酒仙网：听云助力保障高可用高访问量的酒类电商

　　另外，在发生高并发、服务器压力激增的情况时，平时运行正常的服务器异常概率大幅增加，日常可能的性能瓶颈点会被成倍放大，这就需要实时定位和解决性能瓶颈点，和提前进行预防改善。一般来说，传统日志收集方式耗时耗力，效果非常不好，酒仙网用了听云Server后，可以进行1分钟级定位能迅速有效发现瓶颈点。同时还结合了听云Network的压测功能，能够在服务器上线前提前发现到高压力下的瓶颈点，提前预防，避免由于高并发出现的服务器瓶颈。

　　由此，当高并发大流量进入时，如果说性能达不到，酒仙网会采取临时的解决方案，比如说上FIO卡，上负载硬盘，以及减缓数据库的压力，或者增加缓存量等。有一些关键性的业务，缓存时间比较短，有一些业务可能不用缓存。这个时候如果说预估超出系统承载量的话，这时候可增加缓存的使用，把时间延长。

　　(3)酒仙网的系统中有很多的机房，会在全国各地进行布点。同时，大促期间的互联网环境比较复杂，那么这就导致了它可能会出现的故障不确定。比如说双十一，各大电商都做电商，整个互联网的效率都滞后，那么这样在全国各地布的机房，可能便会出现数据延迟的问题。此时，酒仙网便会利用听云Network进行实时的监控。比如说酒仙网通过听云Network发现节点存在故障的话，那么便会立刻进行故障切换，临时的不使用这个节点。比如说有一些地方的CDN可能出现问题，有一些地方不会，酒仙网会把这个出现问题的机器替换，把有故障切换到另外一个机房去。一般大促前两天都会有人实时盯着整个过程的发展。

　　(4)大促期间会使用数据沙盘。每一次大促时都会有一个关于整个动态过程的数据，这个动态不完全是实时的，但是基本上是实时的。通过沙盘，酒仙网可以看到系统运作情况，这可为销售工作提供实时的应变，比如说哪个地方哪个酒卖的好，哪个地方的促销需要调整，酒仙网会实时监控数据沙盘实时调整战略。

　　4、其他想谈的

　　(1)谈到如何应对复杂的业务模式，酒仙网认为现在无论是底层架构，还是数据层面搭建着跨公司的大数据平台，比如仓库平台、运营管理平台、仓储平台、供应链体系，以及供应商管理、销售预测、库存分配等需求，都已经用大数据的方法逐步开始搭建了起来。酒仙网实施了以算法为指导的智能化的处理，比如每年1月份的时候茅台酒都是缺货的时候，但是如果之前没有做1月前的茅台储备的话，就很可能会造成3000-5000万的损失。所以酒仙网把大数据的仓储管理、销售预测、库存分配都抓了起来，进行了自行研发。类似于这样偏传统的业务，酒仙网并没有采用第三方，因为它的目标是成为一个千亿级的电商公司，所以无论是从业务的布局、人员的选择还是公司的设立都是按照那个标准去设想的，因此就要培养自己的技术力量，专门型人才，然后由这些人去支持酒仙网成为一个千亿级的公司。

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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