随着互联网技术的飞速发展，电子商务在中国取得了巨大的成功。
作为其中的佼佼者，淘宝每日处理的交易数量惊人，其背后的技术支撑自然是关键所在。
本文将深入探讨淘宝服务器数量的秘密，探寻海量交易背后的技术支撑究竟有多大。
一、淘宝的发展与海量交易
淘宝自XXXX年诞生以来，经历了飞速的发展。
从一个初出茅庐的电子商务平台，逐渐成长为国内乃至全球最具影响力的网购平台之一。
如今，每天都有数以亿计的消费者在淘宝上进行购物，产生海量的交易数据。
这一成就的背后，离不开淘宝强大的技术支撑。
二、淘宝服务器的规模与数量
要支撑起如此庞大的交易量，淘宝的服务器规模自然是不可或缺的。
据了解，淘宝的服务器数量已经数以万计，形成了一个庞大的服务器集群。
这些服务器分布在全球各地，以确保用户无论身处何地都能享受到快速、稳定的购物体验。
三、技术支撑体系
1. 分布式架构：为了满足海量用户的并发访问和数据处理需求，淘宝采用了分布式架构。通过将系统拆分成多个部分，每个部分都由专门的服务器集群负责处理，从而大大提高了系统的可扩展性和稳定性。
2. 云计算技术：云计算技术的运用为淘宝提供了强大的计算能力和存储资源。通过云计算平台，淘宝能够快速地扩展服务器规模，以满足高峰期的需求。
3. 大数据处理：淘宝每天产生的交易数据非常庞大，如何有效地处理这些数据是一个巨大的挑战。为此，淘宝采用了大数据处理技术，如分布式计算框架Hadoop等，以实现对海量数据的实时处理和分析。
4. 高性能数据库：为了保障数据的可靠性和查询效率，淘宝采用了高性能数据库技术。这些数据库经过优化，能够支持高并发访问和大数据量的存储和查询。
四、技术支撑的挑战与应对
虽然淘宝已经拥有强大的技术支撑体系，但随着用户数量的不断增加和交易量的持续增长，面临的挑战也日益严峻。为此，淘宝采取了以下措施来应对挑战：
1. 持续的技术创新：淘宝不断进行技术创新，研发更先进的架构和算法，以提高系统的性能和稳定性。
2. 引入新的技术理念：例如，采用微服务架构、容器技术等，使系统更加灵活、可扩展。
3. 与合作伙伴共同研发：通过与阿里云、华为等合作伙伴共同研发，引入更多先进的硬件和解决方案，共同应对挑战。
4. 全球化布局：在全球各地部署服务器和数据中心，以确保用户无论身处何地都能享受到优质的购物体验。
五、未来展望
未来，随着电子商务的持续发展，淘宝面临的挑战将会更多。
为了应对这些挑战，淘宝将继续加大技术投入，优化技术支撑体系。
同时，随着人工智能、物联网等技术的不断发展，淘宝也将积极探索将这些新技术应用到电子商务领域，以提供更智能、更便捷的服务，满足用户的个性化需求。
淘宝服务器数量的秘密是淘宝能够支撑海量交易的关键所在。
通过强大的技术支撑体系，淘宝成功地应对了挑战，并取得了巨大的成功。
未来，淘宝将继续加大技术投入，探索新技术应用，为用户提供更优质的服务。
BAT三巨头开始挖掘大数据
BAT三巨头开始挖掘大数据阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。
实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。
大数据并不是什么新鲜事物。
信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。
“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。
移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。
人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。
这是大数据的初心。
数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。
概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。
国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。
BAT都是大矿主，但矿山性质不同数据如同蕴藏能量的煤矿。
煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。
价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
网络拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。
这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。
除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。
如微博和高德。
腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。
这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。
一、网络：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合搜索巨头网络围绕数据而生。
它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。
除了网页外，网络还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。
但是，尽管网络拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。
网络指数、网络统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，网络在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。
2月底在北京出差时，写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。
创造了零回复的记录。
尽管如此，仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。
搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据;更多的WEB化但是没有结构化的数据;更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。
这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。
不过，搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。
接下来，网络会向企业提供更多的数据和数据服务。
前期网络与宝洁、平安等公司合作，为其提供消费者行为分析和挖掘服务，通过数据结论指导企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B模式。
与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对网络数据挖掘之后，根据受欢迎情况选中的。
网络还会利用大数据完成移动互联网进化。
核心攻关技术便是深度学习。
基于大数据的机器学习将改善多媒体搜索效果和智能搜索，如语音搜索、视觉搜索和自然语言搜索。
这将催生移动互联网的革命性产品的出现。
尽管网络已经出发，其在大数据上可做的事情还有很多。
在数据收集方面，网络需要聚合更多高价值的交易、社交和实时数据。
例如加强自己贴吧知道的社交能力、尽快让地图服务与O2O结合进而掌握交易数据，以及推进移动App、穿戴式设备等数据收集系统。
在数据处理技术上，网络成立深度学习研究院加强自己在人工智能领域的探索，在多媒体和中文自然语言处理领域已经有一些进展;云存储、云计算的基础设施建设也在逐步完善。
但深度学习仍然是一个巨大的挑战，网络等探索者还有很多待解问题，如：无监督式学习、立体图像识别。
在数据变现方面，网络需将数据挖掘能力、数据内容聚合和提取等形成标准化的服务和产品，进而开拓大数据领域的企业和开发者市场。
而不仅仅是颇为个性化、定制化地为大型企业提供解决。
网络的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。
在技术人才方面网络是聚集国内最多大数据相关领域顶尖人才的公司。
听说网络前段时间花五千万挖了数据挖掘、自然语言处理、深度学习领域的十来位大牛，包括一些学者和教授。
例如Facebook科学家徐伟。
在挖人上，舍得花钱不够，还得用心。
对于真正的大牛来说，钱只是一个影响因素。
能否实现自己的梦想，公司的资源能否帮助自己的研究至关重要。
徐伟在回国前就曾问过其他从硅谷回国工程师的意见，得到答案是积极的，最终促成他作出决定。
总体来看，网络拥有大数据也具备大数据挖掘的能力，并且正在进行积极地准备和探索。
在加强面向未来的研究和人才布局的同时，也注重实用性的技术产出。
二、腾讯：数据为产品所用，自产自销微创新提出者金错刀有个关于腾讯的故事。
1999年腾讯公司刚刚成立不久，天使投资人刘晓松决定向其注资的一个主要原因就是因为他发现，“当时虽然他们的公司还很小,但已经有用户运营的理念,后台对于用户的每一个动作都有记录和分析。
”而另一个投资人却因为马化腾在公司很小时就花钱在数据上表示不满。
此后腾讯的产品生产及运营、腾讯游戏的崛起都离不开对数据的重视。
腾讯拥有社交大数据，在企鹅帝国完成数据的制造、流通、消费和挖掘。
腾讯大数据目前释放价值更多是改进产品。
据腾讯Q1财报，增值服务占总收入的78.7%;电子商务业务占14.1%;网络广告收入占6.3%。
从广告收入比例可以看出腾讯的大数据在精准营销领域暂时还未大量释放出价值。
与其产品线对应的GMAIL、Google+的Google以及社交巨头Facebook则通过广告赚得盆满钵满。
在笔者看来，腾讯的思路主要是补齐产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
例如最近腾讯微博利用“大数据技术”实现好友关系自动分组、低质量信息自动过滤、优质信息分类阅读等智能化功能。
明显的用数据改进产品的思路。
那么如果腾讯要深入大数据挖掘缺少什么呢?笔者认为其只需马化腾“摁下启动按钮”。
数据已经准备好了，就差模式，也就是找到需求或者能更深层次驱动大数据利用的产品，而不是用大数据改进自己的产品。
腾讯还在观望，等其他人去试错验证出一套模式或者产品后，自己可以“站在巨人肩上”。
这是腾讯的典型思维。
在人才方面，腾讯很早便开始重金挖人。
尤其是2010年在Google宣布退出中国后，Google图片搜索创始人朱会灿、Google中国工程研究院副院长颜伟鹏、Google中日韩文搜索算法的主要设计者，《浪潮之巅》及《数学之美》作者吴军相继加入腾讯。
搜搜花了很多钱，但被认定为一款无法承载腾讯重托的产品，最后这些大牛都走了。
大都回Google了。
腾讯在大数据领域也缺少技术带头人。
其对公关也不重视。
技术大牛很少出来做报告，更不会向网络、阿里那样主动包装宣传技术大牛。
其技术虽然低调，但执行力很强。
据腾讯的程序员朋友说封闭开发、集体加班是常有的事情。
但配套的重金激励也能跟上。
重金之下必有勇夫、腾讯用制度保障技术产出。
另外腾讯在高校合作领先一步，在2010年便与清华大学合作成立了清华腾讯联合实验室。
这么看腾讯的技术人才这块似乎有短板。
会不会到时候马化腾按下启动按钮，发现没数据挖掘能力呢?不会，腾讯搞不定数据挖掘，到时候依然可以挖到大牛，甚至读论文来搞定这事儿。
数据挖掘已较为成熟。
数据挖掘实际是数据库、统计学、机器学习三个领域的融合。
在学术界已经发展多年。
不过自然语言识别和深度学习等方面要赶上网络，就难了。
除非将网络的数据和众大牛一起倒腾过来。
总体来看，腾讯目前的大数据策略是先将产品补全，产品后台数据打通，形成稳定生态圈。
本阶段先利用大数据挖掘改进自己的产品。
后期有成熟的模式合适的产品，则利用自家的社交及关系数据时，开展对大数据的进一步挖掘。
三、阿里巴巴：坐拥金数据，尝试做面向未来的数据集市阿里巴巴B2B出身，在外贸蓬勃的大环境下，依靠服务中小企业发家。
淘宝、支付宝等toC的产品出生前，阿里并不依赖也不擅长技术。
业界普遍认为阿里没有技术基因。
直到淘宝、支付宝以及天猫三个产品后，对海量用户大并发量交易、海量货架数据的管理、安全性等方面的严苛要求，阿里完成进化，在电商技术上取得不菲的成绩。
在一段时期阿里仍然浪费了手里掌握的大量数据。
这些数据还是“最值钱”的金数据。
数据挖掘无非是从原始数据提取价值。
阿里现有的数据产品例如数据魔方、量词统计、推荐系统、排行榜以及时光倒流相对来说是比较简单的BI(商业智能)，没到大数据的阶段。
“大数据”浪潮袭来，阿里提出“数据、金融和平台”战略。
前所未有地重视起对数据的收集、挖掘和共享。
马云在“退居”前动不动都对外提“数据”。
有位阿里朋友甚至开玩笑说，马云英文名可以从Jack Ma改为Data Ma。
阿里现CEO陆兆禧曾做过CDO，首席数据官。
为了用数据来驱动阿里电商帝国，阿里还成立了横跨各大事业部的“数据委员会”。
阿里的各项投资案也显示其整合、利用和完善数据的野心：新浪微博的社交及媒体数据、高德的地图数据和线下数据以及友盟的移动应用数据，都是其数据及平台战略的一部分。
数据战略正在首席人工智能官(CBO)车品觉领头下逐步落地，王坚的云为其提供基础设施、基础技术支撑。
就在马云退休之后，王坚对外透露其跟马云开玩笑说的一句话：阿里巴巴对数据的理解深度，不会超过苏宁对电子商务的理解。
估计马云不一定认同他这话。
马云对大数据已经有着自己的理解和考量。
马云曾经说过其对大数据的思考。
大致意思是：现在从信息时代进入数据时代了。
区别是信息时代更多的是精英玩的游戏。
我比别人聪明，我能提取出信息出来;数据时代，别人比我聪明，将数据开放给更聪明的人处理，数据即资产，分析即服务。
计算机发展的过程是从象牙塔、到平民到草根。
大数据也是这样，一开始在象牙塔阶段，少数精英公司才能玩;但到后面只要有数据就有价值。
数据也有所有权，产生数据、流通数据、挖掘数据的都会获得相应的价值。
而阿里擅长的便是“建立市场”，建立一个数据交易市场。
届时任何个人和企业都可以将数据和挖掘服务拿上去，交易。
初期阿里会将自己珍藏的电商和信用数据逐步放到上面。
有数据的人，拿上去卖，或者让别人分析，分析即服务。
没有数据的人，即可以去买，也可以去帮别人挖掘，做矿工。
阿里并不是技术驱动，而是业务驱动的。
因此在技术层面我们看到，基于前面提到的阿里大数据思路，其技术重心主要在系统层面。
阿里拥有LVS(Linux Virtual Server，Linux虚拟服务器)开源软件创始人章文嵩，Linux Kernal、文件系统、大牛DBA等领域的大牛。
从人才布局可以看到阿里擅长的技术领域，体现在对于并发访问、电信级别的电商业务的支撑方面的得心应手。
在去年双十一期间，支撑了单日过亿的订单量。
铁道部奇葩网在日均40万时已经不行了。
总体来看，阿里更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
自己并不擅长似乎也不会着重来做数据挖掘的活儿。
而是将自己擅长的“交易”生意扩展到数据。
让天下没有难做的“数据生意”。
总结一下移动互联网浪潮下，现实世界正在加速数字化，每个人，每个物体、每件事情、每一个时间节点，都在向网上映射。
空间和时间两个维度的联网，使得数字世界正在接近一步步模拟现实世界。
历史、现在和未来都会映射到网上。
对大数据的挖掘正是对世界的二次发现和感知。
BAT三巨头已经出发。
为什么淘宝那么卡
淘宝卡顿的原因分析
淘宝作为一款日均活跃用户众多的电商平台，其卡顿问题可能有多种原因造成。以下是对此现象的详细解释：
一、服务器压力
淘宝拥有庞大的用户群体和海量商品数据，在高峰时段，如促销活动期间，大量用户同时访问服务器，服务器承受巨大压力，可能导致处理速度减缓，进而出现卡顿现象。
二、网络问题
网络环境的稳定性直接影响淘宝的流畅度。
如果用户所处的网络环境不稳定，如网络连接带宽不足或网络拥堵，都会导致访问淘宝时速度变慢或卡顿。
三、软件运行问题
用户的设备性能以及淘宝软件的运行状态也会影响使用体验。
若软件未及时更新、设备内存不足或软件运行中存在bug，都可能造成淘宝运行不流畅。
四、数据量增长
随着电商行业的快速发展，淘宝平台上的商品数量、用户数据等都在快速增长，这使得数据库处理、存储等方面的压力增大，可能导致系统响应速度变慢。
综上所述，淘宝卡顿的原因涉及服务器压力、网络环境、软件运行及数据量增长等多方面因素。
要解决这一问题，不仅需要淘宝平台方的技术优化和升级，也需要用户侧的网络环境和设备性能的优化。
用户可以尝试在非高峰时段访问、优化网络环境、清理设备内存或更新软件版本等方式，以提高淘宝的使用体验。
淘宝首页多久刷新一次
19：00~22：00：每30分钟刷新一次；其余时间，每15分钟刷新一次。
淘宝搜索结果的排序，不是一成不变，也不是无时不刻在变化的。
而是按照一定的时间间隔，刷新排序结果。
卖家要上淘宝首页就要了解清楚它的更新时间，及时调整自己的宝贝的上架时间。
淘宝首页多久刷新一次？
淘宝搜索结果的排序，不是一成不变，也不是无时不刻在变化的。
而是按照一定的时间间隔，刷新排序结果。
淘宝服务器上承载着上亿的宝贝信息，每统计一次这海量的宝贝权重（剩余时间），就会占用淘宝服务器大量的CPU、内存等资源。
如果不停的统计和刷新排序，淘宝服务器必然会因承受不了负荷而瘫痪。
由此可推理，淘宝搜索算法不可能是不停的统计和计算宝贝权重，刷新排名顺序。
那么这个搜索排序到底是多久刷新一次呢?
通过大量测试发现，19：00~22：00：每30分钟刷新一次；其余时间，每15分钟刷新一次。
那么这个刷新周期对我们有什么指导意义呢?
假设：淘宝服务器10：20统计所有宝贝剩余时间，并计算相关权重后生成排序结果。
可这里淘宝采用了一个“四舍五入”的思想，剩余时间太少的会被忽略，被认为已经下架。
所以尽管剩余时间还有5分钟，当排序刷新后，排名就下去了。
那么从10：28分开始，宝贝已经下架，但由于还未到下次刷新，所以依然会排名靠前，直到10：35分再次刷新排名才会下去。
当然这个太偏重于技术，而且多出的排名靠前的几分钟，对流量提升也有限。
如果大量宝贝集中一个时间点发布，必然造成淘宝服务器压力，淘宝也会继续想办法改进算法。
因此，要上淘宝首页也要了解清楚它的更新时间，及时调整自己的宝贝的上架时间。
这样才可以让展示功能最大的引流，资源也能够合理的利用了。
