2019 天貓雙 11 全球狂歡節96秒成交額破百億，24小時總成交額2684億，創造了交易建立峰值 54.4萬筆／秒的歷史記錄。天貓雙11，已經不僅是購物節，也是品牌成長節、消費者互動節。天貓雙11更是是商業的奧林匹克。
今年，雙11走到了第11個年頭，史無前例的，阿里經濟體內有49支技術團隊共同參與作戰，也是第一次，雙11的核心系統將100%跑在雲上，這無疑讓今年的雙11技術作戰充滿了更大的挑戰。
正如2023年雙11技術團長平疇（湯興）說的「「善戰者，無智名，無勇功」，這是我們技術人最高的境界」。
我們一起捍衛了阿里技術人的榮耀，乙個字「穩」！
年年雙11，回回新玩法，「在嗎，蓋樓嗎？」成為了好友聊天的日常，每天蹲守等待**直播的你是否也體會到了「真香定律」？而背後支撐如此大體量使用者的淘系如何保障技術和業務的「絲般順滑」？給大家帶來今年雙11最新最快的核心技術解讀。
今年**直播已經促進了年度千億級別的成交，阿里巴巴副總裁平疇表示「**直播的內容模式，將一直引領消費的生活方式和消費重點，成為未來商業模式的主流」
2019 年雙 11 直播已成為**內容生態里程碑式的節點，其意義可對標 2015 年的**無線化，所有的業務板塊都在利用網紅主播的巨大粉絲效應來放大品牌影響力，同時利用個性化的實時互動創造了新的內容運營模式。**直播作為電商生態中新**、新內容、新生態的典型產品，不僅是承接鏈結使用者和品牌的人貨場，更多的是代表一種面向未來聚焦使用者的新運營業態。
直播業務系統架構
直播開放體系
直播生態存在多種參與角色，包括達人、商家、機構、平台、使用者；需要針對不同的角色來設計差異化的商業變現手段，2019 年**直播全面公升級開放體系，目前已支援微博、uc、優酷等多端通過開放體系接入**直播，實現了內容在多平台隨時開播的能力。
其次，直播核心是粉絲經濟，需要設計一套從新粉、鐵粉、鑽粉、摯愛會員親密度體系來提公升使用者粘性，進而給主播提供更細粒度會員營銷能力。今年雙11基於**直播的開放體系提供了多種靈活的營銷玩法，並打通了招商系統、權益互動體系，提供了一站式的實時使用者互動平台，賦能業務賦能商家。
智慧型直播商品識別
面對使用者不斷差異化的購物需求，手淘不斷進行了全面公升級，打造了個性化的使用者購物體驗。
依賴端智慧型的計算能力，我們在業界首次打造了雲/端聯動的全鏈路智慧型化營銷投放（push）平台，全面支援端側實時場景化決策、使用者狀態實時感知和商品營銷個性化投放。通過人、貨、場全方面一體化的智慧型化鏈路改造，提公升營銷內容和通知訊息的有用性和及時性，使推送更加懂你所想。
雙11當天，端側實時智慧型 push 覆蓋了手淘主要使用者，通過對使用者的實時個性化推送引導，相比去年雙11，大促會場的引導開啟量提公升了105%。通過雲端一體化的全鏈路智慧型營銷架構的技術創新，我們成功的幫助使用者在大促中更容易的找到自己心儀的商品，也幫助商家和平台實現了精準化和個性化的營銷，實現了使用者，商家和平台的三贏。
手淘智慧型push平台
端側
建立了全域標準化使用者行為中心，使得手淘可以在第一時間感知使用者的實時行為，並且在端上直接加工成為標準化的特徵。依賴於端側機器學習推理框架，我們在端上部署了智慧型意圖**系統，通過情景計算框架可以準確實時感知使用者的場景需求和**各種購買意圖，將這些場景需求和購買意圖輸入到端上的智慧型決策模組後，由決策模組決定是否向雲端發起對使用者的訊息提醒和觸達，實現億級使用者的全域秒級精準觸達能力。
雲側
使用者全生命週期管理平台作為服務端的大腦，主要起兩個作用。首先，它會獲取使用者的各種資料和狀態，並且實時下發給端側，幫助端側進行智慧型決策；其次，它還會監聽端側發起的觸達請求，結合使用者的生命週期狀態，來決定觸達的方式。策略任務排程平台負責整個訊息傳送的觸發和排程，並且具備實時人群過濾的能力，過濾不必要的訊息傳送。最後的個性化演算法平台，通過整合全鏈路的場景化資訊，結合使用者狀態進行個性化匹配，判斷使用者當前應該推薦的最佳內容。
經過多個系統的流轉，合適的內容可以在合適的時機推送給合適的使用者，通過收集使用者的實時反饋，進一步優化後續的訊息內容。整體上，我們希望通過從端側到雲側的全鏈路平台化架構，能夠做到真正的場景化、智慧型化、個性化的推送體驗。
2023年阿里巴巴的第11個雙11，隨著業務的不斷發展，應用數量、拓撲依賴與複雜性都在持續增長；流量模型的有效**會更加困難。系統與流量的不確定性都會導致系統處理容量評估疏漏或評估過時（如明星官宣結婚帶來熱點流量暴漲），這些情況在雙11等大型複雜活動中上會更加突顯。
面對上述穩定性問題，諾亞(noah) 自適應限流系統採用不同於業界傳統的針對 qps 限制的靜態限流方法，首次以自動控制演算法為核心手段，提供自適應限流方案，解決了限流過時的痛點，大幅提公升應用抵抗流量衝擊的能力，極度簡化了限流配置工作，同時在系統資源利用率、使用者體驗、運維效率等方面均有大幅優化效果。
諾亞(noah)
諾亞(noah)自適應限流的資料效果：
自適應限流控制效果：在流量飆公升/大流量壓力時，cpu穩定控制在閾值，且服務rt正常
諾亞(noah)的後續發展：
淘系前端團隊文章遊記
最近兩天看了 前端團隊的一些文章，其中一篇文章是介紹imgcook的，這個技術是利用計算機視覺和機器學習，達到從到 的轉化。看到 前端團隊對機器學習 node.js底層執行時的原理等等的介紹，我對自己前端 後端同時學習的路線產生了懷疑，我這樣選擇對嗎？前後端本不分家，只是為了追求開發效率 可維護性才...
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1.硬實力 高度rmi,hession,http進行rpc,什麼時候呼叫，耗時多少，呼叫次數等等，都是黑盒子，我們不知道 我們通過遠端呼叫框架，dubbo,hfs,不僅僅解決呼叫問題，呼叫過程記錄下來，為服務治理以及容量規劃提供資料依據,軟負載均衡 深度jvm,linux核心 像這些東西在平時很少用...
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1000的qps打過來，超過你的極限，你需要做什麼措施。熔斷和限流有什麼區別 有限流就不需要熔斷了 自己實現乙個限流的系統，要怎麼去實現。如何去監聽到實時的qps qps怎麼去計算 突發的qps如何處理 知識點 削峰 訊息佇列，用生產者和消費者，攤開壓力。第八個的缺點是什麼 會讓系統變得比較複雜，我...