技术普及贴:淘宝购物的过程算法大解析
2019-04-07 03:27:34来源: 孙放的日志 阅读 ()
你发现快要过年了,于是想给你的女朋友买一件毛衣,你打开了淘宝网。这时你的浏览器首先查询DNS服务器,将淘宝网域名转换成ip地址。不过首先你会发现,你在不同的地区或者不同的网络(电信、联通、移动)的情况下,转换后的ip地址很可能是不一样的,这首先涉及到负载均衡的第一步,通过DNS解析域名时将你的访问分配到不同的入口,同时尽可能保证你所访问的入口是所有入口中可能较快的一个(这和后文的CDN不一样)。
你通过这个入口成功的访问了淘宝网的实际的入口ip地址。这时你产生了一个PV,即Page View,页面访问。每日每个网站的总PV量是形容一个网站规模的重要指标。淘宝网全网在平日(非促销期间)的PV大概是16-25亿之间。同时作为一个独立的用户,你这次访问淘宝网的所有页面,均算作一个UV(Unique Visitor用户访问)。最近臭名昭著的12306.cn的日PV量最高峰在10亿左右,而UV量却远小于淘宝网十余倍,这其中的原因我相信大家都会知道。
因为同一时刻访问淘宝网的人数过于巨大,所以即便是生成淘宝首页页面的服务器,也不可能仅有一台。仅用于生成淘宝网首页的服务器就可能有成百上千台,那么你的一次访问时生成页面给你看的任务便会被分配给其中一台服务器完成。这个过程要保证公正、公平、平均(暨这成百上千台服务器每台负担的用户数要差不多),这一很复杂的过程是由几个系统配合完成,其中最关键的便是LVS,Linux Virtual Server,世界上最流行的负载均衡系统之一,正是由目前在淘宝网供职的章文嵩博士开发的。
经过一系列复杂的逻辑运算和数据处理,用于这次给你看的淘宝网首页的HTML内容便生成成功了。对web前端稍微有点常识的童鞋都应该知道,下一步浏览器会去加载页面中用到的css、js、图片等样式、脚本和资源文件。但是可能相对较少的同学才会知道,你的浏览器在同一个域名下并发加载的资源数量是有限制的,例如ie6-7是两个,ie8是6个,chrome各版本不大一样,一般是4-6个。我刚刚看了一下,我访问淘宝网首页需要加载126个资源,那么如此小的并发连接数自然会加载很久。所以前端开发人员往往会将上述这些资源文件分布在好多个域名下,变相的绕过浏览器的这个限制,同时也为下文的CDN工作做准备。
据不可靠消息,在双十一当天高峰,淘宝的访问流量最巅峰达到871GB/S。这个数字意味着需要178万个4mb带宽的家庭宽带才能负担的起,也完全有能力拖垮一个中小城市的全部互联网带宽。那么显然,这些访问流量不可能集中在一起。并且大家都知道,不同地区不同网络(电信、联通等)之间互访会非常缓慢,但是你却发现很少发现淘宝网访问缓慢。这便是CDN,Content Delivery Network,即内容分发网络的作用。淘宝在全国各地建立了数十上百个CDN节点,利用一些手段保证你访问的(这里主要指js、css、图片等)地方是离你最近的CDN节点,这样便保证了大流量分散已经在各地访问的加速。
这便出现了一个问题,那就是假若一个卖家发布了一个新的宝贝,上传了几张新的宝贝图片,那么淘宝网如何保证全国各地的CDN节点中都会同步的存在这几张图片供用户使用呢?这里边就涉及到了大量的内容分发与同步的相关技术。淘宝开发了分布式文件系统TFS(taobao file system)来处理这类问题。
好了,这时你终于加载完了淘宝首页,那么你习惯性的在首页搜索框中输入了'毛衣'二字并敲回车,这时你又产生了一个PV,然后,淘宝网的主搜索系统便开始为你服务了。它首先对你输入的内容基于一个分词库进行的分词操作。众所周知,英文是以词为单位的,词和词之间是靠空格隔开,而中文是以字为单位,句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如,英文句子I am a student,用中文则为:“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词,但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词,就是中文分词,有些人也称为切词。我是一个学生,分词的结果是:我 是 一个 学生。
进行分词之后,还需要根据你输入的搜索词进行你的购物意图分析。用户进行搜索时常常有如下几类意图:
(1)浏览型:没有明确的购物对象和意图,边看边买,用户比较随意和感性。Query例如:”2010年10大香水排行”,”2010年流行毛衣”, “zippo有多少种类?”;
(2)查询型:有一定的购物意图,体现在对属性的要求上。Query例如:”适合老人用的手机”,”500元 手表”;
(3)对比型:已经缩小了购物意图,具体到了某几个产品。Query例如:”诺基亚E71 E63″,”akg k450 px200″;
(4)确定型:已经做了基本决定,重点考察某个对象。Query例如:”诺基亚N97″,”IBM T60″。通过对你的购物意图的分析,主搜索会呈现出完全不同的结果来。
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