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识货电商引入Tair构建在线业务平台,轻松应对百万QPS挑战

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云原生内存数据库 Tair提供了丰富的数据模型和企业级能力,帮助识货电商构建在线业务系统,平稳地支撑识货各种大促活动,轻松应对百万级QPS的业务挑战。

客户感言

云原生内存数据库 Tair助力识货APP实现高并发、低时延的系统架构,轻松应对热点数据高频访问的场景,平稳应对双11、618等电商大促活动的千万级高并发流量洪峰,帮助识货为广大用户提供及时劲爆的运动、潮流、生活、时尚等网购优惠资讯。”——识货运维团队负责人

客户简介

识货是一家专门做折扣商品导购的网站,致力于为广大用户提供专业的网购决策指导,为喜欢追求性价比的网友带来及时劲爆的运动、潮流、生活、时尚等网购优惠资讯,产品覆盖中国及海外主流购物商城。

业务挑战

超高并发的强需求

随着识货业务的快速增长,用户量爆发式增长,系统规模快速膨胀。识货需要构建能够支撑高并发、低延迟的平台系统,才能始终提供稳定、极致的用户体验。

电商秒杀大促带来流量洪峰的挑战

秒杀大促是各大电商平台常用的营销手段之一,每逢双11、618等活动都会有面临瞬间流量突增的挑战。既要支撑热点商品的高频访问请求,也要做到访问页面不卡顿的用户体验,对系统的健壮性存在极大的挑战。

数据量指数级增长导致成本问题日益突出

行业竞争白热化,拉新成本日益增加,识货加强了对存量用户的深度经营。根据用户的行为数据进行画像分析,推出千人千面的精准营销方案,需要对海量数据量进行存储与分析,成本问题日益突出。

大Key和热Key带来稳定性隐患

在使用Redis的过程中,由于业务规划不足、无效数据堆积,或者访问量突增均有可能会带来令人头疼的大Key与热Key问题。此类问题轻则导致服务抖动,重则导致服务性能下降、用户体验变差,甚至引发大面积故障。如何快速找出大Key与热Key,并给出优化方案非常具有挑战性。

解决方案

Tair做缓存层支撑高并发低延迟的系统架构

Tair作为高速缓存技术可以有效地提升系统的性能和可用性。Tair开箱即用,基于云原生的架构可满足高吞吐、低延迟及弹性变配等业务需求。集群架构实例支持自由调整2~256个分片节点数量,同时支持调整分片节点的规格,轻松支撑千万级高并发的访问请求。

Proxy Query Cache技术支撑热点数据访问请求

在电商秒杀大促活动中,热卖商品是一个天然的热点数据。Tair会根据高效的排序和统计算法识别出实例中存在的热点Key,代理节点Proxy会根据设定的规则缓存热点Key的请求和查询结果。当在缓存有效时间内收到相同的请求时,Proxy会直接返回结果至客户端,无需和后端的数据分片执行交互。在提升读取速度的同时,降低了热点Key对数据分片的性能影响,避免访问倾斜,从而帮助业务支撑高并发、读多写少、热点数据高频访问的场景。

Tair持久内存型帮助客户实现增效降本

阿里云基于持久内存全新研发了数据持久落地的自研引擎,结合神龙裸金属服务器推出了Tair持久内存型产品。识货选用Tair持久存储型实例来承载业务系统产生的海量数据,性能接近云数据库Redis社区版但整体成本下降30%,在性能和成本中做到了更好的平衡,真正实现了增效降本。

Tair助力轻松找出大Key与热Key

Tair提供了维度更广、种类更多及功能更强大的可观测性能力。综合了性能指标、慢日志、Key分析等能力,提供了一站式全链路的实例诊断功能,从性能水位、访问倾斜情况、慢日志等多方面评估实例的健康状况,并给出改善建议,极大程度地提高了Tair实例的自动化运维能力,降低使用成本,帮助客户快速定位问题,轻松排除系统稳定性隐患。

客户价值

  • Tair作为缓存层,支撑千万级高并发访问,助力客户提供稳定、极致的用户体验。

  • 通过热点缓存能力平稳应对双11、618等电商大促活动的流量洪峰。

  • Tair持久内存成本下降30%,帮助客户实现增效降本。

  • Tair一站式解决使用过程中的问题与难题,极大降低运维成本。

  • Tair内存型实例的读写性能达到同规格原生Redis或云数据库Redis社区版读写性能的3倍,帮助业务突破热点数据高频读写受到的性能限制。

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