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摘要

转眼间8个年头，从早期价格当先的促销活动，一步步走来，如今的双11已经形成了一条完整的链条：价格服务――产品品质――泛娱乐化传播。对于商家来说，双11的意义更多了一份关乎自身全链路的考察和检阅；对于用户来说只会变得更加理性。电商年年备战“双11”，而今年却悄

转眼间8个年头，从早期价格当先的促销活动，一步步走来，如今的双11已经形成了一条完整的链条：价格服务――产品品质――泛娱乐化传播。对于商家来说，双11的意义更多了一份关乎自身全链路的考察和检阅；对于用户来说只会变得更加理性。

电商年年备战“双11”，而今年却悄悄产生了一些变化。这与消费升级不无关系。在品途商业评论上个月举办的消费升级大会中发布的《新质生活・品质时代2016消费升级白皮书》中显示：中国网购总规模已经超过美国约30%――40%的数量，而消费者也更愿意为便捷和健康溢价。

95后在消费升级领域中逐渐成为一股强大的力量。数据显示，目前95后购买过奢侈品的比重高达23%，其中唯品会95后用户购买奢侈品的比例高达32%；香奈儿Chanel、古驰GUCCI、爱马仕Hermes成为95后最喜欢的奢侈品品牌。

那么，今年的网购节“双11”是否也与上述两个报告所说的吻合？本文品途商业评论从网民购物变化、网购体验升级、网购物流升级和网购平台营销升级四大角度全面解读今年网购用户的消费变化以及“双11各大电商平台都进行了哪些消费升级的举动。为您的网购进行一些指引。

今年，网民的购物实力更加强大。网民变化主要基于三点分别是消费金额、消费用品的品牌质量以及知识经济消费激增。

双十一前夕，市场调研公司尼尔森发布了《2016“双11”营销热点报告》。报告称，中国消费者今年对双十一的热情有增无减，近九成消费者计划参与，近六成消费者与2015年相比都增加了双十一的网购预算，消费者的购买行为也更有计划性。以下为本次调研的五个有趣发现：

购物热情高，消费更有计划性，购物车平均提前四天装满。
平均预算1719元，较去年小幅上涨；男性多买给伴侣，女性多孝敬父母。
促销和折扣主导着消费者的参与意愿，最受吐槽的是“感觉双十一期间价格并无太大优惠”。
直播和千人千面等新型营销方式在消费者中整体接受度有限，但在26-35岁的消费者中较受欢迎――他们也是双十一跨境网购的主力消费军。
海淘热度不减，跨境电商网站青睐度高。

天猫美家发布双11预售排行榜，林氏木业、九牧、全友分列天猫家装家居行业预售期前三，成为今年双11最有希望冲冠的企业。

从今年天猫美家预售情况来看，随着国人消费水平的升级，人们越来越青睐选择高品质单品。如膳魔师JNL真空超轻保温杯预售已超8万个；芝华士 “经典头等舱2.0”功能升级单人沙发销量已突破千万。此外，代表消费升级的智能指纹锁行业今年也呈爆发式增长，同比去年已达到80%的增速。

随着消费升级的步伐加快，人们已经不再满足于将华服和美食塞满购物车，这一次，消费热点的风向标终于指向了前所未有的关键领域――知识。

“分答”自2016年5月诞生，获得付费用户超过100万，交易总额超过1800万。 “分答”也藉此获得了一亿美金估值。知乎live上线5个月，人均消费为52.08元，重复购买率达到37%。罗辑思维在旗下“得到”APP中推出了一系列付费订阅专栏，订阅火爆。

随着诸如VR、AR等新技术的发展，远程获取知识将变得更加身临其境，知识供应商将能够对接进更多用户的应用场景。如此看来，知识经济，或者说付费内容经济的春天，想必还在远方。

今年，网购平台为了解决经常被网友诟病的假货问题、退换货问题做了不少努力，甚至还引用了VR技术提升购物体验。

京东在双11前夕抛开销售额影响，对自家平台上的小家电商品展开密集式抽查和自查行动。

京东不仅提出“理性消费”这样一个有点跟行业唱反调的消费理念。而且在此之前还通过联合中国质量认证中心（CQC）和多家权威机构，共同发布了京东小家电准入标准和实施规则，并在11月2日对外公布了首批小家电抽检结果，公开点名雷瓦、可思美、瑞士风/博瑞客、奥克斯、清华同方、BroadLink、QIC和康佳等8个品牌，对其提供的8类批次的小家电商品因不能达到京东小家电准入要求而进行了下架处理。

并且，京东方面还表示，直到这些产品完成“整改”，通过国家标准检验检查并符合京东的小家电准入标准之后，才会重新安排在京东平台上架。

11月8日消息，淘宝发布《淘宝赠品问题争议处理规范》更新公示通知，将对原《淘宝争议处理规则》的解读版“淘宝赠品问题的争议处理”，更新为《淘宝赠品问题争议处理规范》。

报告｜外卖市场二八效应渐显，20%优质白领得商家用80%精力去服务

DCCI近日发布的一份名为《中国白领人群网络外卖市场品牌价值研究报告》的报告显示，白领外卖用户需求最为强劲、需求频率高、消费能力强，且可向下午茶等领域扩展。白领用户整体上更关注食品安全、商家品质和配送服务，对于价格反而不是最敏感的。在大多数创业型外卖平台被“

VR购物这个概念一直都停留在纸面上或者是展厅里。真实体验VR购物的人可谓是少之又是。淘宝在11月1号推出“Buy+”的VR会场，一直持续到11月11号。

只要有智能手机和VR头盔就可以体验，任何用户都可以通过手机淘宝进入Buy＋频道。因为担心VR设备还不够普及，阿里还特别准备了定制版Cardboard眼镜，用户可以花费1元就可以天猫超市购买。

这次VR购物从体验上来看，更多还是尝鲜，但毕竟这是VR购物真正大规模实用的第一步，这次实战有不少可取之处的，而且它展现了未来另一种体验式的购物方式。

双11这场零售业年度盛会，离不开强大物流体系的支撑，这也是各大玩家比拼购物体验的着力点。

考虑到天猫、京东已升级至无死角竞争，双11期间菜鸟与京东物流的比拼备受瞩目，为迎接史上快递峰值，双方不约而同地亮剑，前者力推众包，后者祭出无人仓。

对于处理订单总量：菜鸟生态配送去年京东双11当天全部订单，只需半天便轻松搞定。如果京东配送天猫双11当天全部订单，即便其通过资源调度、大数据赋能实现超常发挥，日处理订单达到千万级，也至少需要1个月才能完全消化。

再说用户平均签收时长，把首单签收列为衡量标准。去年双11，天猫仅用14分钟就完成首单配送，由菜鸟合作伙伴日日顺物流送达，今年京东618首单仅用7分钟送达。

各项结果都非常明显，资本市场对菜鸟、京东物流的不同反应或许可以折射出二者发展现状。前者3月获得超百亿元A轮融资，并不断有世界级投资者通过不同渠道接触，后者仍处于母体喂养阶段，京东持续向其输血以保证与现有业务相匹配。

912亿元成交额，4.67亿个物流订单――这是去年“双11”阿里巴巴旗下平台创造的纪录。据预测，今年“双11”的全民“买买买”或将给快递业带来超10亿个包裹。不过，随着电子面单、智能分单等技术普及，各快递公司自动化程度提升，预计今年“双11”当天将成为揽收高峰期，这也将推动消费者签收时效提前。

通过自动化，一位普通分拣师一天的工作量约1000单，一台机器不间断运转可以节省近480个师傅的劳动力，处理同样数量快件节省的分拣人力会非常可观。今年“双11”可实现大量订单前置发货，过去是按照订单产生的时间顺序出订单，现在基于大数据预测和云计算，可以按照目的地进行订单分配，这一分配环节在商家端订单产生后即可实现。

全行业将有268万名一线人员投入到快递服务中，较去年增长超过50%，干线车辆增长59%，航空运力增长40%左右。

自2016年3月8日起，天猫便率先在服饰类目下试行了“上门取退”服务，此次升级后，支持上门取退的类目已扩至除大家电、生鲜以外的所有类目。

大到家装重货、小到服装配饰都可以在线一键选择上门取退了。考虑到大家电类商品因在取货环节需对产品进行专业检测，非普通快递人员能够完成；而生鲜类商品则需要专业的冷链物流，因此这两个类目暂时不列入“上门取退”的商品范围内。为了完全解决大家电和生鲜类目下的上门取退问题，天猫已经启动了新一轮方案设计。

至于营销吗，几本还是天猫和京东的主力战场，谁让天猫有马云爸爸，京东有奶茶妹妹呢？

2016年，天猫双11晚会将再度升级，从11月1日的发布会上获悉：不仅世界级大导演、号称美国“超级碗”之王的节目制作人大卫・希尔露面并担当本次双11晚会的总导演，更是宣布全球“推广大使”水果姐凯蒂・佩里（Katy Perry）、美剧《破产姐妹花》主演贝丝・比厄、世界杯金靴得主托马斯・穆勒，以及李宇春、林志玲、李玟、邓紫棋、明道、TFboys、SNH48、薛之谦、大张伟、贾乃亮等加盟双11狂欢夜。

以天猫为例，最近两天天猫发放了很多类似于支付定金、预约金的活动和专区，其目的就是为了通过这种方式提前“绑定”消费者，为拉动双11的流量和销量“蓄势”。

相比之下，京东的策略则更显“激进”，直接在11月1日推出了超级秒杀日（以秒杀频道的大规模促销带动全站大促），通过这种单刀直入的方式宣布双11提前来临。这还不算什么，东哥为了京东跟天猫打，亲自做大盘鸡了，通过直播抢流量，大佬都这么拼，我们这些草根还有什么理由不努力呢？

让小编不禁感叹，跟马云爸爸众星云集相比，东哥有点落寞，还好有奶茶妹妹。

双11好戏，今天已经拉开帷幕。转眼间8个年头，从早期价格当先的促销活动，一步步走来，如今的双11已经形成了一条完整的链条：价格服务――产品品质――泛娱乐化传播。对于商家来说，双11的意义更多了一份关乎自身全链路的考察和检阅；对于用户来说只会变得更加理性。

分布式原理和实战45讲分布式原理与实战

分布式理论,分布式的理解,分布式理念,分布式原理介绍

从这一课时开始，专栏内容进入最后一个模块，即分布式高可用系列，这部分的内容，我将以电商大促为背景，讲解系统限流、降级熔断、负载均衡、稳定性指标、系统监控和日志系统等方面的内容。

今天一起来讨论一下，在面对电商大促、秒杀抢购等高并发的业务场景时，都有哪些高可用的保障手段。

每年的电商大促活动，规模最大的就是双十一促销，双十一已经从光棍节，演变成了国内最大的电商促销活动。每年的双十一，我都会买一些打折力度比较大的商品，特别是数码产品，比如相机、键盘等，相信你肯定也和我一样，有很多“买买买”的经历。

类似双十一、618 这种促销活动，都会设置整点抢购。不知道你在双十一零点下单的过程中，有没有经历过排队等待，或者系统不可用的情况呢？

另外，细心的你可能已经发现了，历年的双十一活动，当天往往是不支持退款的，几大电商网站都会提前发布公告，对和订单无关的业务进行降级，比如订单退款。

上面这些，都是系统高可用的保障手段。以限制退款为例，一方面从业务角度考虑，由于活动期间流量巨大，订单产生数量过大，需要节省平台和商家的人力资源，节省库存盘点等工作；另一方面，退款处理并不是核心流程，在双十一当天，商家也没有这么多的资源来处理退款请求，在服务治理中，这是典型的业务降级，保护系统，对非核心业务做降级处理。

电商大促高可用活动保障的核心是什么呢？当然是稳定性了。

大促是对系统架构的大考，稳定性是技术保障的核心，大公司内部都有严格的故障管理手段，以及故障评级制度，业务团队出现一个大的线上故障，可能一年的绩效都要受影响。

在服务治理中有一个服务可用性的概念，服务可用性是对服务等级协议 SLA 的描述，我们平时说的 4 个 9、5 个 9，就是 SLA。在实际业务中，即使是 4 个 9 的可用性，可能也不足以满足业务需求。我们来做一个简单的计算，假设一个核心链路依赖 10 个服务，这 10 个服务的可用性是 99.99%，那这个核心链路的可用性是 99.99% 的 10 次方，也就是 99.9%，可用性直接下降了一个等级，关联服务再多一些，可用性会更低。

这是一个理想的估算，在生产环境中，还要考虑服务发布、部署等导致的停机情况，可用性还会降低，如果是银行业、金融业等对可用性非常敏感的行业，这个数字是远远不够的。

回到电商大促，我们结合电商的业务场景，讨论一下在电商大促时，如果要保证高可用性，可以从哪些方面入手呢？

第一个特点是 海量用户请求， 万倍日常流量，大促期间的流量是平时的千百倍甚至万倍，从这一点来讲，要做好容量规划，在平时的演练中需做好调度。目前大部分公司的部署都是应用 Docker 容器化编排，分布式需要快速扩展集群，而容器化编排操作简单，可以快速扩展实例，可以说，容器化和分布式是天生一对，提供了一个很好的解决方案。

第二点是 流量突增，是典型的秒杀系统请求曲线，我们都知道秒杀系统的流量是在瞬间达到一个峰值，流量曲线非常陡峭。为了吸引用户下单，电商大促一般都会安排若干场的秒杀抢购，为了应对这个特性，可以通过独立热点集群部署、消息队列削峰、相关活动商品预热缓存等方案来解决。

关于活动商品预热，这里简单展开说一下，秒杀活动都会提前给用户预告商品，为了避免抢购时服务不可用，我们可以提前把相关商品数据都加载到缓存中，通过缓存来支撑海量请求。

在模块六“分布式缓存”中，我花了很多篇幅对缓存的高可用、缓存命中率等知识点做了分享，你可以回顾并思考一下，秒杀活动中如何预热商品数据，可以更好地支撑前端请求？

最后一点是 高并发， 支撑海量用户请求，对于业务系统来说就是高并发，QPS 会是平时的几百倍甚至更高。开发经验比较多的同学都知道，如果在系统设计时没有考虑过高并发的情况，即使业务系统平时运行得好好的，如果并发量一旦增加，就会经常出现各种诡异的业务问题。比如，在电商业务中，可能会出现用户订单丢失、库存扣减异常、超卖等问题。

应对高并发，需要我们在前期系统设计时，考虑到并发系统容易出现的问题，比如在 Java 语言中，高并发时的 ThreadLocal 数据异常，数据库高并发的锁冲突、死锁等问题点，进行针对性的设计，避免出现业务异常。

可以看到，电商大促面临的问题主要是支撑高并发和高可用，高可用常见的手段有缓存、消息队列，关于这两部分的内容，我们在前面课时中也花了很大的篇幅去介绍，这里就不再赘述了。

另外还有一点在大促时特别重要，那就是避免服务雪崩问题、链路问题、故障传导。

关于服务雪崩我们在模块三“分布式服务”中简单提过，除了对服务可用性的追求，微服务架构一个绕不过去的问题就是 服务雪崩。由于微服务调用通常是通过一个链路的形式进行，各个服务之间是一个调用链，牵一发而动全身，某个服务提供者宕机，可能导致整个链路上的连续失败，出现整体超时，最后可能导致业务系统停止服务。

避免服务雪崩问题，可以从限流、降级、熔断、隔离这几个方面入手，我喜欢称它们为高可用的 8 字箴言，在本模块后面的课时中，我将继续深入讨论这几个知识点。

这一课时的内容，以双十一电商大促作为背景，总结了电商大促的业务特点，业务开发中保证稳定性的关键，并且简单介绍了高可用技术保障的几个常见手段，包括我们在前面讲解的消息队列技术、缓存技术，以及后面要展开讲解的限流、降级、熔断、隔离、负载均衡等手段。

在你的工作中，在对系统进行高可用设计时，都做了哪些工作呢？比如如何进行容量评估，超出系统水位如何进行限流和降级，使用了哪些高可用技术中间件呢？欢迎留言分享你的经验。

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