前面两篇文章介绍了淘宝的发展历程、Java时代的变迁和淘宝开始创新技术：
《淘宝技术这十年》读书笔记
(二).Java时代的脱胎换骨和坚若磐石
《淘宝技术这十年》读书笔记 (三).创造技术TFS和Tair
这篇文章主要讲述分布式时代和中间件相关知识，包括服务化、HSF、Notify和TDDL。同时里面有我们经常遇见的编码错误等相关问题，希望文章对你有所帮助！
一. 分布式时代
1.服务化
在系统发展的过程中，架构师的眼光至关重要，作为程序员，只要把功能实现即可，但作为架构师，要考虑系统的扩展性、重用性，对于这种敏锐的感觉，有人说是一种“代码洁癖”。
淘宝早期有几个架构师就具备了这种感觉，周锐虹开发的Webx是一个扩展性很强的框架，行癫在这个框架上插入了数据分库路由的模块、Session框架等。在做淘宝后台系统时，同样需要这几个模块，行癫指导我把这些模块单独打成JAR包。
上面说的都是比较小的复用模块，到2006年，我们做了一个商品类目属性的改造，在类目中引入了属性的概念。项目代号叫“泰山”，这是一个举足轻重的项目，这个改变是一个划时代的创新。
在这之前三年时间内，商品的分类都是按照树状一级一级的节点来分的，随着商品数量增长，类目也变得越来越深、复杂。这样，买家如果查找一件商品，就要逐级打开类目，找商品之前要弄清商品的分类。一个很严重的问题，例如男装里有T恤、T恤下面有耐克、耐克有纯棉的，女装也有T恤、T恤下面还是有耐克、耐克下有纯棉，那是先分男女装，再分款式、品牌和材质呢？还是先分品牌，再分款式、材质和男女装呢？
这时一灯说品牌、款式、材质等都可以叫做“属性”，属性是类似Tag（标签）的一个概念，与类目相比更加灵活，这样也缩减了类目的深度。这个思想解决了分类的难题！
从系统角度来看，我们建立了“属性”这样一个数据结构，由于除了类目的子节点有属性外，父节点也可能有属性，于是类目属性合起来也是一个结构化的数据对象。把它独立出来作为一个服务，叫做Catserver(Category Server)。跟类目属性密切关联的商品搜索功能独立出来，叫做Hesper(金星)。Catserver和Hesper供淘宝的前后台系统调用。
现在淘宝的商品类目属性已经是全球最大的，几乎没有什么类目的商品在淘宝上找不到（除违禁品），但最初的类目属性改造完之后，缺乏属性数据，尤其是数码类。从哪里弄这些数据呢？我们跟“中关村在线”合作，拿到了很多数据。
有了类目属性给运营工作带来了很大的便利，我们知道淘宝的运营主要就是类目的运营，什么季节推出什么商品，都要在类目属性上做调整，让买家容易找到。所属商品的卖家要编辑一次自己的商品，如冬天把羽绒衣调整到女装一级目录下，但随着商品量的增长，卖家的工作量越来越大。
到了2008年，我们研究了超市里前后台商品的分类，发现超市前后台商品可以随季节和关联来调整摆放场景（例如著名的啤酒和尿布的关联），后台仓库里要按照自然类目来存储，二者密切关联，却又相互分开。淘宝前台展示的是根据运营需要摆放商品的类目和属性。改造后的类目属性服务取名为Forest(森林，与类目属性有点神似。Catserver还用于提供卖家授权、品牌服务、关键词等相关服务)。类目属性的服务化是淘宝在系统服务化方面做的第一个探索。
2.一种常见的编码错误
虽然个别架构师具备了“代码洁癖”，但淘宝前台系统的业务量和代码量还是呈爆炸式的增长。
业务方总在后面催，开发人员不够就继续招人，招来的人根本看不懂原来的业务，只好摸索着在“合适的地方”加上一些“合适的代码”，看看运行起来像那么回事后，就发布上线。
在这样的恶性循环中，系统越来越肿，业务的耦合性越来越高（高内聚、低耦合），开发的效率越来越低。借用当时较流行的一句话：“你写一段代码，编译一下能通过，半个小时过去了；编译一下没通过，半天就过去了。”在这种情况下，系统出错的概率也逐步增长，这让开发人员苦不堪言。感觉现在很多公司招实习生都是这种感觉。
2007年年底的时候，研发部空降了一位从硅谷来的高管——空闻大师。他是一位温厚的长者，他告诉我们一切要以稳定为中心，所有影响系统稳定的因素都要解决掉。例如：每做一个日常修改，都必须对整个系统回归测试一遍；多个日常修改如果放在一个版本中，要是一个功能没有测试通过，整个系统都不能发布。我们把这个叫做“火车模型”，即任何一个乘客没有上车，都不许发车。这样做最直接的后果就是火车一直晚点，新功能上线更慢，我们能明显感觉到业务放的不满，压力非常大。
现在回过头来看，其实我们并没有理解背后的思路。正是在这种要求下，我们不得不开始改变些东西，例如：把回归测试日常化，每天晚上都跑一遍整个系统的回归。
另外，在这种要求下，我们不得不对这个超级复杂的系统做肢解和重构，其中复用性最高的一个模块：用户信息模块开始拆分出来，我们叫它UIC（User
Information Center）。在UIC中，它只处理最基础的用户信息操作，例如getUserById、getUserByName等。
在另一方面，还有两个新兴的业务对系统基础功能的拆分也提出了要求。在那时候，我们做了淘宝旅行（trip.taobao.com）和淘宝彩票（caipiao.taobao.com）两个新业务，这两个新业务在商品的展示和交易的流程上都跟主站的业务不一样，机票是按照航班信息展示的，彩票是按照双色球、数字和足球的赛程来展示的。但用到的会员功能和交易功能是与主站差不多的，当时做起来很纠结，因为如果在主站中做，会有一大半跟主站无关的东西，如果重新做一个，会有很多重复建设。
最终我们决定不再给主站添乱了，就另起炉灶做了两个新的业务系统，从查询商品、购买商品、评价反馈、查看订单这一整个流程都重新写了一套。现在在“我的淘宝”中查看交易记录，还能发现“已买到的宝贝”中把机票和彩票另外列出来了，他们没加入到普通订单中。
当时如果已经把会员、交易、商品、评价这些模块都拆分出来，就不用什么都重做一遍了。
到2008年初，整个主动系统（有了机票、彩票系统之后，把原来的系统叫做主站）的容量已经达到了瓶颈，商品数在1亿个以上，PV在2.5亿个以上，会员数超过了5000万个。这时Oracle的连接池数量都不够用了，数据库的容量到了极限，即使上层系统加机器也无法继续扩容，我们只有把底层的基础服务继续拆分，从底层开始扩容，上层才能扩展，这才能容纳未来三五年的增长。
于是我们启动了一个更大的项目，即把交易这个核心业务模块拆分出来。
原来的淘宝交易除了跟商品管理耦合在一起，还在支付宝和淘宝之间转换，跟支付宝耦合在一起，这会导致系统很复杂，用户体验也很不好。我们把交易的底层业务拆分出来，叫交易中心（TradeCenter，TC），所谓底层业务，就如创建订单、减库存、修改订单状态等原子型的操作；交易的上层业务叫交易管理（TradeManager，TM）例如拍下一件普通商品要对订单、库存、物流进行操作，拍下虚拟商品不需要对物流进行操作，这些在TM中完成。
3.业务模块化
类目属性、用户中心、交易中心，随着这些模块逐步拆分和服务化改造，我们在系统架构方面也积累了不少经验。到2008年年底就做了一个更大的项目，把淘宝所有的业务都模块化，这是继2004年从LAMP架构到Java架构之间的第二次脱胎换骨。
我们对这个项目取了一个很霸气的名字——“五彩石”（女娲炼石补天用的石头）。这个系统重构的工作非常惊险，有人称为“给一架高速飞行的飞机换发动机”。他们把淘宝的系统拆分成了如下架构。
其中，UIC和Forest在上文已说过，TC、IC、SC分别是交易中心（Trade Center）、商品中心（Item Center）、店铺中心（Shop Center），这些中心级别的服务只提供原子级的业务逻辑，如根据ID查找商品、创建交易、减少库存等操作。
再往上一次是业务系统TM（Trade Manager，交易业务）、IM（Item Manager，商品业务）、SM（Shop Manager，后来改名叫SS，即Shop System，店铺业务）、Detail（商品详情）。
拆分之后，系统之间的交互关系变得非常复杂。
系统这么拆分的好处显而易见，拆分之后每个系统可以单独部署，业务简单，方便扩容；有大量可重用的模块便于开发新的业务；能够做到专人专事，让技术人员更加专注于某一个领域。
这样要解决的问题也很明显，拆分后，系统之间还是必须要打交道的，越往底层的系统，调用它的客户越多，这要求底层系统必须具有超大规模的容量和非常高的可用性。
另外，拆分之后的系统如何通信？这里需要两种中间件系统，一种是实时调用的中间件（淘宝的HSF，高性能服务框架），一种是异步消息通知的中间件（淘宝的Notify）。另外，一个需要解决的问题是用户在A系统登录后，到B系统的时候，用户的登录信息怎么保存？这又设计一个Session框架。再者，还有一个软件工程方面的问题，这么多层的一套系统，怎么去测试它？
二. 中间件
1.HSF
其实互联网网站发展过程类似于超市经营（此处省略超市销售收银的例子，可以想象下沃尔玛排队购物付款的场景吧），只是在技术层面用其他名词来表达而已，例如：有集群、分工、负载均衡、根据QoS分配资源等。
集群：所有收银员提供的都是收银功能，每个收银员都可以完成收款，可以认为所有的收银员构成了一个集群。互联网集群会受限于调度、数据库、机房等。
分工：收银员和打扫卫生的人分开，这种分工容易解决，而这种分工在互联网中是一项重要而复杂的技术，涉及的主要有按功能和数据库的不同拆分系统等。如何拆分和拆分后如何交互是需要面临的两个挑战。隐藏会有高性能通信框架、SOA平台、消息中间件、分布式数据层等基础产品的诞生。
负载均衡：让每个收银台排队差不多长，设立小件通道、团购通道、VIP通道等，这些都可认为是集群带来的负载均衡的问题，从技术层面上实现自然比生活中复杂得多。
根据QoS(Quality of Service，服务质量)分配资源：部分员工仅在晚上加班的机制在生活中不难实现，但对互联网应用而言，就是一件复杂而且极具挑战的事。
而且生活中面对用户增长的情况下，想出这些招应该不难。不过要掌握以上四点涉及的技术就相当复杂了，而且互联网中涉及的其他很多技术还没有在这个例子中展现出来。例如缓存、CDN等优化手段；运转状况监测、功能降级、资源劣化、流控等可用性手段；自建机房、硬件组装等成本控制手段。因此，构建一个互联网网站确实是不容易的，技术含量十足，当然，经营一家超市也不简单。
服务拆分之后，如何取得我需要的服务呢？
在“电视机”上，把每个集群能提供的服务显示出来。你不需要关心哪个人为你服务，当你有需要的时候，头顶的电视机会告诉你哪个服务在哪个区域。当你去到这个区域时，系统会给你找到一个最快的服务通道。
这就是HSF（High-Speed Service Framework）的设计思想：
服务的提供者启动时通过HSF框架向ConfigServer（类似超市的电视机）注册服务信息（接口、版本、超时时间、序列化方式等），ConfigServer上定义了所有可供调用的服务（同一个服务也可能有不同的版本）；
服务调用者启动时向ConfigServer注册对哪些服务感兴趣（接口、版本），当服务提供者的信息变化时，ConfigServer向赶兴趣的服务调用者推送新的服务信息列表；调用者在调用时则根据服务信息的列表直接访问相应的服务提供者，无须经过ConfigServer。
我们注意ConfigServer并不会把服务提供者的IP地址推送给服务的调用者，HSF框架会根据负载状况来选择具体的服务器，返回结果给调用者，这不仅统一了服务调用的方式，也实现了“软负载均衡”。平时ConfigServer通过和服务提供者的心跳来感应服务提供者的存活状态。
在HSF的支持下，服务集群对调用者来说是“统一”的，服务之间是“隔离”的，这保证了服务的扩展性和应用的统一性。再加上HSF本身提供的“软负载均衡”，服务层对应用层来说就是一片“私有云”了。
HSF框架以SAR包的方式部署到Jboss、Jetty或Tomcat下，在应用启动时，HSF（High-Speed Service Framework，在开发团队内部有一些人称HSF为“好舒服”）服务随机启用。HSF旨在为淘宝的应用提供一个分布式的服务框架，HSF从分布式应用层面以及统一的发布/调用方式层面为大家提供支持，更容易地开发分布式应用或使用公用功能模块，而不用考虑分布式领域中的各种细节技术，例如：远程通讯、性能损耗、调用的透明化、同步异步调用的问题。
HSF是一个分布式的标准Service方式的RPC（RemoteProcedure Call Protocol，远程过程调用协议）框架。Service的定义基于OSGI的方式，通讯层采用TCP/IP协议。
参考：毕玄的分布式服务框架理论博
http://www.blogjava.net/BlueDavy/archive/2008/01/24/177533.html
HSF系统目前每天承担300亿次以上的服务调用，一些读者可能会疑问：既然淘宝的服务化是渐进式的，那么在HSF出现之前，系统之间的调用采用什么方式呢？
这个有点“五花八门”。对于类目的调用方式是Forest打包成一个JAR包，在应用启动时装载到内存中，仅这个JAR包所占用的内存就有800MB之多（因为淘宝的类目数据庞大），对于当时一般只有2GB内存的开发机来说，加载完类目信息后，机器运行速度就非常慢。对于用户信息（UIC）来说，一开始调用方式是Hessian接口，还有一些系统是通过WebService、Socket甚至是HTTP请求来相互调用的。
每种调用方式都涉及各种超时、信息的加解/密、参数的定义等问题，由此可见，在没有HSF之前，系统之间的调用是错综复杂的。而随着系统拆分得越来越多，必须由一个统一的中间层来处理这种问题，HSF就是在这种背景下诞生的。
2.Notify
HSF解决了服务调用的问题，我们再提出一个很早就说过的问题：用户在银行的网关付钱后，银行需要通知到支付宝，但银行的系统不一定能发出通知；如果通知发出了，不一定能通知到；如果通知到了，不一定不重复通知一遍。
这个状况在支付宝持续了很长时间，非常痛苦。支付宝从淘宝剥离出来时，淘宝和支付宝之间的通信也面临同样的问题，支付宝架构师鲁肃提出用MQ（Message Queue）的方式来解决这个问题，我负责淘宝这边读取消息的模块。但消息数量上来后，常常造成拥堵，消息的顺序也会出错，系统挂掉消息也会挂掉。
然后鲁肃提出做一个系统框架上的解决方案，把要发出的通知存到数据库中，如果实时发送失败，再用一个时间程序来周期性地发送这些通知，系统记录下消息中间状态和时间戳，这样就保证了消息一定能发出，也一定能通知到，且通知带有时间顺序，甚至可以实现失去性的操作。
（PS：这个技术感觉以前做Android类似微信的随手拍软件时非常适用）
在“千岛湖”项目和“五彩石”项目后，淘宝系统拆分成了很多个，他们之间也需要类似的通知。例如，拍下一件商品，在交易管理系统中完成时，它需要通知商品管理系统减少库存，同时旺旺服务系统发送旺旺提醒，通知物流系统上门取货，通知SNS系统分享订单，通知公安局的系统这是骗子等等。
用户一次请求，在底层系统可能产生10次的消息通知。这一大堆的通知信息是异步调用的（如果同步，系统耦合在一起就达不到拆分的目的），这些消息通知需要一个强大的系统提供支持，从消息的数量级上看，比支付宝和淘宝之间的消息量又上了一个层次，于是按照类似的思路，一个更加强大的消息中间件系统就诞生了，它的名字叫做Notify。
Notify是一个分布式的消息中间件系统，支持消息的订阅、发送和消费，其架构图如下所示：
NotifyServer在ConfigServer上注册消息服务，消息的客户端通过ConfigServer订阅消息服务。某个客户端调用NotifyServer发送一条消息，NotifyServer负责把消息发送到所有订阅这个消息的客户端（参照HSF图）。
为了保证消息一定能发出，且对方一定能收到，消息数据本身就需要记录下来，这些信息存放在数据库中。由于消息具有中间状态（已发送、未发送等），应用系统通过Notify可以实现分布式事物——BASE（基本可用Basically Available、软状态Soft State、最终一致Eventually Consistent）。
NotifyServer可以水平扩展，NotifyClient也可以水平扩展，数据库也可以水平扩展。从理论上讲，这个消息系统的吞吐量时没有上限的，现在Notify系统每天承载了淘宝10亿次以上的消息通知。
下图展示了创建一笔交易后，TC（交易中心）向Notify发送一条消息，后续Notify所完成的一系列消息通知。
3.TDDL
有了HSF和Notify的支持，在应用级别中，整个淘宝网的系统可以拆分了，还有一个制约系统规模的更重要的因素就是数据库，也必须拆分。
前面讲过淘宝很早就对数据进行过分库的处理，上层系统连接多个数据库，中间有一个叫做DBRoute的路由来对数据进行统一访问。DBRoute对数据进行多库的操作、数据的整合，让上层系统像操作一个数据库一样操作多个库。随着数据量的增长，对于库表的分发有了更高的要求。例如，你的商品数据到了百亿级别时，任何一个库都无法存放了，于是分成2个、4个…1024个、2048个。分成这么多，数据能存放了，那怎么查询它？
这时候，数据查询的中间件就要能够承担这个重任了，它对上层来说，必须像查询一个数据库一样来查询数据，还要想查询一个数据库一样快（每条查询在几毫秒内完成），TDDL就承担了这样一个工作。
另外，加上数据的备份、复制、主备切换等功能，这一套系统都在TDDL中完成。在外面有些系统也用DAL（数据访问层）这个概念来命名这个中间件。TDDL实现了下面三个主要的特性：
1).数据访问路由——将针对数据的读写请求发送到最适合的地方
2).数据的多向非对称复制——一次写入，多点读取
3).数据存储的自由扩展——不再受限于单台机器的容量瓶颈与速度瓶颈，平滑迁移
下图展示了TDDL所处的位置：
大家逐渐发现，如果按照业务的发展规模和速度，那么使用高端存储和小型机的Oracle存储的成本将难以控制，于是降低成本就成了必然。如何能够在不影响业务正常发展的前提下，解决成本问题呢？
“对一部分数据库使用MySQL”，DBA们的决策是这样，于是分布式数据层的重担就落到了华黎的头上。当时的需求如下：对外统一一切数据访问、支持缓存和文件存储系统、能够在Oracle和MySQL之间自由切换、支持搜索引擎。
那么，如何实现分布式Join（连接）？（跨节点后简单Join就会变成M*N台机器的合并，代价太大）如何实现高速多维度查询？如何实现分布式事务？
于是动手我们自己做，名字叫Taobao Distributed Data Layer（TDDL，外号“头都打了”），学习开源的Amoeba Proxy。这就是TDDL 1.0时代。
粗略统计下来，TDDL已经走过了4年时间，满足了近700个业务应用的使用需求。其中有交易商品评价用户等核心数据，也有不那么有名的中小型应用。量变产生质变，如何能够更好地帮助这些业务以更低的成本完成业务需求，将成为数据层未来最重要的挑战。
最后希望文章对你有所帮助，如果文章有不足或错误的地方，还请海涵！文章写到此处，感觉读后感还是会应该以精简为主，下次写书籍读后感尽量写成一篇，而不是大量的摘抄原文。希望大家购买原书看看，非常不错~
（By:Eastmount 2015-6-10 半夜1点 http://blog.csdn.net/eastmount/）