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大型网站架构是一个系列文档，欢迎大家关注。本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。
根据实际需要，进行改造，扩展，支持千万PV，是没问题的。
电商网站案例，一共有三篇本篇主要说明网站的需求，网站初始架构，系统容量估算方法。
分布式大型网站，目前看主要有几类1.大型门户，比如网易，新浪等；2.SNS网站，比如校内，开心网等；3.电商网站：比如阿里巴巴，京东商城，国美在线，汽车之家等。大型门户一般是新闻类信息，可以使用CDN，静态化等方式优化，开心网等交互性比较多，可能会引入更多的NOSQL，分布式缓存，使用高性能的通信框架等。电商网站具备以上两类的特点，比如产品详情可以采用CDN，静态化，交互性高的需要采用NOSQL等技术。因此，我们采用电商网站作为案例，进行分析。
客户需求：
客户就是客户，不会告诉你具体要什么，只会告诉你他想要什么，我们很多时候要引导，挖掘客户的需求。好在提供了明确的参考网站。因此，下一步要进行大量的分析，结合行业，以及参考网站，给客户提供方案。
其他的略~~~~~
需求功能矩阵
需求管理传统的做法，会使用用例图或模块图（需求列表）进行需求的描述。这样做常常忽视掉一个很重要的需求（非功能需求），因此推荐大家使用需求功能矩阵，进行需求描述。
本电商网站的需求矩阵如下：
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网站需求 |
功能需求 |
非功能需求 |
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全品类的电子商务网站 |
分类管理，商品管理 |
方便进行多品类管理（灵活性） 网站访问速度要快（高性能） 图片存储的要求（海量小图片） |
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用户可以在线购买商品 |
会员管理，购物车，结算功能 |
良好购物体验（可用性，性能） |
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在线支付或货到付款 |
多种在线支付方式 |
支付过程要安全，数据加密（安全性） 多种支付接口灵活切换（灵活性，扩展性） |
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可以在线与客服沟通 |
在线客服功能 |
可靠性：即时通讯 |
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商品打分评价 |
商品评论 |
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目前有成熟的进销存系统 |
对接进销存 |
属于约束条件 对接时要考虑数据一致性，鲁棒性 |
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支持3~5年，业务的发展 |
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属于约束条件 伸缩性，可扩展性 |
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3~5年用户数达到1000万 |
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约束条件 |
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举办双11，双12,三八男人节等活动 |
活动管理，秒杀 |
突增访问流量（可伸缩） 实时性要求（高性能） |
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参考京东或国美在线 |
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参考条件 |
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以上是对电商网站需求的简单举例，目的是说明（1）需求分析的时候，要全面，大型分布式系统重点考虑非功能需求；（2）描述一个简单的电商需求场景，使大家对下一步的分析设计有个依据。
一般网站，刚开始的做法，是三台服务器，一台部署应用，一台部署数据库，一台部署NFS文件系统。
这是前几年比较传统的做法，之前见到一个网站10万多会员，垂直服装设计门户，N多图片。使用了一台服务器部署了应用，数据库以及图片存储。出现了很多性能问题。
如下图：
但是，目前主流的网站架构已经发生了翻天覆地的变化。一般都会采用集群的方式，进行高可用设计。至少是下面这个样子。
（1） 使用集群对应用服务器进行冗余，实现高可用；（负载均衡设备可与应用一块部署）
使用数据库主备模式，实现数据备份和高可用；
预估步骤：
（1） 注册用户数-日均UV量-每日的PV量-每天的并发量；
（2） 峰值预估：平常量的2~3倍；
（3） 根据并发量（并发，事务数），存储容量计算系统容量。
客户需求：3~5年用户数达到1000万注册用户；
每秒并发数预估：
（1） 每天的UV为200万（二八原则）；
（2） 每日每天点击浏览30次；
（3） PV量：200*20=6000万；
（4） 集中访问量：24*0.2=4.8小时会有6000万*0.8=4800万（二八原则）；
（5） 每分并发量：4.8*60=288分钟，每分钟访问4800/288=16.7万（约等于）；
（6） 每秒并发量：16.7万/60=2780（约等于）；
（7） 假设：高峰期为平常值的三倍，则每秒的并发数可以达到8340次。
（8） 1毫秒=1.3次访问；
没好好学数学后悔了吧？！（不知道以上算是否有错误，呵呵~~）
服务器预估：（以tomcat服务器举例）
（1） 按一台web服务器，支持每秒300个并发计算。平常需要10台服务器（约等于）；[tomcat默认配置是150]
（2） 高峰期：需要30台服务器；
容量预估：70/90原则
系统CPU一般维持在70%左右的水平，高峰期达到90%的水平，是不浪费资源，并比较稳定的。内存，IO类似。
以上预估仅供参考，因为服务器配置，业务逻辑复杂度等都有影响。在此CPU，硬盘，网络等不再进行评估。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/itfly8/p/5006197.html
