背景
以阿里云为代表的云计算平台的出现，给IT系统的运维带来了巨大的便利，我们的项目在14年创立之处就在使用阿里云的ECS。2016年度，我们借助单台ECS实例和精心设计的软件系统，跑出了接近1个亿的销售额，但随着业务规模的快速扩展和IT系统的演进，运维架构也做出了较大的调整。
关键点
- 将业务分拆为一般重要、关键和既重要又关键的模块
- 搭建持续集成环境和预发布环境
- 敲除单点故障，为保证SLA对关键服务做冗余处理
- 对未来数据规模的预估，并定期归档冷数据
- 用好内存型NoSQL，例如Redis
业务分拆的原则
业务分拆的方法有很多，微服务架构是其中一种不错的思路之一。但分拆的原则，是先分拆一般但数据量较大的业务模块，其次才会对核心业务模块分拆。
懒猪行S2B系统中的一个比较典型的例子，是消息盒子。最初的设计思路是将其与主体系统耦合在一起，并且把数据与业务数据一起放到MySQL中。但后续评估数据量时，发现消息盒子产生的巨大数据量，占用业务系统的数据库IO开销，对业务稳定性存在潜在的威胁。于是我们决定将其分拆到单*立的ECS实例中运行，数据库改用Redis，与主业务系统之间通过API接口交互数据。
负载均衡和跨境访问优化
作为一个面向B端商家的跨境旅游项目，要优先保障国内分销商家的访问，同时也要保障*地接社和游客的访问。
在早期的方案中，我们将服务器放在香港，同时对大陆和*访问。但随着业务的增长，大陆与香港之前的公网状况已经不允许我们这么做，于是我们把数据迁回大陆，在香港和大陆之间架设专线，然后通过香港的Nginx反向代理把境内服务器转发出去，这样同时满足了境内和*的访问要求。
懒猪行IT系统架构图（简化版）
数据库读写分类和分库分表原则
- 对历史数据的处理
懒猪行系统目前的数据规模还不算太大，基于对未来数据量发展的预估和后期维护的敏捷性，我们会定期归档一年前的历史交易数据到MongoDB中长期存储，这样对系统整体性能提升有显著帮助，同时以独立的服务模块维护，向主业务系统提供数据查询接口。 - 数据库读写分离
读写分离是访问量较大的IT系统都会采用的技术方案，但基于业务系统的特殊性（频繁的数据导出）和对数据分析挖掘（产品销售的关联性分析）的需求，我们采用一主多从的方案。 - 使用Redis缓存高频数据
操作人员频繁的查看和修改订单，消费、退款等操作，虽然实现了数据库读写分离，但仍然有不小的压力；另外，诸多同行对接API，可能会存在集中式的订单创建。使用内存型Redis缓存，可以减少90%以上的数据库读取操作，并且对较集中的订单创建（例如双11这样的场景）和修改操作“削峰”，提升系统的整体性能和健壮性。
作者信息：刘远程，杭州懒猪行Co-founder兼CTO。知名信息安全企业产品经理出身，曾多次创业并担任技术总监和CTO，具有丰富的互联网产品设计、开发和团队管理经验。