沒有阿里有錢，又要挑戰(zhàn)雙十一流量高峰，低成本、高質量的大促是如何做到的

今年7月初，易車網數據庫負責人田震愈發(fā)焦慮。

此時，離易車818汽車狂歡節(jié)正式開幕只剩一月有余，但數據庫壓力測試結果并不理想。

818汽車狂歡節(jié)乃易車網首次大促活動，并且采用臺網互動的直播形式，涉及數據庫的應用場景頗多，如實時數據看板、臺網互動直播、搖一搖、直播投票等，不僅要求數據庫能夠存儲海量數據，同時還能支撐起高并發(fā)、低延遲場景。然而最初基于MySQL設計的方案著實不給力，在壓測過程中，極端情況下主從延遲高、切換時間過長，數據庫出現短暫不可用，并且實時任務持續(xù)寫入大量數據，引起磁盤爆滿，在實際使用中可能會對用戶體驗造成影響。

第一次面對大促場景，易車網DBA團隊并無太多經驗。時間緊、任務急，團隊規(guī)模又有限，田震心里越來越沒底，能不能扛過818狂歡節(jié)的流量高峰成了未知數。

就在此時，一次機緣巧合，讓易車網在短短一月時間內順利完成數據庫的立項、選型、方案設計、壓測和上線部署，最終完美支撐起易車818狂歡節(jié)，取得全平臺觀看直播人次2.24億次，線上訂單4.39萬筆，累計成交額64.2億元的優(yōu)異成績。

無獨有偶，易車網、汽車之家、小米有品、京東物流、平安……如今，大促已不再是電商巨頭們的獨有，正在成為所有行業(yè)改變業(yè)務模式、貼近消費者的一種新業(yè)務場景，越來越多的用戶都在面臨著大促場景下的數據流量峰值挑戰(zhàn)，這也驅動著一個新趨勢的誕生：即大促能否實現更低的門檻，讓更多不是電商巨頭的企業(yè)獨立、低成本、高質量地應對大促等數據流量高峰場景。

大促，帶來的是機遇，也是挑戰(zhàn)。

每次大促都是一場大考

好的技術，往往讓消費者無感，只沉浸在消費過程的喜悅之中。

然而，哪怕是電商巨頭們，在幾年前大促中也有諸多“不堪”：每逢雙十一零點，頁面卡頓、App無響應、訂單支付一直在轉圈圈……

2009年到現在，十余年時間里，阿里、京東這些電商巨頭的訂單峰值擴大了上千倍之多，訂單數量、總交易額更是節(jié)節(jié)攀升。每一次大促就像是一場對技術的大考，一次次挑戰(zhàn)著交易量、實時數據分析、數據一致性的極限。京東云數據庫產品經理楊牧就直言，大促場景期間的流量一般是平常的10倍以上，像大促期間的搶購、秒殺會帶來極為密集的流量，對數據庫等業(yè)務壓力極大。

如今，大促儼然成為電商巨頭們最為核心的的業(yè)務場景，不斷擴大的數據交易規(guī)模也推動著電商巨頭們對于技術的持續(xù)反思和演進。以京東云為例，支撐著京東商城、京東物流等大量業(yè)務，在支撐大促場景時，數據庫就經歷了從MySQL到TiDB的過程。

和大多數互聯網公司一樣，京東云在支撐京東物流業(yè)務時一開始也是采用的MySQL數據庫。但MySQL也有不少弊病，像分控監(jiān)管架構在提前擴容時，過程繁瑣、運維復雜，有節(jié)點失敗了還需要人工處理，這些在壓測時不是大問題，一旦發(fā)生在大促真實場景中，對于用戶體驗可能帶來極大影響。

“如今，京東云只需要根據需求，在控制臺用鼠標點一點就行，整個擴容過程非常簡單。在大促場景中，流量峰值從到來到消失整個過程非常平靜?！睏钅寥缡钦f，“TiDB本身與也MySQL有強兼容性，遷移成本小、風險低，將MySQL遷移到TiDB之后，整體成本都有顯著下降，最高一個業(yè)務系統(tǒng)成本下降到之前的三分之一?！?/p>

事實上，為準備大促場景，電商巨頭們往往會提前小半年投入備戰(zhàn)，投入眾多人員進行全方位準備，加上在技術上的不斷迭代和改進，才逐漸有了如今購物體驗良好的各種大促活動?，F在，大促有著常態(tài)化的趨勢，不僅僅是電商們的專有，更讓其他行業(yè)紛紛躍躍欲試。越來越多企業(yè)在驚嘆和羨慕阿里的同時，也在積極思考“能否也像阿里一樣來做自己的大促活動？”。

沒有電商巨頭的技術團隊和規(guī)模也能應對自己的大促場景？答案是YES！

如何像電商巨頭一樣做大促

理想很豐滿，現實卻骨感。

放眼天下，幾乎沒有企業(yè)能夠擁有互聯網巨頭的技術體系和團隊配置，但現實中又有實打實的大促場景需求，比如汽車之家、易車等汽車互聯網平臺都在推動818汽車狂歡節(jié)；又如小米有品作為粉絲經濟的代表，每年通過816感恩季活動來回饋粉絲和擴大影響力；平安人壽在“開門紅”的基礎上升級出 108 財神節(jié)……在強調用戶至上的今天，大促一定會逐漸成為各行各業(yè)的標配。

與此同時，很多企業(yè)面對大促的數據海量場景，又有著不可回避的現實“囧境”。

最大的挑戰(zhàn)之一就是大部分企業(yè)沒有足夠規(guī)模的技術團隊來支撐起大促場景。以汽車之家為例，其連續(xù)三年與湖南衛(wèi)視聯手打造“818全球汽車夜”，這種直播活動互動多、變數大，一次秒殺引發(fā)的數據流量可能是平時的數十倍之多，今年最大數據峰值更是高達40萬/秒寫入；數據庫不僅需要解決海量實時交易的挑戰(zhàn)，還需要將實時分析數據反饋給現場主持人，整個過程還需穩(wěn)定可靠。

整個“818全球汽車夜”對于分布式數據庫的水平高擴展性、容災能力、云端能力要求極高，以汽車之家技術團隊的編制，靠自身來進行方案設計、壓測、優(yōu)化和部署上線在短時間內難度極大。事實證明，汽車之家選擇 TiDB是明智之選，通過成熟、可靠的分布式數據庫解決方案，以及PingCAP技術專家的力量，讓汽車之家能夠迅速彌補自身技術團隊的不足，高效完成對大促場景的支撐。

另一大不能忽視的因素則是沒有大促場景的相關經驗。像易車這樣的企業(yè)不在少數，第一次面對大促場景，往往心里沒底：不可預測性強，不知道流量峰值能到多少，也不知道應該如何設計數據庫方案；對于活動期間可能引發(fā)的極端情況也不清楚，更不知道如何應對。而經過實際大促場景檢驗的數據庫解決方案無疑會更受他們青睞。

最后則是大部分企業(yè)渴求成本合理的大促技術解決方案。與電商平臺不同，大部分企業(yè)都是在數字化轉型的過程中逐漸衍生出大促場景的需求，很少有企業(yè)具備互聯網巨頭的財力和人力，它們更加渴望通過一個成本合理的數據庫解決方案來滿足大促需求。

事實證明，越來越多像汽車之家、易車網、小米、平安這樣的企業(yè)正在獨立完成自己的大促業(yè)務，這種大促場景可能沒有電商平臺規(guī)模大，技術團隊配置也比較有限，準備周期較短。但無一例外，這些企業(yè)都傾向于省心、好用的 TiDB分布式數據庫解決方案，拿來即用，無需太多技術遷移和系統(tǒng)維護，在短時間內完成對大促場景的高效支撐。

大促背后的啟示

Forrester首席分析師James McQuivey在《顛覆：數字經濟的創(chuàng)新思維和商業(yè)模式》中直言：在數字化浪潮中，市場競爭者們都在利用新的技術、工具和平臺來參與市場競爭、接近用戶，甚至是顛覆舊的商業(yè)模式。

如今，大促不僅是一個“顯性”的商業(yè)節(jié)日，更像是一個“隱形”的技術戰(zhàn)場。它代表著商業(yè)的角力，更是數字化能力的比拼。它就像一塊試金石，檢驗著各家企業(yè)數字化轉型的成敗。大促給予企業(yè)的不僅僅是營業(yè)額的提升、用戶粘性的增強，更是對于數字化轉型和新技術價值的再思考。

首先，在數字化時代中，場景變化之快絕非虛談，哪怕是大促，現在的大促跟十年前在形式、方法、規(guī)模上都是千差萬別，大促場景的創(chuàng)新在未來會只多不少，迅速變化的業(yè)務邏輯則會進一步推動企業(yè)的數字化轉型和技術的選擇。

其次，大促等新場景是打破技術偏見、接納先進技術的絕佳機會，新技術趨勢會在場景中得到落地、認可和推廣。以如今火熱的HTAP為例，不用像MySQL那樣分表，實現實時海量規(guī)模的OLTP和實時數據分析，還能多云部署和兩三中心容災，這與大促的海量交易、實時數據展現、平穩(wěn)運行的要求高度契合。人們過去總認為HTAP離實際場景太遠，但汽車之家、易車網等用戶用事實證明了新技術的價值。

最后，所有企業(yè)都在面臨一個不確定增加的時代，唯有不斷的場景創(chuàng)新能力和數字化能力方能抵御各種不確定性?；ヂ摼W巨頭的業(yè)務規(guī)模、技術體系固然代表著業(yè)界頂尖水平，但是否真正適合自己和為之所用還有待商榷，用戶需要不斷認識自我，尋找到適合自身發(fā)展需求的技術、方案和模式。

面向未來，數據將成為企業(yè)最為重要的生產要素，圍繞數據存儲、管理和應用創(chuàng)新的能力將成為企業(yè)的核心競爭力，尤其是隨著大促等高峰值場景走向常態(tài)化，像TiDB這樣低門檻、低成本和高質量的分布式數據庫技術和解決方案一定會受到更多行業(yè)用戶的青睞，以實現數字化核心能力的快速提升，從而在千變萬化的市場中做到心中有“數”。

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