阿里巴巴员工 2 万，百度技术人员超过6000，京东也有三四千攻城狮。
子柳：
就拿淘宝来说说，当作给新人一些科普。
▼先说你看到的页面上，最重要的几个：
【搜索商品】这个功能，如果你有几千条商品，完全可以用select * from tableXX where title like %XX%这样的操作来搞定。但是——当你有10000000000（一百亿）条商品的时候，任何一个数据库都无法存放了，请问你怎么搜索？这里需要用到分布式的数据存储方案，关注公众号：程序员大咖，另外这个搜索也不可能直接从数据库里来取数据，必然要用到搜索引擎（简单来说搜索引擎更快）。好，能搜出商品了，是否大功告成可以啵一个了呢？早着呢，谁家的商品出现在第一页？这里需要用到巨复杂的排序算法。要是再根据你的购买行为做一些个性化的推荐——这够一帮牛叉的算法工程师奋斗终生了。
【商品详情】就是搜索完毕，看到你感兴趣的，点击查看商品的页面，这个页面有商品的属性、详细描述、评价、卖家信息等等，这个页面的每天展示次数在 30 亿以上，同样的道理，如果你做一个网站每天有 10 个人访问，你丝毫感觉不到服务器的压力，但是 30 亿，要解决的问题就多了去了。首先，这些请求不能直接压到数据库上，任何单机或分布式的数据库，承受 30 亿每天的压力，都将崩溃到完全没有幸福感，这种情况下要用到的技术就是大规模的分布式缓存，所有的卖家信息、评价信息、商品描述都是从缓存里面来取到的，甚至更加极致的一点"商品的浏览量"这个信息，每打开页面一次都要刷新，你猜能够从缓存里面来取吗？淘宝做到了，整个商品的详情都在缓存里面。
【商品图片】一个商品有 5 个图片，商品描述里面有更多图片，你猜淘宝有多少张图片要存储？ 100 亿以上。这么多图片要是在你的硬盘里面，你怎么去查找其中的一张？要是你的同学想拷贝你的图片，你需要他准备多少块硬盘？你需要配置多少大的带宽？你们的网卡是否能够承受？你需要多长时间拷贝给他？这样的规模，很不幸市面上已经没有任何商业的解决方案，最终我们必须自己来开发一套存储系统，如果你听说过google的GFS，我们跟他类似，叫TFS。顺便说一下，腾讯也有这样的一套，也叫TFS。
【广告系统】淘宝上有很多广告，什么，你不知道？那说明我们的广告做的还不错，居然很多人不认为它是广告，卖家怎么出价去买淘宝的广告位？广告怎么展示？怎么查看广告效果？这又是一套算法精奇的系统。
【BOSS系统】淘宝的工作人员怎么去管理这么庞大的一个系统，例如某时刻突然宣布某位作家的作品全部从淘宝消失，从数据库到搜索引擎到广告系统，里面的相关数据在几分钟内全部消失，这又需要一个牛叉的后台支撑系统。
【运维体系】支持这么庞大的一个网站，你猜需要多少台服务器？几千台？那是零头。这么多服务器，上面部署什么操作系统，操作系统的内核能否优化？Java虚拟机能否优化？通信模块有没有榨取性能的空间？软件怎么部署上去？出了问题怎么回滚？你装过操作系统吧，优化过吧，被 360 坑过没，崩溃过没？这里面又有很多门道。
不再多写了，除了上面提到的这些，还有很多很多需要做的技术，当然并不是这些东西有多么高不可攀，任何复杂的庞大的东西都是从小到大做起来的，里面需要牛叉到不行的大犇，也需要充满好奇心的菜鸟，最后这一句，你当我是别有用心好了。
蔡正海 ：
刚看了一篇很有意思的文章，讲的很清楚——《你刚才在淘宝上买了一件东西》
你发现快要过年了，于是想给你的女朋友买一件毛衣，你打开了http://www.taobao.com。这时你的浏览器首先查询DNS服务器，将http://www.taobao.com转换成ip地址。不过首先你会发现，你在不同的地区或者不同的网络（电信、联通、移动）的情况下，转换后的IP地址很可能是不一样的，这首先涉及到负载均衡的第一步，通过DNS解析域名时将你的访问分配到不同的入口，同时尽可能保证你所访问的入口是所有入口中可能较快的一个 (这和后文的CDN不一样)。
你通过这个入口成功的访问了http://www.taobao.com的实际的入口IP地址。这时你产生了一个PV，即Page View，页面访问。每日每个网站的总PV量是形容一个网站规模的重要指标。淘宝网全网在平日（非促销期间）的PV大概是16- 25 亿之间。同时作为一个独立的用户，你这次访问淘宝网的所有页面，均算作一个UV（Unique Visitor用户访问）。最近臭名昭著http://12306.cn的日PV量最高峰在 10 亿左右，而UV量却远小于淘宝网十余倍，这其中的原因我相信大家都会知道。
因为同一时刻访问http://www.taobao.com的人数过于巨大，所以即便是生成淘宝首页页面的服务器，也不可能仅有一台。仅用于生成http://www.taobao.com首页的服务器就可能有成百上千台，那么你的一次访问时生成页面给你看的任务便会被分配给其中一台服务器完成。这个过程要保证公正、公平、平均（暨这成百上千台服务器每台负担的用户数要差不多），这一很复杂的过程是由几个系统配合完成，其中最关键的便是LVS(Linux Virtual Server)，世界上最流行的负载均衡系统之一，正是由目前在淘宝网供职的章文嵩博士开发的。
经过一系列复杂的逻辑运算和数据处理，用于这次给你看的淘宝网首页的HTML内容便生成成功了。对web前端稍微有点常识的童鞋都应该知道，下一步浏览器会去加载页面中用到的css、js、图片、脚本和资源文件。但是可能相对较少的同学才会知道，你的浏览器在同一个域名下并发加载的资源数量是有限制的，例如IE6- 7 是两个，IE 8 是 6 个，Chrome各版本不大一样，一般是4- 6 个。我刚刚看了一下，我访问淘宝网首页需要加载 126 个资源，那么如此小的并发连接数自然会加载很久。所以前端开发人员往往会将上述这些资源文件分布在好多个域名下，变相的绕过浏览器的这个限制，同时也为下文的CDN工作做准备。
据不可靠消息，在双十一当天高峰，淘宝的访问流量最巅峰达到871GB/S。这个数字意味着需要 178 万个4Mb带宽的家庭宽带才能负担的起，也完全有能力拖垮一个中小城市的全部互联网带宽。那么显然，这些访问流量不可能集中在一起。并且大家都知道，不同地区不同网络（电信、联通等）之间互访会非常缓慢，但是你却发现很少发现淘宝网访问缓慢。这便是CDN(Content Delivery Network)，即内容分发网络的作用。淘宝在全国各地建立了数十上百个CDN节点，利用一些手段保证你访问的（这里主要指js、css、图片等）地方是离你最近的CDN节点，这样便保证了大流量分散在各地访问的加速节点上。
这便出现了一个问题，那就是假若一个卖家发布了一个新的宝贝，上传了几张新的宝贝图片，那么淘宝网如何保证全国各地的CDN节点中都会同步的存在这几张图片供用户使用呢？这里边就涉及到了大量的内容分发与同步的相关技术。淘宝开发了分布式文件系统TFS(Taobao File System)来处理这类问题。
好了，这时你终于加载完了淘宝首页，那么你习惯性的在首页搜索框中输入了'毛衣'二字并敲回车，这时你又产生了一个PV，然后，淘宝网的主搜索系统便开始为你服务了。它首先对你输入的内容基于一个分词库进行分词操作。众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为："我是一个学生"。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白"学"、"生"两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：我 是 一个学生。
进行分词之后，还需要根据你输入的搜索词进行你的购物意图分析。用户进行搜索时常常有如下几类意图：
（1）浏览型：没有明确的购物对象和意图，边看边买，用户比较随意和感性。Query例如：" 2016 年 10 大香水排行"，" 2016 年流行毛衣"， "zippo有多少种类？"；
（2）查询型：有一定的购物意图，体现在对属性的要求上。Query例如："适合老人用的手机"，" 500 元 手表"；
（3）对比型：已经缩小了购物意图，具体到了某几个产品。Query例如："诺基亚E71 E63″，"akg k450 px200″；
（4）确定型：已经做了基本决定，重点考察某个对象。Query例如："诺基亚N97″，"IBM T60″。通过对你的购物意图的分析，主搜索会呈现出完全不同的结果来。
之后的数个步骤后，主搜索系统便根据上述以及更多复杂的条件列出了搜索结果，这一切是由一千多台搜索服务器完成。然后你开始逐一点击浏览搜索出的宝贝。你开始查看宝贝详情页面。经常网购的亲们会发现，当你买过了一个宝贝之后，即便是商家多次修改了宝贝详情页，你仍然能够通过‘已买到的宝贝’查看当时的快照。这是为了防止商家对在商品详情中承诺过的东西赖账不认。那么显然，对于每年数十上百亿比交易的商品详情快照进行保存和快速调用不是一个简单的事情。这 其中又涉及到数套系统的共同协作，其中较为重要的是Tair，淘宝自行研发的分布式KV存储方案。
然后无论你是否真正进行了交易，你的这些访问行为便忠实的被系统记录下来，用于后续的业务逻辑和数据分析。这些记录中访问日志记录便是最重要的记录之一， 但是前边我们得知，这些访问是分布在各个地区很多不同的服务器上的，并且由于用户众多，这些日志记录都非常庞大，达到TB级别非常正常。那么为了快速及时 传输同步这些日志数据，淘宝研发了TimeTunnel，用于进行实时的数据传输，交给后端系统进行计算报表等操作。
你的浏览数据、交易数据以及其它很多很多的数据记录均会被保留下来。
使得淘宝存储的历史数据轻而易举的便达到了十数甚至更多个PB(1PB=1024TB=1048576GB)。如此巨大的数据量经过淘宝系统1: 120 的极限压缩存储在淘宝的数据仓库中。并且通过一个叫做云梯的，由 2000 多台服务器组成的超大规模数据系统不断的进行分析和挖掘。
从这些数据中淘宝能够知道小到你是谁，你喜欢什么，你的孩子几岁了，你是否在谈恋爱，喜欢玩魔兽世界的人喜欢什么样的饮料等，大到各行各业的零售情况、各类商品的兴衰消亡等等海量的信息。
说了这么多，其实也只是叙述了淘宝上正在运行的成千上万个系统中的寥寥几个。即便是你仅仅访问一次淘宝的首页，所涉及到的技术和系统规模都是你完全无法想 象的，是淘宝 2000 多名顶级的工程师们的心血结晶，其中甚至包括长江学者、国家科学技术最高奖得主等众多大牛。同样，百度、腾讯等的业务系统也绝不比淘宝简单。你需要知道的是，你每天使用的互联网产品，看似简单易用，背后却凝聚着难以想象的智慧与劳动。
