|没有电商巨头有钱,又要挑战双十一流量高峰,一次低成本、高质量的大促是如何做到的?


|没有电商巨头有钱,又要挑战双十一流量高峰,一次低成本、高质量的大促是如何做到的?
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今年7月初 , 易车网数据库负责人田震愈发焦虑 。
此时 , 离易车818汽车狂欢节正式开幕只剩一月有余 , 但数据库压力测试结果并不理想 。
818汽车狂欢节乃易车网首次大促活动 , 并且采用台网互动的直播形式 , 涉及数据库的应用场景颇多 , 如实时数据看板、台网互动直播、摇一摇、直播投票等 , 不仅要求数据库能够存储海量数据 , 同时还能支撑起高并发、低延迟场景 。 然而最初基于MySQL设计的方案着实不给力 , 在压测过程中 , 极端情况下主从延迟高、切换时间过长 , 数据库出现短暂不可用 , 并且实时任务持续写入大量数据 , 引起磁盘爆满 , 在实际使用中可能会对用户体验造成影响 。
第一次面对大促场景 , 易车网DBA团队并无太多经验 。 时间紧、任务急 , 团队规模又有限 , 田震心里越来越没底 , 能不能扛过818狂欢节的流量高峰成了未知数 。
就在此时 , 一次机缘巧合 , 让易车网在短短一月时间内顺利完成数据库的立项、选型、方案设计、压测和上线部署 , 最终完美支撑起易车818狂欢节 , 取得全平台观看直播人次2.24亿次 , 线上订单4.39万笔 , 累计成交额64.2亿元的优异成绩 。
无独有偶 , 易车网、汽车之家、小米有品、京东物流、平安……如今 , 大促已不再是电商巨头们的独有 , 正在成为所有行业改变业务模式、贴近消费者的一种新业务场景 , 越来越多的用户都在面临着大促场景下的数据流量峰值挑战 , 这也驱动着一个新趋势的诞生:即大促能否实现更低的门槛 , 让更多不是电商巨头的企业独立、低成本、高质量地应对大促等数据流量高峰场景 。
大促 , 带来的是机遇 , 也是挑战 。
每次大促都是一场大考好的技术 , 往往让消费者无感 , 只沉浸在消费过程的喜悦之中 。
然而 , 哪怕是电商巨头们 , 在几年前大促中也有诸多“不堪”:每逢双十一零点 , 页面卡顿、App无响应、订单支付一直在转圈圈……
2009年到现在 , 十余年时间里 , 阿里、京东这些电商巨头的订单峰值扩大了上千倍之多 , 订单数量、总交易额更是节节攀升 。 每一次大促就像是一场对技术的大考 , 一次次挑战着交易量、实时数据分析、数据一致性的极限 。 京东云数据库产品经理杨牧就直言 , 大促场景期间的流量一般是平常的10倍以上 , 像大促期间的抢购、秒杀会带来极为密集的流量 , 对数据库等业务压力极大 。
如今 , 大促俨然成为电商巨头们最为核心的的业务场景 , 不断扩大的数据交易规模也推动着电商巨头们对于技术的持续反思和演进 。 以京东云为例 , 支撑着京东商城、京东物流等大量业务 , 在支撑大促场景时 , 数据库就经历了从MySQL到TiDB的过程 。
和大多数互联网公司一样 , 京东云在支撑京东物流业务时一开始也是采用的MySQL数据库 。 但MySQL也有不少弊病 , 像分控监管架构在提前扩容时 , 过程繁琐、运维复杂 , 有节点失败了还需要人工处理 , 这些在压测时不是大问题 , 一旦发生在大促真实场景中 , 对于用户体验可能带来极大影响 。
“如今 , 京东云只需要根据需求 , 在控制台用鼠标点一点就行 , 整个扩容过程非常简单 。 在大促场景中 , 流量峰值从到来到消失整个过程非常平静 。 ”杨牧如是说 , “TiDB本身与也MySQL有强兼容性 , 迁移成本小、风险低 , 将MySQL迁移到TiDB之后 , 整体成本都有显著下降 , 最高一个业务系统成本下降到之前的三分之一 。 ”
事实上 , 为准备大促场景 , 电商巨头们往往会提前小半年投入备战 , 投入众多人员进行全方位准备 , 加上在技术上的不断迭代和改进 , 才逐渐有了如今购物体验良好的各种大促活动 。 现在 , 大促有着常态化的趋势 , 不仅仅是电商们的专有 , 更让其他行业纷纷跃跃欲试 。 越来越多企业在惊叹和羡慕阿里的同时 , 也在积极思考“能否也像阿里一样来做自己的大促活动?” 。
没有电商巨头的技术团队和规模也能应对自己的大促场景?答案是YES!
如何像电商巨头一样做大促理想很丰满 , 现实却骨感 。
放眼天下 , 几乎没有企业能够拥有互联网巨头的技术体系和团队配置 , 但现实中又有实打实的大促场景需求 , 比如汽车之家、易车等汽车互联网平台都在推动818汽车狂欢节;又如小米有品作为粉丝经济的代表 , 每年通过816感恩季活动来回馈粉丝和扩大影响力;平安人寿在“开门红”的基础上升级出 108 财神节……在强调用户至上的今天 , 大促一定会逐渐成为各行各业的标配 。