一年一度的双十一狂欢节已经来临，这个特殊的节日因为电商们的集体疯狂促销而被赋予了特殊的含义。从往年的数据来看，双十一当天各家平台的成交额和成交量都是在创造着各种数字奇迹，并且每年都保持高速增长。惊人的数据背后也有着不可想象的挑战，特别是在零点之后的几分钟内，数千万的用户在同一时间进行着同样的购物流程，搜索、查看详情、下单、支付等等的每一个环节都需要保证高并发下的高可用性，扩容、冗余、多活、降级、防DDos等等的技术都需要渗入到相关的平台架构中。
InfoQ策划的双十一系列内容，希望能促进行业之间交流，提高行业的整体技术水平。从2014年到现在，我们策划了3期的双十一系列文章，多场线下会议电商大促专场演讲，国内的电商技术，进入了一个学习实践和分享反哺的良性循环。今年，我们除了关注大促技术架构演进、移动技术、网关、重构，还关注了机器学习、人工智能等等在电商搜索、物流、供应链的应用。
架构师已经上线微信读书，在微信读书搜索『架构师』即刻阅读（下周上线，目前正在审核中）。
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蘑菇街11.11：移动流量猛增，如何设计高并发多终端的无线网关
自从2011年蘑菇街上线，蘑菇街一直沿用的是以PHP为核心的业务系统架构。但是，随着业务的增长、业务逻辑的复杂化，对技术架构有了更高要求。另外，随着移动互联网的普及，大量用户流量从PC端到无线端快速转移，故而移动端架构在保证稳定性的前提下，支持高效开发和迭代显得尤为重要。
美丽联合无线平台，是美丽联合集团为无线端开发的技术平台，它主要由无线网关以及围绕它开发的一系列技术组件和产品组成，是一套覆盖包括Android、iOS、H5等各类型无线终端技术组件和服务端通用业务开发框架在内的技术解决方案。
1号店11.11：机器排序学习在电商搜索中的实战
1号店的搜索Ranking Model一直在朝着精细化方向深化，我们希望在提升用户满意度的同时，也能提升网站的流量转化率。在实践机器排序学习之前，1号店网站的搜索Ranking Model已经经历了4个阶段：通用排序模型(Universal Ranking Model)、基于区域的排序模型(Region-based Ranking Model)、基于品类的排序模型(Category-based Ranking Model)和基于用户的排序模型(User-based Ranking Model)。
在这个过程中，需要对搜索、浏览、点击、购买，评论等几十个行为特征进行细粒度的分解和重组，这就需要人工去分析用户的搜索行为和流量效率之间的关系，并通过人工调整排序模型来优化效果。在细分了区域和品类之后，为了更有效地提升排序模型的优化效率，我们开始考虑使用机器排序学习算法。
魅族11.11：架构为酒业务当歌，解读电商运维之困
今年是我在魅族电商业务部的第三年：之前从Flyme到官网、论坛等业务我都经历了一遍；电商业务对于我来说是最有挑战的业务之一。在从事电商的运维后，特别是经历了双十一、大型抢购、秒杀活动后，更加真实的清楚了电商的真正含义，得出了之前从未有过的感受：
千万不要低头做技术，学会真正从业务角度去思考。
不要低估技术的力量，技术是可以推动业务的。我们站在技术这一方，与业务是互相影响互相牵引的。
精通你手中的业务，是每一个环节。小到一张优惠券的生成和去向的过程。
苏宁11.11:苏宁易购移动端的架构优化实践
双11，不仅是广大商家和消费者们的饕餮盛宴，同时也是各家电商公司的技术研发力量的实力体现。2016年苏宁易购双11首小时订单量增287%，移动端占比86%。为了给用户带来更好的体验，苏宁易购移动端团队一直以来追求 “极速、稳定、安全” 的目标，围绕这一共同目标，我们以小团队作战、敏捷的开发模式，开展了一系列工作，其中主要包括：
客户端架构解耦：为了保障App性能的稳定，适应业务的快熟发展及模块化，我们完成了客户端架构的改造，实现了系统横向和纵向解耦、动态化、组件化等。
客户端性能优化：为了追求更好的响应性能，同时兼顾移动端安全性，我们进行了图片渲染、静态资源上的全方面加速，并且对网络链路进行了深度的优化。
监控体系：一切以数据为依据，实现了移动App监控和数据分析系统。
唯品会11.11：频繁黑匣架构背景下，看唯品会的革命性重构
架构评审非常难，难在如何平衡，既不能影响业务系统的正常开发，又需要考虑架构的有序性，需要花大量时间，刚开始我自己花了很多时间来研究进来的新项目，我们每周都有大量的新项目出现，这些新项目在开始阶段缺乏相应的文档，给筛选工作带来很大的难度，这就需要我们架构师对系统非常了解。
至于筛选完成后，需要秘书长协助发出通知，安排评审日期，有时候还需要根据项目上线调整日程或者单独安排评审。后来我们应用架构团队参与进来形成值班制度，减少了对专人的依赖，能够保证正常的运作。如今架构评审已经运转2年多，提前发现了大量的问题，预防了一些比较严重的事故发生。
