2016阿里技术论坛于4月15日在清华大学举办，主旨是阐述阿里对世界创新做出的贡献。阿里巴巴集团技术委员会主席王坚，阿里巴巴集团首席技术官（CTO）张建锋（花名：行癫），阿里巴巴集团首席风险官（CRO）刘振飞（花名：振飞），蚂蚁金服首席技术官（CTO）程立（花名：鲁肃）以及来自阿里巴巴集团各部门多位技术大咖齐聚一堂，与莘莘学子分享阿里的技术梦想。
在下午的《电商技术：零到三万亿，从未停止的技术创新》分论坛上，阿里巴巴研究员蒋江伟（花名：小邪）发表了题为《零点之战，双十一背后的分布式技术》的演讲。
以下为演讲实录：
我的分享有两个部分，一是阿里技术部的发展过程，二是跟“双十一”技术相关的情况。
2008年，当时淘宝跟淘宝商城的体系是分开的，包括商品、交易、营销以及店铺等。那时候我们在维护一个庞大的系统，代码以及各种各样的问题严重制约了整个技术的发展。在这个背景情况下，我们做了分布式化的改造。
这对于技术有非常明显的帮助。举个例子，我们数据库，小到做变更，大到数据库重新选型，都可以做到比较透明。如果没有抽离出共享服务层，那这个事情的变更是难以想象的，现在我们在基础技术上去做大量的创新工作，但是上层的业务系统根本不需要去修改任何的代码。所以一个是技术上面的创新，一个是业务上面效率带来了非常正向的变化。
整个架构就变化了。原来是一个应用，它从应用到数据做完之后就变成这样了（如图），这个只是0.1版本，是用来教学用的。但是到现在已经没有办法学了，已经超过几千个系统，已经画不下的这么一个场景。
那么做一个比较大的分布式的架构需要哪些技术？第一个阿里巴巴，还要下APS，还要下筛选，还有服务框架，还有做数据的治理，另外还有我们的应用软件，还有我们的开发框架，最下面可能就是一个存储，非常重要的就是存储，很多的数据都是加入到了缓和里面。比如现在访问淘宝，经常被访问的会员的数据和商品的数据都是放在缓存的。还有文件系统，这些图片存在在系统里面，这个规模也是非常大，在全国也是非常大的一个文件系统。还有阿里的关系数据库，我们通过TDDL对数据做了分库分表，还有我们利用消息中间件解决异步流程，解决数据最终一致性的问题。通过这7个中间件的产品，构成了整个阿里技术体系的分布式架构。使得我们的工程师在开发我们系统的时候，开发一个单机版的程序一样简单。
刚才讲到的是分布式技术上的呈现，其实使用了分布式技术之后，直接带来的影响就是让我们整个扩展性得到了非常大的提升，同时，从原来的商用的体系里面变成了分布式体系之后，成本下降也非常明显。
哪些技术在“双十一”诞生的？“双十一”它是一个对于工程师来说，就像是面临高考，在座的可能就考过一次高考，我们工程师每年都要做高考，考砸了跟各位是一样的，都是非常严重。
总共7年的“双十一”下来，没有出过大的问题。差不多2年的时间整个技术体系有一些沉淀。2009年—2010年，还是懵懵懂懂的过程，基本没有出现什么问题，工程师都没有特别的感知。
但是也有一些小问题，我了解到当时最大的问题就是图片，图片由于CDN的容量到了，我们做了一件事情就是把淘宝上部分商品的最后一些图片不做显示。第二个事情，因为刚才前面讲到2008年中后期做了改造之后，整个系统全部分布式之后，系统的规模速度增加，一个是系统的数量增加，导致了整个系统的逻辑，或者说整个依赖关系已经没法用工程师的视角归置和梳理出来， 做了一个工具用来治理系统之间依赖的关系，流量，强弱。
2011年、2012年的时候192亿、370几亿，这个时候对整个交易系统的挑战非常大了。所以主要是做了整个扩容，整个容量扩大的非常快。在这之前，我们讲“双十一”最大的挑战有两个。第一个是怎么评估容量，系统能支撑多少容量，这个容量的评估那时候开始做了。第二个，一代治理，容量规划，就是说做了这些事情，其实表现得并不好，在2011年、2012年的时候前面30分钟还是出现了不少问题，突然间购物车商品被删除掉了，或者说下单的时候红包没有用，各种各样的问题。出现这些问题之后，引进了下一代技术，比如说我们做了自动化数据订正系统。
2013年、2014年有了一个先进的技术，刚才我们在视频有提到，在“双十一”之前都是在做这个事情，它是一个容量规划的新的高度。原来我们在之前做容量评估的时候，我们评估每个系统的容量怎么评估呢？通过引流，当前用户，我们把用户的流量集中在一个上面，看一下应用，当你流量不断上涨的时候你的表现情况是什么样的，我们的CPU，还有我们的内存等等。当它出现拐点的时候，我们把这些值给记录下来，这样的话就知道系统的容量。这种办法非常准确，但是有一个问题，因为你系统的量非常大，即使参与整个“双十一”的系统，我预估，因为我搞不清楚到底有多少，预估有几百个系统，直接参与“双十一”交易，就是航天飞机的零件，如果一个零件发生问题，整个就会毁掉。
在“双十一”之前我们做了这么一个事情，它是按照正完全真实的场景，全部动用现在的服务器，然后去模拟“双十一”当天可能会产生的用户行为，系统、服务器，还有真实的逻辑去做压测。与原来的压测方式相比它有几个比较好的地方，第一个原来的方式是真实的流量，但是实际情况是促销的时候，“双十一”大促的时候，它的流量跟平时的模型是不一样的，平时的路径我们是通过搜索或者翻页，“双十一”肯定不是这样的，“双十一”肯定就是所有的东西都加到购物车里面了，这个时候我很少再去做搜索或者再去下单，甚至有一些借助浏览器工具怎么样更快的抢到一些东西，模型是不一样的，但是我们需要模拟出当时的场景。总结一下我们需要这样一个技术：第一是做了一些根据业务场景做模拟的能力，第二个它能够产生巨大的流量，这个巨大的流量能够把我们整个集群，超过几十万台的流量全部压满，然后我们给那个服务器加上新的服务器，然后我们再来做，把所有服务器的流量拉平。
还有一个事情我们做了BCP防资损对账，这个产品做完之，如果出现问题会被秒级发现。刚开始做BCP的时候，我自己觉得意义不是非常大，因为我觉得如果是所有的代码是工程师写的，我认为只要经过测试上线的系统，逻辑肯定是不会出问题。感觉意义不是非常大，但是没有拒绝做这件事情。 后来做出来之后发现这个事情还是非常有意义，原因是什么？我们系统出现异常的流程会导致我们的数据出现异常。比如说我讲“双十一”的时候，突然因为我的优惠券没有使用，这时候就会发现，所以在2013年2014年的时候，整个交易额到了570几亿，但是整个表现已经非常好了，就是这个表现跟我们行业内的其他公司不一样，无论从数据上，体验流畅上面都要远远超于同行。
2015年的时候，我们达到了912亿的交易额，整个体验也是非常不错，但是我们遇到了新的挑战，为了支撑这912亿之后我们大量的计算，但是过了这一天之后，本来非常繁忙的变成非常空闲，这个成本浪费是非常大的。不过不用担心，因为利用阿里云计算，所以可以非常好的解决弹性的问题。
后面介绍一个整个阿里的文化。我们是开源项目最多的，比如说2015年开源了65个项目，还有高含量的项目18个，还有一些在国内都是非常知名的一些开源项目，这些项目都是由阿里巴巴的工程师，可能是在工作中的一些沉淀，或者说业余的时间来贡献力量。在阿里直接参与开源操作有300多人，这是开源的文化。
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