服务 需要配套天猫聚石塔中很多服务（成本提高，架构要変更）天猫直通港 正在犹豫聚石塔的时候，天猫JDP抛出的橄榄枝。评估第二版的缺点？不维护了！怎么办？需要一个终极方案关键环节需要把握在自己手里系统：快、稳定、吞吐能力强、横向可扩展运维：方便，容灾目标：按前一年的三倍数据量设计。技术选型购买的服务RDS 数据库ECS 云主机SLB 负载均衡通过聚石塔调用淘宝API升级对接系统订单流程优化先说系统拆分系统优化，没有最好的只有更适合自己的项目资源高效优化的基本点及优先级首先然后做结构解耦 对业务发展的理解调整代码结构便于分层分组相互制约的代码需要尽量分到不同的组其次优化架构及中间件

3、 做细长连接CacheQueue最后是优化代码 - 基本功逻辑Cache的使用慢查询优化效果的检验压力测试线上检验权衡资源综合各项指标调优瓶颈系统（db ）开发资源运维资源保留性能（比如说20%）Cache & Queue这两个虽说很重要但是结合业务模型及依赖程度，我们没有做性能参考我们需要总结测试结果订单生成/订单校验/订单推送等后端业务流转操作都是针对同一数据库的同一个表做操作，在实际的应用场景中会存在数据库资源争抢的情况，所以针对多场景的联合测试很有必要。在测试过程中发现，系统主要的瓶颈在数据库方面(24core的cpu最高可达约70%的资源占用率)，同时从库的延迟会达到2分钟以上。在单场景的测试过程中可以看出订单推送的消费能力低于订单的生产能力，队列会存在少量的阻塞，有了这个结果我们就可以放心的做生产线实际演练了。项目上线需要考虑什么？降低配置（当然包括所有相关系统都需要做好各自的准备）运维备用资源容灾及灾备Dba业务模型限制，灾备第一。健康监控慢查询0容忍Cache & Queue 做好前期沟通调配好资源小结订单处理内部流程环节

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