高性能、高可用、高扩展@途牛
高性能、高可用、高扩展@途牛
离线架构 - 处理架构
应 用用 层 访 问 层
流量监控系统
用用户分析系统
精准营销系统
BI分析系统
其他数据应用用
访问接口口
推送接口口
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计 算 层
Map/Reduce处理
存 储 层 采 集 层 源 数 据 层
元 数 据 管 理 调度 ETL
HDFS分布式存储
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数据检错引擎
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起价计算架构演进—V2
价格变化 被动并行行计算 推送搜索
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计算优先级!
计算价格计算 的优先级
Gearman 并行行计算框架! Gearman计算 框架
分库分表
Master Master
Slaver Slaver
起价计算 – 经验教训
• 水水平扩展：系统在设计阶段就要考虑如何扩展! • 容量规划：系统在设计阶段对自自身身服务能力力的规划! • 监控报警：完善的监控报警机制，提前补漏! • 系统解耦：不要在高高并发下压垮依赖系统
数据源 • • • • •
大大数据处理集群
大大数据查询 服务群
数据架构：可伸缩性的服务器架构，支支持多台服务器扩充，⺫目目前20多台服务器，集群可以扩 张到上千台以上；! 数据存储：包含了用用户行行为数据，上百T的数据容量；! 数据并发：支支持上百人人同时在线并发；! 数据处理：离线数据处理时⻓长控制在5小小时以内，实时数据处理达到5秒以内；! 数据运行行：充分利用用各台服务器资源，每台服务器负荷均匀；
途牛牛业务特点：变化非非常迅速，对数据的需求变化也非非常快； 途牛牛模型架构：数据驱动的模型架构，非非需求驱动的模型架构；
array 负载webui配置手册
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中国旅游电子商务分析
中国旅游电子商务分析中国旅游电子商务的发展现状、问题与前景随着互联网技术的不断发展和普及，旅游电子商务逐渐成为了人们预订旅游产品和服务的主要渠道。
本文将对中国旅游电子商务进行分析，探讨其发展现状、存在的问题以及未来发展趋势。
一、中国旅游电子商务的发展现状旅游电子商务是指利用互联网和信息技术，为旅游者提供旅游产品和服务交易的一种新型商业形式。
近年来，中国旅游电子商务发展迅速，成为旅游业的重要组成部分。
1.市场规模不断扩大根据艾瑞咨询公司的数据，2022年中国旅游电子商务市场规模达到了亿元，同比增长30%。
其中，在线旅游市场交易规模为8500亿元，占比超过80%。
预计到2025年，整体市场规模将达到亿元。
2.竞争格局日益激烈中国旅游电子商务市场存在众多企业，主要包括携程、去哪儿、途牛、飞猪等。
其中，携程在在线旅游市场的份额最大，占比约35%，其次为去哪儿，占比约20%。
众多企业相互竞争，推动了中国旅游电子商务的繁荣发展。
二、中国旅游电子商务存在的问题1.信息泄露及欺诈问题在旅游电子商务交易过程中，部分平台存在信息泄露和欺诈问题。
如虚假旅游产品、恶意退改签等行为，给消费者带来诸多不便和损失。
2.服务质量参差不齐尽管市场规模不断扩大，但旅游电子商务的服务质量参差不齐。
部分平台客服人员不够专业，无法提供及时有效的解决方案，给消费者带来一定的困扰。
三、中国旅游电子商务的发展前景及建议1.加强监管，保障消费者权益政府应加强对旅游电子商务平台的监管力度，建立健全相关法律法规，严格惩处违法行为，保障消费者权益。
同时，建立完善的信息公开和透明机制，让消费者能够更加安心地进行在线旅游消费。
2.提升服务质量，优化用户体验旅游电子商务企业应注重提升服务质量，优化用户体验。
提高客服人员的专业水平，确保能够提供及时、有效的服务；同时，加强与供应商的合作，提高旅游产品的质量和可靠性。
此外，可开发个性化、差异化的服务，满足消费者多样化的需求。
高可用可扩展云计算架构设计
高可用可扩展云计算架构设计近年来，云计算已成为企业信息化的核心部分，越来越多的企业开始采用云计算架构来解决自身的业务问题。
而在云计算领域中，高可用可扩展是企业最为关注的问题之一。
在这篇文章中，我将简要介绍什么是高可用可扩展云计算架构，以及如何设计这种架构。
什么是高可用可扩展云计算架构？高可用意味着在硬件或软件出现故障时，系统能够继续有效地运行。
可扩展意味着系统能够根据需求进行扩展，以满足不断增长的业务需求。
高可用可扩展云计算架构（HA Scalable Cloud Computing Architecture）指的是一个复杂而完整的系统，该系统能够具备高可用性和可扩展性，从而支持企业在云计算领域中的各种业务需求。
如何设计高可用可扩展云计算架构？1. 分布式架构设计高可用可扩展云计算架构需要采用分布式架构。
分布式架构可以将负载均衡和数据分散到多个服务器上，有效地分摊系统负荷，提高系统性能，并将故障隔离到单个节点，从而提高系统的可用性。
2. 数据库设计数据库是高可用性云计算架构中最关键的组件之一。
使用分布式数据库架构可以提高系统的可用性，并减少系统崩溃的概率。
数据的主从复制和增量同步等方法可以保证数据的完整性和一致性。
3. 服务治理设计服务治理是确保高可用可扩展云计算架构的关键之一。
服务治理包括负载均衡、服务发现和路由，以及故障转移等功能。
使用现代的微服务框架和容器化技术可以轻松地实现服务治理。
4. 安全控制设计安全控制是高可用可扩展云计算架构中不可或缺的一部分。
使用安全策略和防火墙等措施可以保证系统安全，并防止恶意攻击和数据泄露。
5. 自动化管理设计在高可用可扩展云计算架构中，自动化管理是确保系统可用性的关键因素之一。
自动化管理包括系统监控、性能优化和自动故障转移等功能。
使用合适的自动化管理工具可以大大简化系统管理，提高系统效率和稳定性。
总之，在设计高可用可扩展云计算架构时，需要考虑多方面的因素，包括分布式架构设计、数据库设计、服务治理设计、安全控制设计和自动化管理设计等。
高可用性计算机系统设计与性能优化
高可用性计算机系统设计与性能优化高可用性计算机系统是指具备高度可靠性和可恢复性的计算机系统，能够在硬件或软件故障发生时保持正常运行或快速恢复正常运行。
在今天的数字化时代，高可用性计算机系统对于企业和组织来说至关重要。
本文将介绍高可用性计算机系统的设计原则和性能优化方法。
高可用性计算机系统的设计原则主要包括以下几个方面：1. 硬件冗余：为了减少硬件故障对系统可用性的影响，可以采用硬件冗余的技术，例如双电源、双模块、热备份等。
通过在系统中增加冗余部件，当一个部件发生故障时，系统可以自动切换到备用部件，从而保持系统正常运行。
2. 软件冗余：除了硬件冗余外，软件冗余也是提高系统可用性的重要手段。
可以通过实现软件的备份和恢复机制，以及采用容错算法来保证系统在故障发生时能够继续正确运行。
常见的软件冗余技术包括故障转移、数据镜像和热备份等。
3. 容错性设计：容错性设计是指在设计过程中考虑到系统可能发生的故障和错误，并采取相应措施来预防或修复这些故障和错误。
例如，可以使用冗余校验等技术来检测和修复存储器中的错误，或者使用事务和日志来确保数据的一致性和完整性。
4. 监控和自动化：为了及时发现问题并快速响应，高可用性计算机系统需要实现监控和自动化功能。
可以使用监控工具来实时监测系统的运行状态，并在发生故障或异常时发送警报。
同时，可以配置自动化脚本和程序来处理常见的故障情况，以减少人工干预的需求。
性能优化是指通过调整和改进系统的配置和设计来提高计算机系统的性能。
性能优化旨在提高系统的响应速度、处理能力和资源利用率。
以下是一些常见的性能优化方法：1. 硬件优化：硬件优化是指通过升级和优化计算机硬件来提高系统的性能。
例如，可以增加硬盘容量、增加内存、升级处理器等。
此外，还可以通过优化网络连接、增加带宽等来提高系统的传输速度和带宽。
2. 软件优化：软件优化是指通过调整和优化软件的配置和设计来提高系统的性能。
例如，可以优化数据库查询语句、调整调度算法、优化代码等。
云计算平台的高可用性和扩展性
云计算平台的高可用性和扩展性随着时代的发展，云计算成为了更多企业在进行IT现代化转型过程中的必备工具。
与传统的本地计算架构不同，云计算所具备的高可用性和扩展性能够大幅度提升业务的稳定性和容量，为企业带来更好的效益和竞争力。
首先，我们需要理解什么是高可用性和扩展性。
高可用性指的是系统在遇到故障或者一些不可预期的情况下，依然能够保持稳定运行的能力。
相对于时下流行的“五个九”技术目标，即达到99.999%的可靠性，高可用性的含义更广，包括但不限于硬件故障、网络中断、威胁攻击等情况下，依旧能够保证系统的稳定工作。
在云计算平台中，因为整个系统架构会涉及到多种服务，所以确保高可用性就意味着这个系统会有多套备份，以达到更可靠的恢复机制。
与此同时，扩展性则是指在遇到业务量的上升或者需要增加更多功能的情况下，系统可以自适应地扩展出更多的处理能力和资源，保证足够的容量来支撑业务增长。
在云计算的架构下，各种不同的应用、服务、接口都是可以横向扩展的，碰到需要处理的工作量变大的情况，可以通过自动增加计算资源、分散流量，或者增加服务器数量来实现。
在实现高可用性和扩展性的过程中，云计算平台采用的技术主要包括虚拟化、容器化、负载均衡等，下面我们逐一探究。
虚拟化是实现云计算平台高可用性和扩展性的关键技术之一。
通过该技术，将多个物理计算机合成一个巨型物理计算机，从而实现虚拟机的热迁移，而大大增加了系统的运行时可靠性、弹性和灵活性。
虚拟化技术不仅可以实现物理主机的高可用性，还可以实现虚拟机的高可用性，从而提供了更完善的解决方案，保证了整个云计算平台的稳定性。
容器化也是实现高可用性和扩展性的一项重要技术，它可以将应用及其依赖项打包成一个可移植的容器，从而可以部署到多台服务器上，同时，由于容器之间相互隔离，因此可以大幅度减少应用之间的干扰，从而加速系统的响应速度。
在容器化的系统下，从单个机器到大型集群，都可以方便快捷地管理内存、CPU、网络、存储等计算资源。
业务不间断的高可用解决方案建议书
业务不间断的高可用解决方案建议书业务不间断的高可用解决方案建议书1. 引言随着信息技术的快速发展和互联网的普及，对于企业业务系统的高可用性要求也越来越高。
在这个竞争激烈的商业环境中，业务的不间断运行对于企业的生存与发展至关重要。
本文将就业务不间断的高可用解决方案进行介绍和建议，以帮助企业提高业务系统的可用性和稳定性。
2. 高可用解决方案的意义高可用解决方案是指通过采用多种技术手段，在硬件、软件和网络等多个层面上保证业务系统的持续运行。
其意义在于：提高业务系统的稳定性和可用性，减少系统故障导致的业务中断时间。
提供更好的用户体验，满足用户对于服务可靠性的期望。
减少业务系统停机维护对于业务运营的影响，提高企业的竞争力。
3. 高可用解决方案的关键技术3.1 负载均衡负载均衡是实现高可用的重要技术手段之一。
通过将请求分发到多个服务器上，以均衡服务器的负载，提高整个系统的吞吐量和性能。
常见的负载均衡技术包括软件负载均衡和硬件负载均衡。
3.2 高可用数据库高可用数据库是保证业务数据的连续性和完整性的关键。
采用主备复制、数据库集群、数据库镜像等技术手段，实现数据的自动备份和故障转移，以保证业务系统的连续运行。
3.3 容灾备份容灾备份是在系统发生灾难性故障时，能够快速恢复业务运行的关键技术。
通过建立备份数据中心、使用冗余设备、异地存储等手段，实现对系统的实时备份和故障恢复。
3.4 健康监测与告警健康监测与告警是实现高可用的基础。
通过监测系统各个组件的运行状态和性能指标，及时发现异常情况并进行告警，以便及时采取修复措施，避免系统故障和中断。
4. 高可用解决方案的建议4.1 采用负载均衡技术在业务系统的设计和架构中引入负载均衡技术，通过将请求分发到多台服务器上，以均衡服务器的负载，提高系统的并发处理能力。
可以选择软件负载均衡器如Nginx或硬件负载均衡器如F5等。
4.2 配置高可用数据库选择合适的高可用数据库方案，并通过灾备自动故障切换等技术手段保证数据库的连续性和完整性。
高可用解决方案
高可用解决方案介绍在现代互联网应用的开发中，高可用性是一个非常重要的概念。
高可用性指的是系统在面对各种故障和异常情况时，仍然能够保持正常的运行状态，对外提供服务。
在高可用解决方案中，通过使用冗余、故障转移和负载均衡等技术手段，来提高系统的可用性和稳定性。
本文将介绍一些常见的高可用解决方案，包括集群、备份和故障转移等技术。
我们将深入探讨它们的原理、特点以及应用场景，帮助读者理解和选择合适的高可用解决方案。
集群技术集群是一种常见的高可用解决方案。
它通过将多台服务器组成一个集群，使得系统能够实现负载均衡和故障转移。
下面介绍一些常用的集群技术：1. 主-从复制主-从复制是一种常见的集群技术。
在主-从复制中，主服务器负责处理所有的写操作，而从服务器只负责接收主服务器的复制数据。
这样可以使得系统具有更好的读写性能和可扩展性。
主-从复制的工作原理是：当主服务器接收到写操作时，它会将修改记录到日志中，并将修改的数据发送给从服务器进行复制。
从服务器会按照主服务器的操作顺序，逐步将数据同步到本地。
主-从复制的优点是简单易用，适用于大部分场景。
但它也存在一些缺点，比如主服务器宕机后，需要手动进行故障转移。
2. 主-备份主-备份是另一种常见的集群技术。
在主-备份中，主服务器负责处理所有的写操作，而备份服务器则完全复制主服务器的数据。
备份服务器会持续监听主服务器的状态，一旦主服务器宕机，备份服务器会自动接管服务。
主-备份的优点是能够实现快速故障转移，并且容易部署和管理。
但它也存在一些缺点，比如备份服务器的资源利用率较低。
虚拟IP是一种比较简单的集群技术。
在虚拟IP中，多台服务器通过共享一个虚拟IP地址，来提供对外的服务。
虚拟IP可以根据特定的策略，动态地分配给集群中的一台服务器，实现负载均衡和故障转移。
虚拟IP的优点是简单易用，并且可以快速实现故障转移。
但它也存在一些缺点，比如无法解决服务器之间的数据同步问题。
备份和恢复备份和恢复是另一个重要的高可用解决方案。
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途牛牛业务特点：变化非非常迅速，对数据的需求变化也非非常快； 途牛牛模型架构：数据驱动的模型架构，非非需求驱动的模型架构；
途牛牛大大数据模型架构
途牛牛数据模型架构：数据驱动
原始数据系统
业务流
数据流
多维模型
途牛牛核心心数据模型
特点： • 途牛牛核心心层是基于公司的业务流设计的，不随需求的变动而而变动； • 需求的变动仅仅影响多维层模型； • 模型架构复杂性低，重构性强；
谢谢！
价格变化 主动计算 推送搜索
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全程异 步化
Price Price !Price Price !! !! ! 计算线程池 !! 计算线程池 计算线程池 计算线程池
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主动计算
使用用MQ 事务机制
Master
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多线程计 算
读写分离
起价计算 - 我们需要更快响应
• 运维：你们的机器，经常CPU高高负载！! • 业务：下周要引入入新的业务，价格计算没有问题吧？! • 产品： 调整价格都半天了，⺴网网站显示示的还是老老价格！! • DBA： 你们单个表达到2亿级别了！!
海量数据计算能力力：
1. 大大数据平台拥有处理百T级别数据的能力力；! 2. Hadoop分布式处理能力力，各个数据节点并发处理海量数据；
实时架构
数据平台高高可用用性
• 软硬件设计时避免SPOF；! • 自自动化监控系统
•
采用用双NameNode，共享元数据库，当Active的NameNode异常后，系统能快速切换到Standby的 NameNode，使得Standby 的NameNode成Active，系统可以正常运行行；!
数据源 • • • • •
大大数据处理集群
大大数Байду номын сангаас查询 服务群
数据架构：可伸缩性的服务器架构，支支持多台服务器扩充，⺫目目前20多台服务器，集群可以扩 张到上千台以上；! 数据存储：包含了用用户行行为数据，上百T的数据容量；! 数据并发：支支持上百人人同时在线并发；! 数据处理：离线数据处理时⻓长控制在5小小时以内，实时数据处理达到5秒以内；! 数据运行行：充分利用用各台服务器资源，每台服务器负荷均匀；
离线架构 – 物理架构
NameNode NameNode
非非关系型数据源
非非关系型数据源
DataNode DataNode
DataNode DataNode
…
DataNode DataNode
Mysql集群
……
……
……
DataNode
DataNode
DataNode
其他数据源
Rack1
Rack2
RackN
离线架构 - 处理架构
应 用用 层 访 问 层
流量监控系统
用用户分析系统
精准营销系统
BI分析系统
其他数据应用用
访问接口口
推送接口口
Oracle访问库
计 算 层
Map/Reduce处理
存 储 层 采 集 层 源 数 据 层
元 数 据 管 理 调度 ETL
HDFS分布式存储
数据采集引擎
数据检错引擎
非非结构化数据
◆ Ganglia监控系统：
Ganglia监控
短信系统
邮件系统
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高高频局部更新 – 现象
• • • • 产品属性构成复杂! 数据来源众多 大大批量更新请求! 生生产使用用低版本Solr方方案
高高频局部更新 – 方方案
• • 根源：低版本Solr(<4.0)不支支持局部更新! 原方方案! • 查询Solr获得需更新的产品的完整copy • 更新相应字段后重新提交新的copy ! 改进方方案! • 在高高性能KV存储中保存产品信息! • 产品信息局部更新时从KV中获得当前完整产品数据! • 更新相应字段后提交给Solr并更新KV ! 优缺点! • 优：每次更新减少一一次Solr查询，大大幅性能提升! • 弱：非非Solr原生生支支持，在KV失效后仍会对Solr产生生压力力
结构化数据
其他数据
• • •
数据逻辑层次分明，控制系统的高高可用用性和大大数据处理能力力； 降低系统的数据耦合性，降低数据出错⻛风险，提供数据的可用用性； 结构化和非非结构化数据进行行大大数据平台，进行行快速的批量处理；
离线架构 - 数据处理
多数据系统采集处理能力力：通过跨平台的数据采集服务引擎
1. 数据源系统繁多：由于各种历史缘故，途牛牛底层数据系统繁多，共达60多个 ；! 2. 数据源跨平台：数据源系统分部在各不同的平台，linux、windows等；! 3. 数据源格式多样：有文文本数据、有各种关系型数据库（Oracle、Mysql、 Sqlserver等）；
起价计算架构演进—V2
价格变化 被动并行行计算 推送搜索
App
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计算优先级!
计算价格计算 的优先级
Gearman 并行行计算框架! Gearman计算 框架
分库分表
Master Master
Slaver Slaver
起价计算 – 经验教训
• 水水平扩展：系统在设计阶段就要考虑如何扩展! • 容量规划：系统在设计阶段对自自身身服务能力力的规划! • 监控报警：完善的监控报警机制，提前补漏! • 系统解耦：不要在高高并发下压垮依赖系统
•
•
高高频局部更新 – 示示意图
搜索前置解析– 现象
• 搜索框仅支支持关键词查询! • 重度依赖分词和关键词匹配! • 相关性较差
搜索前置解析 – 方方案
• ⺫目目的! • “⻢马尔代夫”仅呈现相关⺫目目的地产品 • 前置解析! • 分词优化! • 实体识别! • 词性分类!
!
• 香香港杜莎夫人人蜡像馆 -> [⺫目目的地]香香港 + [景点]杜莎夫人人蜡像馆
!
搜索前置解析 – 示示意图
索引数据缓冲 – 现象
• • • • • 到达即消费，无无记录! 数据来源多 推送频率高高 监控能力力弱 问题定位难度大大
索引数据缓冲 – 方方案&示示意图
• 支支持Failover修复! • 方方便定位! • 合并后更新
起价计算
• 内容1 • 内容2
起价计算架构演进—V1
途牛牛大大数据模型架构
业务流落地成数据流案例
途牛牛大大数据平台演变
老老数据平台
! SSAS ! !
SQLSERVER BI
用用户行行为系 统 产品系统 ……
SSRS
SSIS
订单系统 • • • • •
评论系统
数据架构：服务器架构伸缩性差， 1+1的服务器搭建模式（1台数据仓库服务器+1台报表 服务器）； 数据存储：数据量不到1T，没有包含用用户行行为数据； 系统并发：并发比比较差，几几十十个人人的并发，系统就会卡； 数据处理：处理时间⻓长，每天数据处理需要8-10个小小时； 数据运行行：系统负荷高高，系统异常频发；
•
多硬盘的DataNode，每个Data Block有三份，当数据损坏（比比如模块硬盘坏了或者某台服务器挂 了），集群可以从同个Rack或者最近的Rack中拷⻉贝数据Block，系统可以正常运行行
数据平台高高可用用性
• 从机制上保证系统的可用用性，尽量降低系统不可用用的时⻓长和损失；! • 建立立Ganglia监控中心心，建立立实时报警机制，通过短信和邮件及时通知；
高高性能，高高可用用，可扩展
在途牛牛旅游网网的实际经验
2014.4.26
• 大大数据! • 搜索! • 价格计算
途牛牛大大数据模型架构
传统数据模型架构：需求驱动
• 需求驱动模型架构： 随需求变化快，模型的重构性低，大大数据 源表1 过渡表1 多维 模型1 的处理和计算差性能
源表2
过渡表2
多维 模型2