爱奇艺移动业务在过去几年中取得了迅猛发展，爱奇艺APP目前的月使用用户数超过6亿，成为仅次于微信的第二大APP。业务的爆炸式增长给技术团队提出了巨大的挑战，如何应对这类幸福的烦恼是很多互联网技术团队共同面临的难题。另外，当系统用户量达到一定规模后，任何对于系统架构层面的调整都无异于刀头舐血，需要慎之又慎，如何在支撑业务高速发展的同时，持续的保证技术架构的先进性，也是我们需要共同思考的问题。

将以爱奇艺移动业务后台系统的架构优化改造的实践为例，和大家一起探讨互联网高并发系统架构设计中那些常见的“坑”与“桥”，以及如何在满足业务需求与保持架构先进性之间找到适合的平衡点，进而能够与“狼”共舞，实现业务与技术的相互促进、共同发展。

演讲提纲

• 系统经历过的几次架构选择与演变；
• 面对流量洪峰的三板斧：

1. 接口流量限流
2. 熔断
3. 服务降级
4. 安全数据
5. 数据缓存
6. 跨机房互备等手段

• 系统化的服务质量监控体系；
• 用平台化思维解决业务中的技术问题。

听众益点

• 了解一个后台业务系统在不同阶段的技术选型与架构演进过程；
• 了解互联网高并发系统架构中常见的技术挑战与实战经验；
• 了解如何通过系统平台化的思维来解决业务中的问题；
• 最后探讨，既然没有一个固定不变的”好“架构，那未来的方向是什么？

以订单交易为线索，介绍整个京东到家系统的架构设计；以及在发展过程中我们如何设计的网关系统，随着流量的增大我们是如何做的系统set化，整个订单系统怎么实现高可用的,我们的预警容灾机制是如何完善的等等；这些经验都是我们从0到1逐步从实践中总结出来的，对于成长中的公司来说，这些架构升级和优化方面的经验可以为他们提供很好的指导和参考价值。帮助他们解决在架构设计过程中经常碰到的一些问题，让大家少走弯路；也让大家对一个成熟的电商系统有更深层次的了解；

演讲提纲

• 京东到家的架构总览；
• 京东到家网关系统的设计；
• 系统set化；
• 订单的下单流程架构；
• 订单的生产流程架构；
• 订单流程设计的若干关键技术点；
• 高可用预警措施；
• 容灾及高可用性；自动，手动；

听众收益

• 能学习到一个亿级pv电商系统的整体设计和架构的发展历程；
• 对他们在今后的工作中能在自己的公司中发挥更大的整体性的架构作用；
• 有独立设计一个电商系统的能力；

演讲摘要

C2C市场是电子商务领域一个重要的细分市场，近年来以二手闲置交易为切入点的各种C2C平台正在吸引越来越多的用户，其潜力和市场规模甚至远大于现有的B2C市场。相比B2C市场，C2C市场由于市场的两端都是个人用户，其数据和用户行为都有着不同的特点，这些特点给推荐系统提出了独特的挑战。

转转推荐系统自建设以来，经历了多次架构升级，每次架构升级都给业务效果带来了巨大的提升。本次分享将向大家介绍转转在C2C平台推荐系统架构演进方面的实践，包括历代推荐架构的设计初衷、核心挑战、演进逻辑等内容。

演讲提纲

• C2C市场中推荐系统的意义
• 多策略推荐系统架构设计
• 推荐系统架构实时化升级
• 实时推荐系统计算能力升级
• 统一商品/用户画像计算架构设计
• 离线挖掘作业架构设计

听众收益

• 了解不同阶段推荐系统架构的设计和实现要点
• 了解实时推荐系统的架构设计要点
• 了解离线/近线数据挖掘系统的架构设计要点

滴滴出行业务是一个实时、多状态、长过程的交易业务，日订单量也从15年的几百W上涨到了现在的超2500w（仅次于淘宝），并且在持续打仗中快速迭代，因此保证出行平台的高可用既非常重要也非常难。

本分享在抽丝剥茧地介绍弱依赖化、切流、限流、熔断、容量规划、一键预案等高可用技术的同时，也会重点介绍这些技术在滴滴的特色实践——异地多活、一键降级、防火放火等。

演讲提纲：

1. 常见的高可用技术

• 高可用模型——防火灭火放火；
• 弱依赖化；
• 切流；

2. 滴滴的高可用实践

• 滴滴出行平台核心业务架构的演变；
• 异地多活，全系统或子系统快速切流的基础设施；
• 一键降级，集成了切流、限流、熔断、开关、一键重启等所有预案的平台；
• 防火放火，线下仿真、线上灰度发布、线上放火盲测；
• 高可用落地，以竞赛推进或螺旋迭代的方式，在业务高速迭代的同时，较高效率地实现高可用落地。

听众受益

• 全面系统的了解常见的高可用技术；
• 了解滴滴出行平台的核心业务架构；
• 了解滴滴高可用实践中的经验。