双11期间，淘宝的流量让人咋舌。那么，究竟是什么技术支撑起了如此庞大的流量？这无疑是一个颇具趣味的问题。今天，我们就来聊聊商品浏览环节的技术关键点。
淘宝双11的流量规模
淘宝双11的流量十分庞大。以2020年阿里云公布的订单创建峰值为例，达到了每秒58.3万笔。在用户下单之前，他们会频繁地浏览商品，这样的流量级别至少达到了百万级QPS。由此可见，双11的流量确实令人惊叹，商品浏览的流量在整个流程中占据了很大比例。为了应对如此巨大的流量，技术层面必须进行周密的规划。
MySQL硬抗不可行
首先得谈谈MySQL。淘宝的数据量相当庞大。根据实践经验，单库的QPS（每秒查询率）建议控制在5000左右较为稳妥。即便能达到1万，也存在一定的风险。就算增加从库，由于从库会占用主库资源，且从库的数量不宜超过20个，想要硬抗百万QPS简直就是天方夜谭。一旦流量涌入，数据库肯定会瘫痪。
分布式缓存Tair亮相
分布式缓存方面，阿里采用的是自家研发的Tair，若不熟悉，可将其与Redis进行类比。阿里云官网显示，Tair企业版集群版，其性能大幅提升，QPS参考值超过6000万。这一数据相当惊人，从数据表现来看，似乎使用它就能轻松应对商品浏览中的百万级QPS流量挑战。
Tair硬抗也有细节问题
Tair看似操作简便，实则细节不容忽视。使用时不能仅凭QPS数值就贸然采用。比如，在不同应用场景下，是否需要特别调整配置？不同商品的数据类型对缓存有何影响？如此高流量下，即便是微小的疏忽也可能被放大。
成本与效益的考量
无论选用MySQL还是Tair等技术，成本都是一个必须考虑的因素。MySQL虽然理论上难以应对，但若提升硬件配置等投入，成本将显著上升。至于Tair，虽然性能出色，但其部署和维护的费用同样不可忽视。企业必须权衡利弊，不能仅仅着眼于解决流量问题而忽视效益。
技术的综合运用与迭代
应对双11商品浏览的流量高峰，不能仅依赖单一技术手段。这往往需要多种技术的综合运用，并通过持续迭代来优化。比如，可能会将Tair技术与其他优化策略相结合，而且随着时间的发展，技术也在不断更新和进步，以便更好地应对每年双11期间流量的增长。
现在大家不妨思考一下，若是你负责提升双11商品浏览的技术支持，你打算从哪些角度着手？期待大家的点赞、转发，并在评论区畅谈你的见解。
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