阿里云国际站：如何搭建电商大促架构？

前期规划与准备

• 明确大促目标与指标 ：确定核心目标，如实现大盘 GMV 的增长，并构建数据指标体系，制定北极星指标，如 618 和双 11 的核心目标是 GMV 增长，其北极星指标可量化为具体的销售金额等。
• 流量预估与资源规划 ：根据往次大促数据和业务增长预期，预估本次大促的流量峰值，据此规划服务器、带宽、数据库等资源，确保能够承载高并发访问。
• 促销策略制定 ：依据商品生命周期和大促阶段，设计促销策略，如新品采用预约、预售等，预热期采用预售、直降等，爆发期采用满减、免息等。

技术架构设计

• 前端架构 ：采用前后端分离架构，构建高性能的前端应用，使用 CDN 加速静态资源加载，提高页面响应速度；建立多端适配的响应式页面或开发专属的移动端、PC 端页面，优化用户体验。
• 应用层设计 ：构建微服务架构，将系统划分为用户服务、商品服务、订单服务、促销服务、支付服务等独立的微服务，提高系统的可扩展性和可维护性；使用消息队列实现服务间的异步通信，解耦系统，如在订单创建和库存扣减之间引入消息队列，提升系统性能。
• 中间件选型与优化 ：选择合适的缓存中间件，如 Redis，用于缓存热点数据，如热门商品信息、用户登录状态等，减轻数据库压力；利用分布式消息中间件，如 Kafka，实现订单创建、支付通知等业务流程的异步处理和削峰填谷。
• 数据库架构 ：采用读写分离和主从复制技术，提高数据库的读写性能和可靠性；对数据库进行分库分表，将海量数据分散存储，提升数据库的处理能力；在大促前对数据库进行优化，包括慢 SQL 查询优化、索引优化等。

业务流程优化

• 商品管理 ：提前准备商品数据，包括商品上架、库存更新、SKU 管理等，确保商品信息的准确性和完整性；对热门商品进行预加载和缓存，缩短用户浏览商品的等待时间。
• 订单处理 ：优化订单创建流程，减少不必要的页面跳转和交互步骤，提高订单提交的成功率和速度；实现订单的快速支付和处理，集成多种支付方式，并确保支付过程的安全性和稳定性。
• 促销系统设计 ：构建灵活的促销系统，支持多种促销方式，如满减、折扣、赠品、优惠券等，并实现促销规则的灵活配置和组合；设计合理的促销规则匹配和计算逻辑，确保在用户下单时能够准确应用促销优惠。

运维与监控保障

• 基础设施监控 ：借助开源软件如 Zabbix 或云供应商提供的监控工具，对物理机、Docker 容器、交换机、IP 等进行实时监控，及时发现和处理硬件故障。
• 应用级监控 ：通过日志或消息队列形式打点输出，主动监控应用的运行状态；同时添加监控接口，实现监控系统的被动监控，及时发现应用层面的异常。
• 业务监控 ：对关键业务指标如订单量、登录量、注册量、页面访问量等进行实时监控，采用异步消息方式推送数据到监控中心，以便及时掌握业务动态，发现和解决业务问题。
• 客服反馈机制 ：建立客服一线反馈机制，开发故障快速响应平台，确保客服能够及时反馈问题，实现业务线、产品、技术的快速排查和响应，保障用户体验。

安全与风险防控

• 网络安全防护 ：部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，防止外部恶意攻击；对用户数据进行加密传输和存储，保护用户隐私和信息安全。
• 防作弊与风控 ：建立防作弊机制，识别和防范恶意刷单、虚假交易等行为；通过风险评估和监控，对异常交易进行实时拦截和处理，降低业务风险。
• 数据备份与恢复 ：制定完善的数据备份策略，定期备份数据库和关键业务数据，确保在发生数据丢失或故障时能够快速恢复数据。

性能优化与测试

• 代码优化 ：对应用代码进行优化，提高代码质量和执行效率，减少不必要的资源占用和性能开销。
• 页面优化 ：优化页面的 HTML、CSS、JavaScript 代码，减少页面加载时间和渲染时间；启用浏览器缓存，减少对服务器的重复请求。
• 性能测试与压测 ：在大促前进行全面的性能测试和压力测试，模拟高并发场景下的系统运行情况，发现性能瓶颈和问题，并及时进行优化和调整。