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千牛
千牛是全球领先的TO B端工作台，支持多域多角色，面向泛卖家领域的一站式经营工作台，千牛是一云多端的开放平台。
业务架构
从下往上看，最下面是基础设施层，整个阿里的电商中台以及阿里云为ISV提供服务的部分；接下来是PaaS层，目前有御膳房、聚石塔、开放平台和千牛平台服务；所有的云端设施都会通过千牛端向ISV提供数据层、业务层、开放层的服务；然后通过千牛消息中心、数字面板、千牛的应用容器和千牛的任务通道等平台对商家输出，组织成商家经营链路里的各个工具。
技术架构
从端上来说，端上最底层的业务开放层，服务商是基于这一层开发面向商家的软件或消息。业务层下，我们提供给服务商最基本的能力有插件互通协议、数据同步和监控等。端与云是打通的，电商中台&阿里云提供相关插件，千牛提供平台服务来支持千牛OS操作系统本身，千牛云端有接入层，接入层有上行通道和下行通道，下面的千人千面模块上有资源层开放给ISV使用，右侧有一些基础设施。千牛与淘宝开放平台是紧密合作，天然打通的。
问题和挑战
千牛作为商家的第一入口，面临的问题和挑战有以下三方面：
- 高稳定：卖家work at alibaba，和卖家生计相关，平台本身稳定性要求非常高。
- 平台模式：平台模式下，业务相对分散，如何从平台的角度把控稳定性。
- 一云多端：PC端的存在，让多端同步变的更的尤为重要。
千牛的开放模式
千牛是基于插件体系的能力开放，最上面为千牛数字面板，中间是插件入口，点进去后就是ISV具体的插件，右侧是目前千牛对外开放的部分能力，比如发旺旺消息、基础组件等。
最初进行移动开发时，面临着移动网络的三座大山，流量贵、不稳定性、速率慢，所有的网络请求都是相对比较昂贵的，如果不基于千牛开发，我需要解决哪些问题呢？
业内会有AppCache，它是H5提供的一套离线方案，AppCache解决了缓存问题，让更少东西在网络上传输；在移动开发中还有Spdy协议，它可以把多次Http请求复用到一根连接上，通过复用同一根连接来节省开销；此外，Webp能解决图片问题，起到压缩的作用。所有线上的官方实践证明，只有减少能让用户最大程度感知到性能提升。
长连接系统Rainbow
当客户端连上时，会与服务端建立一个Rainbow的长连接，该系统为纯异步系统，对线程切换敏感，且线程隔离。
网络优化
基于Rainbow做了网络优化。首先客户端有SDK层，SDK层拦截所有请求，同时可以进行切换，SDK层下面有逻辑判断层。我们针对开放平台和千牛服务做了优化，当上层业务掉到千牛网络层时，如果是开放平台或千牛服务器的请求，我们会把Http请求通过私有协议转换成一个Rainbow的TCP包，将TCP包通过Rainbow的长连接发到Rainbow的服务器上，Rainbow服务器收到TCP请求会还原成一个Http请求，由Rainbow代理客户端去请求目标服务器，再执行相同的逻辑把数据进行返回。在整个网络优化下，首先砍掉了三次握手，当发起Http网络请求时，变成了通过TCP请求只握手一次，剩下全部复用这个连接；其次本地没有DNS解析，所有DNS解析由服务端提供工作。
实践总结
效果：
- 弱网环境下，速度提升2-4倍。Wifi环境下效果不大。
- 采用私有协议和SPDY协议（ http2）的选择。
- 核心是多路复用，压缩复用；
- 拆包，请求优先级，在千牛的场景下（不走大数据，只走业务数据）没有太多效果。
- 稳定性监控和接口审查。
带给我们的成本有以下几点：
- 业务服务提供方接入成本
- 黑/白名单的维护成本
- 中心化流量成本
开发容器的演变过程
一开始千牛尝试的就是AppCache，通过定义某些JS和CSS进行缓存来完成千牛插件的工作，但是在使用过程中有很多的问题，比如各OS版本支持良莠不齐；离线缓存更新下层，遵循HTTP缓存协议，多层缓存协议易出错；首次加载白屏时间不可控；数据统计难，扩展难度大。于是千牛切换到离线包模式，App不再像原来直接嵌入一个网页，而是直接将App相关的页面打包，通过离线包直接下发到客户端，保证了支持的一致性，还有丰富的打点统计和监控大盘，白屏时间几乎为零，去除网络消耗；但是用户有时使用H5页面还是会卡，对此，千牛尝试了native化，白屏时间再次提升，完全的非webview实现，渲染性能和执行性能都得到提升。
开放容器结构图
在千牛开发平台2.0中，Framework层提供生命周期管理、存储管理，同时提供一整套的千牛视觉规范以及UI组件，ISV可以基于组件直接进行开发，还提供一些打点的工具，底层有Web容器和Native容器，同时基于整个开发平台还提供了很多个工具。
云端监控
我们为所有ISV和插件提供了一整套的监控系统，千牛OS下面有应用容器，应用容器把所有用户请求进行相关的打点，包括页面渲染，将数据进行归集，由Native统一采集层采集，然后上传到服务端，计算完成后把数据展示在开发控制台和运营工作台上，同时可以在控制台上控制端上的一些行为，反向作用于千牛OS。
多域多角色
面向卖家的多域多角色
千牛是面向泛卖家领域，所以包括淘女郎、阿里云、1688以及服务商所有卖家用户都在千牛上使用。对于大商家而言，卖家是一个团队，团队中可能有客服、运营和仓储，我们提供了一系列基于卖家的子帐号，每一个子帐号对应一个岗位角色，随着卖家领域的深入，岗位不断扩充，我们的用户名非常多，岗位非常多。
多域多角色开放引擎
千牛做了一个多域多角色开放引擎，使得资源接入方便，条件接入方便。资源设置了使用用户的人群后，千人千面相关的资源在客户端进行调用时，会首先将资源加载出来，然后根据设置条件加载用户身上属性，进行合并计算，返回给客户端，客户端就只能看到他使用的插件。
云数据前置服务
云数据前置概念提出的背景：
- 高可用性压力下缓存数据的大面积使用：关键业务服务端离线尝试。
- 数据更新要求更实时：插件数据变更；用户对多端数据同步要求越来越高；越来越多的决策式数据，需要快速而精准的投放。
- 洪流效应：部分数据更新，如果采用服务端推送命令的模式，会给服务端产生大量的压力。
业务解决常用手段
当客服与用户聊天时，有一个业务叫快捷短语，当用户输入某几个关键字时，Native会计算关键字匹配的快捷短语，并且提示用户快速补全，所有的计算一定不发生在服务端，走网络请求会变得很消耗，我们需要把这部分数据全部推送到客户端上由本地进行计算。但客户端切入前台时，首先会调用快捷短语，如果发生数据变更，这时就会通知客户端写本地，通知客户端的过程有可能长连接是断开的，所以并不能保证消息的可达，所以当不在线时一定要做一次全量更新。
问题
数据洪流：
- 每个业务都需要完成一次推拉结合和ACK，保证消息必达
- 大量更新请求在切入前台或者登陆的时候发起，导致登陆或者切入相对较卡
- PC端上班早高峰会有大量数据获取请求
高成本
- 每个业务方都接入消息推送逻辑，都需要客户端排期。
- 平台数据推送成本较高，每个业务需要搞一遍。
数据同步方案
数据同步实现了一个云端表到本地表的同步方案。该方案具备易用性和灵活性。我们会有搜索引擎维护用户相关关系，同时我们会维护用户相关的有效设备，也会有面向目标的过滤层，存储用户同步日志等，右边是服务端的工具。
搭建好数据同步方案后，数据推送会有平台数据（插件回调地址）和用户数据（插件在桌面上的排序）。这两个数据同步的难度是不一样的，用户数据只要同步给单向用户，一个平台数据改变，需要推送给这个平台数据关联的用户。当数据发生变更时，会向数据同步系统写入一条变更的Log，记录下来后写入操作就返回了，接下来如果在线的端会收到一条相关的Push，收到Push会把当前数据具体推送到某一个用户，推送之前会把数据存下来，如果收到ACK，标志这条数据已消耗。
千牛数据同步方案接收层执行On的操作，目前提供API call的方式，未来可以监听云端库变动，同时也可以接收Notify、metaq的事件消息；关系层会呈现数据放大效应；用户层执行的是表的变更。
平台数据解决方案
千牛整体的关系层目前通过三层过滤解决更新百万数据的难题。第一层为粗分桶，通过用户域的切分直接对用户进行粗过滤，基于基础的标签纳入到粗分桶的过程，我们通过阿里云的OpenSearch开放搜索引擎来做的；第二层为业务级过滤，主要依赖业务方真正实现这层的关系中心，对于业务方须看不同的Case；第三层为端兜底过滤，哪怕是百万级数据，也可以快速直接推送到端上，并且关系表达是准确的。
