创立之初，为了快速上线，抢占市场，淘宝选择了当时流行的LAMP架构，用PHP作为网站开发语言， Linux作为操作系统，Apache作为Web服务器，MySQL为数据库，用了三个月不到的时间淘宝就上线了。当时整个网站应用服务器大概10台左右，MySQL数据库采用了读写分离、一主两备的部署方式。

2004年在淘宝业务发展的推动下，我们参考电信运营商、银行等的一些企业解决方案，将LAMP架构改造为Oracle+IBM小型机的数据库架构和EMC存储方式（图2）。虽然方案成本昂贵，但性能非常好。同时，随着网站流量的增加，系统显得有些不堪重负。

图2

当时最担心的问题是网站流量如果持续增加，交易量持续增加，网站的系统架构怎么设计？如何选择数据库？如何选择缓存？如何构建业务系统？……

后来参考eBay的互联网设计架构，设计了一个Java的技术方案，并使用了非常多的Java开源产品。

例如，选择当时比较流行的JBoss，作为应用服务器；选择一个开源的IOC容器Spring，来管理业务类；封装了一个数据库访问工具IBatis，作为数据库和Java类的Object-Reletionship映射工具。另外，对于商品搜索功能，采用自己开发的ISearch搜索引擎来取代在Oracle数据库中进行搜索，降低数据库服务器的压力。做法比较简单，每天晚上全量将Oracle小型机的数据dump出来，Build成ISearch的索引，当时商品量也不大，一台普通配置的服务器，基本上可以将所有的索引都放进去，没做切分，直接做了一个对等集群。

从2006年开始，淘宝为了改善用户体验，开始建立自己的CDN站点，由于淘宝的主要流量来源于各种商品图片、商品描述等静态数据，自建CDN可以使这些资源离用户更近，提升用户访问速度，改善用户浏览网站的体验。

2007年，淘宝全年的交易额超过400亿元，平均近1亿多一天，每天有100多万笔交易被创建。当时面对的几个主要问题是：一些系统的流量非常大，如商品详情等，如果直接访问数据库，会导致数据库压力非常大；如用户信息，访问一个页面，都需要查询买家信息、卖家信息、显示出买家的信用、卖家的服务星级等。此时，淘宝采用分布式缓存TDBM（Tair的前身）将这些热点静态数据缓存在内存中，提高访问性能。

另外，将自己研发的分布式文件系统TFS部署在多台x86服务器上，取代商业的NAS存储设备来存储淘宝的各种文件信息，如商品图片、商品描述信息、交易快照信息，来达到降低成本和提高整体系统的容量和性能的目的，同时可以实现更灵活的扩展性。第一期上线大概200台TFS服务器。另外，将ISearch搜索引擎改为分布式架构，支持水平扩展，部署了48个节点。图3展示了这一架构思路。

图3

2008年初，为了解决Oracle数据库集中式架构的瓶颈问题（连接数限制、I/O性能），将系统进行了拆分，按照用户域、商品域、交易域、店铺域等业务领域进行拆分，建立了20多个业务中心，如商品中心、用户中心、交易中心等。所有有用户访问需求的系统，必须使用业务中心提供的远程接口来访问，不能够直接访问底层的MySQL数据库，通过HSF这种远程通信方式来调用业务中心的服务接口，业务系统之间则通过Notify消息中间件异步方式完成调用。图4是淘宝的分布式架构图。

图4

从2010年开始，淘宝网重点着眼于统一架构体系，从整体系统层面考虑开发效率、运维标准化、高性能、高可扩展性、高可用、低成本方面的要求，底层的基础架构统一采用了阿里云计算平台（图5），使用了SLB、ECS、RDS、OSS、ONS、CDN等阿里云计算服务，并通过阿里云服务提供的高可用特性，实现双机房容灾和异地机房单元化部署，为淘宝业务提供稳定、高效和易于维护的基础架构支撑。

图5

在从IOE架构最终向云计算平台技术架构转移的过程中，主要面临以下几个技术挑战。

可用性：脱离小型机和高端存储的高冗余机制，采用基于PC服务器的分布式架构的云计算平台能否做到高可用。

一致性：Oracle基于RAC和共享存储实现的物理级别一致性，基于RDS for MySQL能否达到同样的效果。

高性能：高端存储的I/O能力很强，基于PC服务器的RDS能否提供同样甚至更高的I/O处理能力，MySQL和Oracle对SQL的处理性能是否相同。

扩展性：业务逻辑如何拆分，如何服务化，数据分多少库分多少表，什么维度分，后期二次拆分如何更方便等。

基于阿里云计算平台，通过采用合适的技术策略和最佳实践，包括：应用无状态，有效使用缓存（浏览器缓存、反向代理缓存、页面缓存、局部页面缓存、对象缓存和读写分离），服务原子化，数据库分割，异步解决性能问题，最小化事物单元，适当放弃一致性。以及自动化监控/运维手段包括监控预警、配置统一管理，基础服务器监控，URL监控，网络监控，模块间调用监控，智能分析监控，综合故障管理平台，容量管理。可以很好地解决以上问题，从而达到整体系统的高可扩展性、更低的成本、更高的性能和可用性的实现效果。