淘宝用什么数据库

A. 淘宝为什么使用HBase及如何优化的

1 前言
hbase是从hadoop中 分离出来的apache顶级开源项目。由于它很好地用java实现了google的bigtable系统大部分特性，因此在数据量猛增的今天非常受到欢 迎。对于淘宝而言，随着市场规模的扩大，产品与技术的发展，业务数据量越来越大，对海量数据的高效插入和读取变得越来越重要。由于淘宝拥有也许是国内最大 的单一hadoop集群(云梯)，因此对hadoop系列的产品有比较深入的了解，也就自然希望使用hbase来做这样一种海量数据读写服务。本篇文章将 对淘宝最近一年来在online应用上使用和优化hbase的情况做一次小结。

2 原因
为什么要使用hbase？
淘宝在2011年之前所有的后端持久化存储基本上都是在mysql上进行的(不排除少量oracle/bdb/tair/mongdb等)，mysql由于开源，并且生态系统良好，本身拥有分库分表等多种解决方案，因此很长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求。

但是由于业务的多样化发展，有越来越多的业务系统的需求开始发生了变化。一般来说有以下几类变化：

a) 数据量变得越来越多，事实上现在淘宝几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别，每日系统调用次数从亿到百亿都有，且历史数据不能轻易删除。这需要有一个海量分布式文件系统，能对TB级甚至PB级别的数据提供在线服务
b) 数据量的增长很快且不一定能准确预计，大多数应用系统从上线起在一段时间内数据量都呈很快的上升趋势，因此从成本的角度考虑对系统水平扩展能力有比较强烈的需求，且不希望存在单点制约
c) 只需要简单的kv读取，没有复杂的join等需求。但对系统的并发能力以及吞吐量、响应延时有非常高的需求，并且希望系统能够保持强一致性
d) 通常系统的写入非常频繁，尤其是大量系统依赖于实时的日志分析
e) 希望能够快速读取批量数据
f ) schema灵活多变，可能经常更新列属性或新增列
g) 希望能够方便使用，有良好且语义清晰的java接口

以上需求综合在一起，我们认为hbase是一种比较适合的选择。首先它的数据由hdfs天然地做了数据冗余，云梯三年的稳定运行，数据100%可靠 己经证明了hdfs集群的安全性，以及服务于海量数据的能力。其次hbase本身的数据读写服务没有单点的限制，服务能力可以随服务器的增长而线性增长， 达到几十上百台的规模。LSM-Tree模式的设计让hbase的写入性能非常良好，单次写入通常在1-3ms内即可响应完成，且性能不随数据量的增长而 下降。

region（相当于数据库的分表）可以ms级动态的切分和移动，保证了负载均衡性。由于hbase上的数据模型是按rowkey排序存储的，而读 取时会一次读取连续的整块数据做为cache，因此良好的rowkey设计可以让批量读取变得十分容易，甚至只需要1次io就能获取几十上百条用户想要的 数据。最后，淘宝大部分工程师是java背景的同学，因此hbase的api对于他们来说非常容易上手，培训成本相对较低。

当然也必须指出，在大数据量的背景下银弹是不存在的，hbase本身也有不适合的场景。比如，索引只支持主索引（或看成主组合索引），又比如服务是 单点的，单台机器宕机后在master恢复它期间它所负责的部分数据将无法服务等。这就要求在选型上需要对自己的应用系统有足够了解。

3 应用情况
我们从2011年3月开始研究hbase如何用于在线服务。尽管之前在一淘搜索中己经有了几十节点的离线服务。这是因为hbase早期版本的目标就 是一个海量数据中的离线服务。2009年9月发布的0.20.0版本是一个里程碑，online应用正式成为了hbase的目标，为此hbase引入了 zookeeper来做为backupmaster以及regionserver的管理。2011年1月0.90.0版本是另一个里程碑，基本上我们今天 看到的各大网站，如facebook/ebay/yahoo内所使用于生产的hbase都是基于这一个版本(fb所采用的0.89版本结构与0.90.x 相近)。bloomfilter等诸多属性加入了进来，性能也有极大提升。基于此，淘宝也选用了0.90.x分支作为线上版本的基础。

第一个上线的应用是数据魔方中的prom。prom原先是基于redis构建的，因为数据量持续增大以及需求的变化，因此我们用hbase重构了它 的存储层。准确的说prom更适合0.92版本的hbase，因为它不仅需要高速的在线读写，更需要count/group by等复杂应用。但由于当时0.92版本尚未成熟，因此我们自己单独实现了coprocessor。prom的数据导入是来源于云梯，因此我们每天晚上花 半个小时将数据从云梯上写入hbase所在的hdfs，然后在web层做了一个client转发。经过一个月的数据比对，确认了速度比之redis并未有 明显下降，以及数据的准确性，因此得以顺利上线。

第二个上线的应用是TimeTunnel，TimeTunnel是一个高效的、可靠的、可扩展的实时数据传输平台，广泛应用于实时日志收集、数据实 时监控、广告效果实时反馈、数据库实时同步等领域。它与prom相比的特点是增加了在线写。动态的数据增加使hbase上compact/balance /split/recovery等诸多特性受到了极大的挑战。TT的写入量大约一天20TB，读的量约为此的1.5倍，我们为此准备了20台 regionserver的集群，当然底层的hdfs是公用的，数量更为庞大（下文会提到）。每天TT会为不同的业务在hbase上建不同的表，然后往该 表上写入数据，即使我们将region的大小上限设为1GB，最大的几个业务也会达到数千个region这样的规模，可以说每一分钟都会有数次 split。在TT的上线过程中，我们修复了hbase很多关于split方面的bug，有好几个commit到了hbase社区，同时也将社区一些最新 的patch打在了我们的版本上。split相关的bug应该说是hbase中会导致数据丢失最大的风险之一，这一点对于每个想使用hbase的开发者来 说必须牢记。hbase由于采用了LSM-Tree模型，从架构原理上来说数据几乎没有丢失的可能，但是在实际使用中不小心谨慎就有丢失风险。原因后面会 单独强调。TT在预发过程中我们分别因为Meta表损坏以及split方面的bug曾经丢失过数据，因此也单独写了meta表恢复工具，确保今后不发生类 似问题(hbase-0.90.5以后的版本都增加了类似工具)。另外，由于我们存放TT的机房并不稳定，发生过很多次宕机事故，甚至发生过假死现象。因 此我们也着手修改了一些patch，以提高宕机恢复时间，以及增强了监控的强度。

CTU以及会员中心项目是两个对在线要求比较高的项目，在这两个项目中我们特别对hbase的慢响应问题进行了研究。hbase的慢响应现在一般归 纳为四类原因：网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题。我们现在对它们做了一些解决方案(后面会有介绍)，以更好地对慢响应有控制 力。

和Facebook类似，我们也使用了hbase做为实时计算类项目的存储层。目前对内部己经上线了部分实时项目，比如实时页面点击系 统，galaxy实时交易推荐以及直播间等内部项目，用户则是散布到公司内各部门的运营小二们。与facebook的puma不同的是淘宝使用了多种方式 做实时计算层，比如galaxy是使用类似affa的actor模式处理交易数据，同时关联商品表等维度表计算排行(TopN)，而实时页面点击系统则是 基于twitter开源的storm进行开发，后台通过TT获取实时的日志数据，计算流将中间结果以及动态维表持久化到hbase上，比如我们将 rowkey设计为url+userid，并读出实时的数据，从而实现实时计算各个维度上的uv。

最后要特别提一下历史交易订单项目。这个项目实际上也是一个重构项目，目的是从以前的solr+bdb的方案上迁移到hbase上来。由于它关系到 己买到页面，用户使用频率非常高，重要程度接近核心应用，对数据丢失以及服务中断是零容忍。它对compact做了优化，避免大数据量的compact在 服务时间内发生。新增了定制的filter来实现分页查询，rowkey上对应用进行了巧妙的设计以避免了冗余数据的传输以及90%以上的读转化成了顺序 读。目前该集群存储了超过百亿的订单数据以及数千亿的索引数据，线上故障率为0。

随着业务的发展，目前我们定制的hbase集群己经应用到了线上超过二十个应用，数百台服务器上。包括淘宝首页的商品实时推荐、广泛用于卖家的实时量子统计等应用，并且还有继续增多以及向核心应用靠近的趋势。

4 部署、运维和监控
Facebook之前曾经透露过Facebook的hbase架构，可以说是非常不错的。如他们将message服务的hbase集群按用户分为数 个集群，每个集群100台服务器，拥有一台namenode以及分为5个机架，每个机架上一台zookeeper。可以说对于大数据量的服务这是一种优良 的架构。对于淘宝来说，由于数据量远没有那么大，应用也没有那么核心，因此我们采用公用hdfs以及zookeeper集群的架构。每个hdfs集群尽量 不超过100台规模（这是为了尽量限制namenode单点问题）。在其上架设数个hbase集群，每个集群一个master以及一个 backupmaster。公用hdfs的好处是可以尽量减少compact的影响，以及均摊掉硬盘的成本，因为总有集群对磁盘空间要求高，也总有集群对 磁盘空间要求低，混合在一起用从成本上是比较合算的。zookeeper集群公用，每个hbase集群在zk上分属不同的根节点。通过zk的权限机制来保 证hbase集群的相互独立。zk的公用原因则仅仅是为了运维方便。

由于是在线应用，运维和监控就变得更加重要，由于之前的经验接近0，因此很难招到专门的hbase运维人员。我们的开发团队和运维团队从一开始就很重视该问题，很早就开始自行培养。以下讲一些我们的运维和监控经验。

我们定制的hbase很重要的一部分功能就是增加监控。hbase本身可以发送ganglia监控数据，只是监控项远远不够，并且ganglia的 展示方式并不直观和突出。因此一方面我们在代码中侵入式地增加了很多监控点，比如compact/split/balance/flush队列以及各个阶 段的耗时、读写各个阶段的响应时间、读写次数、region的open/close，以及具体到表和region级别的读写次数等等。仍然将它们通过 socket的方式发送到ganglia中，ganglia会把它们记录到rrd文件中，rrd文件的特点是历史数据的精度会越来越低，因此我们自己编写 程序从rrd中读出相应的数据并持久化到其它地方，然后自己用js实现了一套监控界面，将我们关心的数据以趋势图、饼图等各种方式重点汇总和显示出来，并 且可以无精度损失地查看任意历史数据。在显示的同时会把部分非常重要的数据，如读写次数、响应时间等写入数据库，实现波动报警等自定义的报警。经过以上措 施，保证了我们总是能先于用户发现集群的问题并及时修复。我们利用redis高效的排序算法实时地将每个region的读写次数进行排序，能够在高负载的 情况下找到具体请求次数排名较高的那些region，并把它们移到空闲的regionserver上去。在高峰期我们能对上百台机器的数十万个 region进行实时排序。

为了隔离应用的影响，我们在代码层面实现了可以检查不同client过来的连接，并且切断某些client的连接，以在发生故障时，将故障隔离在某个应用内部而不扩大化。maprece的应用也会控制在低峰期运行，比如在白天我们会关闭jobtracker等。

此外，为了保障服务从结果上的可用，我们也会定期跑读写测试、建表测试、hbck等命令。hbck是一个非常有用的工具，不过要注意它也是一个很重 的工操作，因此尽量减少hbck的调用次数，尽量不要并行运行hbck服务。在0.90.4以前的hbck会有一些机率使hbase宕机。另外为了确保 hdfs的安全性，需要定期运行fsck等以检查hdfs的状态，如block的replica数量等。

我们会每天根踪所有线上服务器的日志，将错误日志全部找出来并且邮件给开发人员，以查明每一次error以上的问题原因和fix。直至错误降低为0。另外 每一次的hbck结果如果有问题也会邮件给开发人员以处理掉。尽管并不是每一次error都会引发问题，甚至大部分error都只是分布式系统中的正常现 象，但明白它们问题的原因是非常重要的。

5 测试与发布
因为是未知的系统，我们从一开始就非常注重测试。测试从一开始就分为性能测试和功能测试。性能测试主要是注意基准测试，分很多场景，比如不同混合读 写比例，不同k/v大小，不同列族数，不同命中率，是否做presharding等等。每次运行都会持续数小时以得到准确的结果。因此我们写了一套自动化 系统，从web上选择不同的场景，后台会自动将测试参数传到各台服务器上去执行。由于是测试分布式系统，因此client也必须是分布式的。

我们判断测试是否准确的依据是同一个场景跑多次，是否数据，以及运行曲线达到99%以上的重合度，这个工作非常烦琐，以至于消耗了很多时间，但后来 的事实证明它非常有意义。因为我们对它建立了100%的信任，这非常重要，比如后期我们的改进哪怕只提高2%的性能也能被准确捕捉到，又比如某次代码修改 使compact队列曲线有了一些起伏而被我们看到，从而找出了程序的bug，等等。

功能测试上则主要是接口测试和异常测试。接口测试一般作用不是很明显，因为hbase本身的单元测试己经使这部分被覆盖到了。但异常测试非常重要， 我们绝大部分bug修改都是在异常测试中发现的，这帮助我们去掉了很多生产环境中可能存在的不稳定因素，我们也提交了十几个相应的patch到社区，并受 到了重视和commit。分布式系统设计的难点和复杂度都在异常处理上，我们必须认为系统在通讯的任何时候都是不可靠的。某些难以复现的问题我们会通过查 看代码大体定位到问题以后，在代码层面强行抛出异常来复现它。事实证明这非常有用。

为了方便和快速定位问题，我们设计了一套日志收集和处理的程序，以方便地从每台服务器上抓取相应的日志并按一定规律汇总。这非常重要，避免浪费大量的时间到登录不同的服务器以寻找一个bug的线索。

由于hbase社区在不停发展，以及线上或测试环境发现的新的bug，我们需要制定一套有规律的发布模式。它既要避免频繁的发布引起的不稳定，又要 避免长期不发布导致生产版本离开发版本越来越远或是隐藏的bug爆发。我们强行规定每两周从内部trunk上release一个版本，该版本必须通过所有 的测试包括回归测试，并且在release后在一个小型的集群上24小时不受甘扰不停地运行。每个月会有一次发布，发布时采用最新release的版本， 并且将现有的集群按重要性分级发布，以确保重要应用不受新版本的潜在bug影响。事实证明自从我们引入这套发布机制后，由发布带来的不稳定因素大大下降 了，并且线上版本也能保持不落后太多。

6 改进和优化
Facebook是一家非常值得尊敬的公司，他们毫无保留地对外公布了对hbase的所有改造，并且将他们内部实际使用的版本开源到了社区。 facebook线上应用的一个重要特点是他们关闭了split，以降低split带来的风险。与facebook不同，淘宝的业务数据量相对没有如此庞 大，并且由于应用类型非常丰富，我们并们并没有要求用户强行选择关闭split，而是尽量去修改split中可能存在的bug。到目前为止，虽然我们并不 能说完全解决了这个问题，但是从0.90.2中暴露出来的诸多跟split以及宕机相关的可能引发的bug我们的测试环境上己经被修复到接近了0，也为社 区提交了10数个稳定性相关的patch，比较重要的有以下几个：

https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4562
https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4563
https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-5152
https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-5100
https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4880
https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4878
https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4899

还有其它一些，我们主要将patch提交到0.92版本，社区会有commitor帮助我们backport回0.90版本。所以社区从 0.90.2一直到0.90.6一共发布了5个bugfix版本后，0.90.6版本其实己经比较稳定了。建议生产环境可以考虑这个版本。

split这是一个很重的事务，它有一个严重的问题就是会修改meta表（当然宕机恢复时也有这个问题）。如果在此期间发生异常，很有可能meta 表、rs内存、master内存以及hdfs上的文件会发生不一致，导致之后region重新分配时发生错误。其中一个错误就是有可能同一个region 被两个以上的regionserver所服务，那么就可能出现这一个region所服务的数据会随机分别写到多台rs上，读取的时候也会分别读取，导致数 据丢失。想要恢复原状，必须删除掉其中一个rs上的region，这就导致了不得不主动删掉数据，从而引发数据丢失。

前面说到慢响应的问题归纳为网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题。网络原因一般是网络不稳定引起的，不过也有可能是tcp参 数设置问题，必须保证尽量减少包的延迟，如nodelay需要设置为true等，这些问题我们通过tcpmp等一系列工具专门定位过，证明tcp参数 对包的组装确实会造成慢连接。gc要根据应用的类型来，一般在读比较多的应用中新生代不能设置得太小。命中率极大影响了响应的时间，我们会尽量将 version数设为1以增加缓存的容量，良好的balance也能帮助充分应用好每台机器的命中率。我们为此设计了表级别的balance。

由于hbase服务是单点的，即宕机一台，则该台机器所服务的数据在恢复前是无法读写的。宕机恢复速度决定了我们服务的可用率。为此主要做了几点优 化。首先是将zk的宕机发现时间尽量缩短到1分钟，其次改进了master恢复日志为并行恢复，大大提高了master恢复日志的速度，然后我们修改了 openhandler中可能出现的一些超时异常，以及死锁，去掉了日志中可能发生的open…too long等异常。原生的hbase在宕机恢复时有可能发生10几分钟甚至半小时无法重启的问题己经被修复掉了。另外，hdfs层面我们将 socket.timeout时间以及重试时间也缩短了，以降低datanode宕机引起的长时间block现象。

hbase本身读写层面的优化我们目前并没有做太多的工作，唯一打的patch是region增加时写性能严重下降的问题。因为由于hbase本身 良好的性能，我们通过大量测试找到了各种应用场景中比较优良的参数并应用于生产环境后，都基本满足需求。不过这是我们接下来的重要工作。

7 将来计划
我们目前维护着淘宝内基于社区0.90.x而定制的hbase版本。接下来除继续fix它的bug外，会维护基于0.92.x修改的版本。之所以这 样，是因为0.92.x和0.90.x的兼容性并不是非常好，而且0.92.x修改掉的代码非常多，粗略统计会超过30%。0.92中有我们非常看重的一 些特性。

0.92版本改进了hfile为hfileV2，v2版本的特点是将索引以及bloomfilter进行了大幅改造，以支持单个大hfile文 件。现有的HFile在文件大到一定程度时，index会占用大量的内存，并且加载文件的速度会因此下降非常多。而如果HFile不增大的 话，region就无法扩大，从而导致region数量非常多。这是我们想尽量避免的事。
0.92版本改进了通讯层协议，在通讯层中增加了length，这非常重要，它让我们可以写出nio的客户端，使反序列化不再成为影响client性能的地方。
0.92版本增加了coprocessor特性，这支持了少量想要在rs上进行count等的应用。
还有其它很多优化，比如改进了balance算法、改进了compact算法、改进了scan算法、compact变为CF级别、动态做ddl等等特性。

除了0.92版本外，0.94版本以及最新的trunk(0.96)也有很多不错的特性，0.94是一个性能优化版本。它做了很多革命性工作，比如去掉root表，比如HLog进行压缩，replication上支持多个slave集群，等等。

我们自己也有一些优化，比如自行实现的二级索引、backup策略等都会在内部版本上实现。
另外值得一提的是hdfs层面的优化也非常重要，hadoop-1.0.0以及cloudera-3u3的改进对hbase非常有帮助，比如本地化 读、checksum的改进、datanode的keepalive设置、namenode的HA策略等。我们有一支优秀的hdfs团队来支持我们的 hdfs层面工作，比如定位以及fix一些hdfs层面的bug,帮助提供一些hdfs上参数的建议，以及帮助实现namenode的HA等。最新的测试 表明，3u3的checksum+本地化读可以将随机读性能提升至少一倍。
我们正在做的一件有意义的事是实时监控和调整regionserver的负载，能够动态地将负载不足的集群上的服务器挪到负载较高的集群中，而整个过程对用户完全透明。

总的来说，我们的策略是尽量和社区合作，以推动hbase在整个apache生态链以及业界的发展，使其能更稳定地部署到更多的应用中去，以降低使用门槛以及使用成本。

B. 淘宝服务器 什么系统

淘宝用的是JBoss，框架是iBATIS，缓存服务器是自己开发的，基本遵循SNA架构，水平扩展，数据库是Oracle，阿里集团的DBA几乎是国内最强悍的。目前淘宝的系统架构正在重构，计划用两到三年时间重写，目标有两个：
1、水平扩展已经不满足需求了，还需要水平加垂直扩展
2、开放API，让店家可以把外部网站资源集成到淘宝，不必直接在淘宝开店
淘宝首席架构师是原来JBoss的Ben Wang，现在正在招募技术高手加盟，从事这项很有挑战性的工作：设计下一代开放性、支撑数十亿访问量的在线电子商务网站

C. 淘宝CSV文件是什么东西可以在CSV文件里面编辑宝贝吗

可以，其是用相应的助理软件（淘宝助理）直接导出相应的csv文件，将自己网店商品的相关数据（如商品属性图片等信息）打包备份或以便下次编辑修改再导入上传到自己的网店。

以淘宝助理V4.3Beta1为例，支持本地图片上传宝贝时自动将本地图片上传图片空间，让本地图片在宝贝描述中尽情展现。支持视频、flash。批量编辑宝贝，对宝贝描述、类目、属性全新改版。交易管理批量编辑批量编辑物流公司和运单号。CSV导入导出，自由的批量编辑出售中的宝贝。

(3)淘宝用什么数据库扩展阅读

数据库功能：

提供宝贝基本信息，包括类目、属性、名称、价格、邮费等；

提供宝贝描述信息：以HTML的形式，图文并茂地提供对宝贝详细的描述；

还可以提供宝贝的销售属性，例如尺码和颜色等组合信息。宝贝模板为了更快的创建宝贝，您可以新建若干模板，将常用的宝贝信息保存起来，以后新建宝贝时，就可以从这些模板中创建，不再填写这些常用的信息。

D. 淘宝的数据库怎么搭建

我们也了解到，现在淘宝的整个的数据库团队在逐渐的把一些数据库从Oracle迁移到MySQL，然后呢，把一些服务器由小型机转到PC server，那你们整个转变的动机是什么？
主要是因为业务压力给了我们最大的动力。07年我来到淘宝的时候，当时只有三个主要的数据库，全部在小型机和存储上面。以当时的压力来看，它跑起来是非常顺利的，而且大家也知道小型机它从Unix操作系统到硬件，稳定性都会比PC server其实要高很多，当时的情况下淘宝用小型机是一个非常自然的选择。
从07年开始淘宝的业务量保持每年自然翻一番的增长，数据库质量感觉到非常大的压力。那么前端业务量增长一倍，在数据库上有可能增长是好几倍，它有一个放大效应在里边。当时我们第一步能够想到很自然的架构，就是把三个数据库拆成更多的数据库，或每一个数据库支持一个比较单一的业务。比如用户、商品和交易，都会分成独立的数据库，然后放到独立的小型计算中去，这是我们08年做的很大的事情就是垂直拆分，然后08年的业务我们就顶住了。
当时我们就预估09年、10年会有更大的压力增长，这个时候我们应该怎么办？当时我们从业界能看到很多的经验分享，包括eBay、亚马逊这些国外的大公司，他们的经验分享里面，水平拆分是我们数据库涨到一定程度后的架构选择。我们从Oracle到MySQL转移，主要是用水平拆分，这是我们未来的一个弱点，那水平拆分后机器、数据库的数量都会多很多，那Oracle它本身的成本也是我们考虑的一个重要因素，所以当时从成本考虑的话，那个时候我们自然会选择用MySQL数据库。
给我们再简单总结一下这几年，淘宝整个数据库的演变过程？
刚才说到08年我们做完垂直拆分以后，09年到今年我们主要做的工作其实就是水平拆分。今年在十月份之前我们全部完成了淘宝最核心的三个系统：交易数据库、商品数据库和用户数据库的水平拆分。所以到“双十一”之前，在我们内部采访中，我一直跟采访人员说，当时数据库情绪稳定。基本上我们没有做什么事情，只是在不停的看报表，看数据，然后很开心的看到交易曲线以超过45度的趋势往上涨。
那前期还是做了非常完善的准备。据我们了解在整个从小型机到PC server的迁移，包括从Oracle到MySQL数据库的迁移，你们在做这个事情的时候，都做过好几个月的压力测试。你讲讲这个背景和故事。
是这样的，今年我们年初决定，我们商品库从小型机迁到PC server上面去，这是淘宝压力最大的一个数据库，当时是用四台小型机加两个高端存储来支撑的。要把这么大一个数据库进行迁移，我们心里面也是没有底的，因为不知道要多少台PC server能够支撑，需要什么样的配置来支撑这个压力？当时我们能够想到一个很直观的想法就是模拟线上完全一样的压力，甚至加上几倍的压力来测它的极限值。
我们和开发团队、我们的性能测试团队，加上DBA团队和ops团队，成立了一个非常大的项目组，然后做了接近两个月的性能测试，在整个测试过程中发现了非常多的问题，包括我们给Oracle、MySQL等厂商都提交了很多Bug，有些Bug也得到厂商回应，进行修复。
那整体的转变的过程到现在进行到了什么样的程度？包括你在整个转变的过程中遇到哪些问题？
我们现在最核心的用户数据库今年已经彻底完成了从小型机、存储和Oracle切入到PC server加MySQL的架构。
我们内部有一个提法叫做去O、去I、去E，其实就是我们要从高端硬件Scale up模式到低端硬件的Scal out水平扩展的模式，这是淘宝内部最大最核心的系统，今年已经顺利完成了全部区的水平扩展。其他几个系统，比如说交易和商品已经完成了一部分，完成了水平拆分的一部分，但是没有达到我们希望的进度，这可能是明年我们需要做的事情。
在转型过程中主要遇到哪些问题？
让我们觉得比较大的问题就是我们从可靠的小型机迁移到大规模，大数据量的PC server上来，从架构上就对我们就是一个非常大的挑战。大家都知道，每一个PC server的稳定性肯定和单台小型机会有一定的差距，再加上我们一个机群有可能是32台或者64台PC server。每一台PC server即使有四个9的可用性，但如果我们整个系统合在一起，可能它最后的两个9的可用性都达不到。这就需要我们从软件层、架构层要做非常多的改进，能够要让单点的一些失效对整体的系统不造成任何影响，因为我们和架构部门、开发部门一起做了很多事情，才能保证我们的集群稳定上线。
其实“双十一”这个时间应该说是对过去的技术转变的检验，现在回头来看，这个检验的结果怎么样？
当时是有点提心吊胆的，之后又觉得相对来说今年我们做的很多事情还是非常成功的。但是现在再回头仔细想想还是有点后怕，“双十一”那天的凌晨零点不是有一次Ipad的秒杀吗，当天晚上我们都在线上观察数据，在零点的一瞬间，就看到所有数据库指标已经达到了以前正常时候最高峰的指标，有些甚至还超过了。
当天晚上睡觉的时候心里就有点在打鼓：才零点就这个样子了，明天下午明天晚上最高峰的时候我们应该怎么渡过？所以第二天早上八点多的时候我们一进到指挥部里面就看到所有的指标， 包括CDN的指标、各个业务线的指标、数据库的指标都是噌噌的往上涨，这时心里面其实是很忐忑不安的。
但是我们比较放心的是这三大核心系统，商品、用户和交易，在我们今年所有的水平扩展项目做完了以后，比如说商品功能做完了以后，从我们的机械压测里面它是有十倍的流量的，所以当天百分之一百，百分之两百的流量基本上对数据库没有造成太大的影响，所以当时还是很开心的看到这个指标快速的往上涨，希望交易能够通过10个亿、20个亿，我觉得都是能够承受的。
那对于整个数据库架构的演进下一步有什么打算？
下一步其实就是刚刚说的我们有几个核心系统还没有完全的做到这个水平扩展，加上“双十一”那天我们还是有一个小惊险：我们有一个数据库，跟交易核心有一点点联系的，但它还是放在小型机上面，当时已经提前为它准备了百分之一百的余量，就是说它可以承担平时最高压力的两倍。
但是那天已经达到平时最高压力的1.8倍左右的时候，把我们吓出了一身冷汗。如果当时淘宝的交易最高峰的流量再增长20%的话，有可能数据库就会到瓶颈了。所以我们明年是要把更多这种Scale up能够看到天花板的数据库全部要拆分成水平库存这种数据库。
那你刚才所提到的去Oracle，去小型机，去高端存储，这个“三去”的整体思路给淘宝网带来了哪些经济上的效应？
当时我们知道小型机和存储的价格是非常昂贵的，还是拿我们刚才说压力最大的商品数据库举个例子，当初我们数据库是用了四台高端的小型机，两套高端的存储，成本加起来起码都是三千万以上。那目前我们用的是32台PC server来搭建的一个机群，价格也就是300万~500万的级别。相对来说我们做完这个事情以后，解决了两三千万的硬件成本。
这样来讲，整体的经济效益还是非常不错的。但是其实刚才我们在前期沟通的时候也提到，你要从Oracle转到MySQL，包括从小型机转到PC server，其实里面还是会遇到蛮多问题的，包括它的不稳定性等等，那对于这一方面你有没有什么经验可谈？
在这一方面，我觉得有两个很重要的因素。第一个是我们需要和我们的开发前端应用架构部门能够紧密的合作，能够让我们的应用融入刚才说的整个机群的单点失效和容灾的问题。都需要我们和架构部门一起来考虑的；第二个比较大的经验就是目前我们在做的，深入研究MySQL的源代码。我们从研究和压力测试的过程中，发现MySQL它本身代码的一些缺陷，可能在高并发大压力下会有很多隐藏的Bug。
在我们最近的这次测试当中，我们还发现了Facebook发布的FlashCache二级缓存的软件，当时我们是测出它一个非常大的Bug：并发压力非常大的情况下，它会导致MySQL成为一个僵尸进程。我们发现了以后，很快反馈给Face book，然后Face book很快就修复了这个问题，这也是我们对使用开源软件带来更大的一个信心，就是开源能够在全球得到更多的支持，大家都能够从原代码层面来解决更深层次的一个问题。
我想这也可能是淘宝技术团队现在那么开放，那么注重开源的动力之一。那如果说想对MySQL的一些核心代码做编译，就需要对人才的储备，包括各方面资源整合的要求还是蛮大的，那你在这方面有没有什么感触？
说到人才这个话题，08年的时候，淘宝当时准备大规模的往MySQL方向上转，我们内部也是有一些置疑的声音。他们说淘宝DDA团队以前都是在Oracle方面比较专精，在业界来说，淘宝的DDA团队在Oracle方面更加有名气一些。所以我们内部有置疑的声音。就是说你们有MySQL专家吗，MySQL出问题了以后能很快的解决吗？所以从08年到现在，我们慢慢的一路走过来，内部培养了很多的MySQL的人才，包括这几年我们的应届生的成长，再加上我们从外部招到一些专家，我们对MySQL的理解已经越来越深。
刚才说到，我们已经能够给MySQL打Patch，已经能够给MySQL report这些Bug。到现在为止，我觉得MySQL的成长已经达到了非常高的一个程度，我们对MySQL已经越来越有信心，但是未来淘宝的MySQL肯定是要做得越来越大的，淘宝还有很多小型机上面扩展不太容易的系统需要迁移到可扩展的机群上面来，但我们也希望业界能够有更多的MySQL伙伴加入我们，和我们一起来做这么一件非常有意义的事情。
我想能够加入到淘宝的技术团队，去经历那么多有大交易量的技术实践还是非常宝贵的。另外一个问题就是虽然说现在我们用的越来越多的是MySQL，但是现在大家也知道MySQL已经被Oracle收购了，那对像淘宝这样的团队有什么影响呢？
大家都知道MySQL其实是基于GPL的协议来开源的软件，那淘宝在使用过程中，前期是已经考虑到一些风险。所以我们所有的MySQL都是自己来做编译做优化的，而且我想MySQL被Oracle收购了以后，现在看起来Oracle应该是给MySQL在开发这方面是提供了更大的帮助，像之前在Sun的时候，MySQL的版本相对来说是比较混乱的，包括我们现在在用的5.0和5.1的正式版本，最近还有包括开发方面就还有两个，一个6.0，一个5.4，这些特性会互相交织在一起，让我们选择的时候也有点不知道到底选哪个版本会更好一点。但现在Oracle收购MySQL以后，他把5.4跟6.0这些版本已经合成了一个比较规范的5.5的版本，并且为它制订了很好的一个milestone15：31，未来要怎么发展这个里程碑，M1、M2、M3、M4这种发展方向，而到现在为止这个5.5已经发展到5.6、5.7的版本，而且已经是IC版本了，很快就要GA了，那我想这对于MySQL来说应该是一个好消息。我们可以用到更多更稳定的新特性， 5.5版本里有几个新的特性是我们非常关注的，比如Google已经达到英文15：57这个pach，所以我们觉得对我们未来的这个MySQL这个系统非常有用的一个功能。那我们也等着Oracle的5.5这个版本能够尽快的GA出来。

E. 大家知道淘宝网、京东、当当网、美团、饿了么可能使用了什么数据库吗

应该是mysql，因为免费。

F. 淘宝和腾讯这种大公司，开发网站主要使用的语言是什么一般是用Linux系统和MysqL数据库吗

淘宝据说以前是PHP写的，现在变为Java PHP和Java都是流行的编程语言，但是实际用起来就要区分了。一般小公司小网站用PHP 多，像淘宝这种大型网站就要用Java了，毕竟各方面的优势都比较好！

G. 淘宝 用的数据库 是 mysql 还是 sql server

大型网站用的多数是oracle或DB2。其他数据库数据量大了就跑不动了

H. 淘宝的数据库怎么搭建

淘宝的整个的数据库团队在逐渐的把一些数据库从Oracle迁移到MySQL，然后呢，把一些服务器由小型机转到PC server，MySQL其实是基于GPL的协议来开源的软件，那淘宝在使用过程中，前期是已经考虑到一些风险。
MySQL的版本相对来说是比较混乱的，包括我们现在在用的5.0和5.1的正式版本，最近还有包括开发方面就还有两个，一个6.0，一个5.4，这些特性会互相交织在一起，让我们选择的时候也有点不知道到底选哪个版本会更好一点。
做网站的时候要找出性价比更高的合作伙伴,从价格,服务,技术等多方面考虑,而不是为做网站而做网站,不懂网站SEM的或只懂技术的最好别用，SEO的目的。

I. 淘宝网用的数据库是Mysql吗

现在开始全面去oracle化，由于技术团队实力雄厚，已经开始自主开发使用开源数据库了

J. 列族数据库对于淘宝有哪些优点

方便查询了。
列族数据库将数据存储在列族中，而列族里的行则把许多列数据与本行的“行键”（row key）关联起来。列族用来把通常需要一并访问的相关数据分成组。例如，可能要同时访问多个客户的配置信息，但是很少需要同时访问他们的订单。 Cassandra是一种能快速执行跨集群写入操作并易于对此扩展的数据库。集群中没有主节点，其中每个节点均可以处理读取与写入请求。