Shopee是东南亚领航电商平台，业务范围覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、泰国、越南、巴西等十余个市场。作为一个电商平台，商品系统处理着百亿级商品和百万级的并发，这对服务器资源提出了巨大的需求。在本次演讲中，我将分享在Shopee中我们是如何基于成本优先的原则去思考和应对海量商品系统带来的挑战并且成功节省下来千万级（人民币）的服务器成本。

演讲提纲：

1. Shopee 海量商品系统的挑战
   • 海量数据和高并发情况下的高额成本
2. Shopee 海量商品系统的应对
   • 降低成本的方法论
   • 缓存的应对 - 缓存利用率、预热、多级缓存
   • 存储的应对 - 数据归档、冷热分离
   • 更多的应对措施......

听众受益点：

• 面对百亿级数据和百万级并发的系统，技术上可能会遇到哪些具体的问题，面对这些问题除了堆机器，还能了解其他方法；
• 可以了解面对高并发，有哪些方法可以在节约成本的同时把性能损耗降到最低；
• 了解面对海量存储，有什么可行的思路和方法可以有效节约成本，以及如何落地；