这两天同事正好做数据优化，碰巧遇到高并发数据读取的事情，一起探讨了一下，后来想起来淘宝的经验应该值得学习，找了一下文档，发现确实有学习的地方，下面先转一个人谈的高并发的文章(
http://blog.csdn.net/xzknet/article/details/7790491)_，我看了一下也就前两段有可以理解的内容，后面竟是闲谈（可能没有仔细悟吧）。
个人感觉淘宝现在的架构是
反向代理层面：
这个层面应该没有什么有趣的地方，无外乎使用CDN加速一下访问速度，将静态的JS了，图片了缓存一下。硬件产品有F5，Array，软件有Nginx、Apache等吧。
WEB服务器层面
单个WEB服务器为用户提供服务的数量不论如何改造都是有限的，所以需要大量部署集群方能解决用户的高并发问题。但是又不能每次增加一个节点就重启一下全部服务器，那样多麻烦啊。完美的解决之道还在于节点可以随时增加，随时减少，所以程序开发时需要考虑好缓存的集群化部署，这样Web容器不论启动多少个，都是从Cache缓存集群中获取数据。
数据库层面：
卖家要实时数据，买家要高速查询数据，只有在交易时才需要实时的数据。
卖家+买家交易过程===》使用Oracle数据库，进行实时读写（量比较小，这时数据读写的比例比较均衡，需要保证数据的实时性）===》发布商品后（该信息转为读属性为主的资料），将信息使用后台异步的调度程序，将Oracle数据转换为他们自己基于MySQL开发的数据库。
买家===》读取MySQL集群数据库，进行高并发的数据查询。这个MySQL数据库比较有趣，是淘宝自己改造的一个版本，是淘宝使用MySQL改写的一个分支。利用MySQL的集群和分区的特性为集群服务器读取数据，并且为每一个MySQL服务器程序分配大量的内存来加速数据的读取，这样就解决买家高速查询获取数据的要求（感觉更像是一个可以使用SQL语句访问的Cache）。
（淘宝开发的MySQL数据库，貌似又开源出来了，这样又省钱，又可以横向扩展服务器，觉的读取压力大了就买几台服务器，部署上几个MySQL集群，再部署上几套前台应用程序，就基本解决问题了）
数据搜索层面
数据搜索是一个麻烦事情，不过可以考虑使用SOLR解决数据库的搜索，毕竟交易网站随着数据的增加，业务数据会越来越多，前期不考虑，后期用户的一个简单的模糊查询就会把数据库给搞死了。所以还是使用SOLR辅助解决数据库的检索。
以上仅仅是个人对淘宝高并发研究的一点拙见，大家有什么好的看法了多多交流。
呵呵，家里有事了，以后有啥心得了再补这个吧。
