分布式系统架构基于dubbo划分个人中心、交易中心、充话费/流量服务、水电煤服务、电影票、海淘等模块，配置服务治理、服务降级及重试。配置中心、广告系统、二级页采用spring cloud实现。基于分布式数据库MongoDB解决大批量终端Id信息更新。基于ElasticSearch+Kafka实现站内搜索和ELK日志系统。分布式事务主要应用于交易中心的支付功能，采用TCC事务，保障支付一致性，消息最终一致性设计，最大努力通知型设计。分布式session使用Tomcat-redis-session-manager实现共享。采用zookeeper的分布式锁解决消息中心多模块竞争请求的问题。海量数据架构使用Mycat对Mysql分库分表，分散存储数据。使用MongoDB副本集，利用Bson结构和过期索引应对大批量数据增删。使用Redis Cluster做集群保障动态扩容，使用bitmap、HyperLogLog进行大数据量统计。使用ElasticSearch的Rollover Index实现日志系统的增量数据切换和过期数据删除。监控Rabbitmq的Dead-Letter-Exchange应对消息积压。高并发系统架构使用SLB+Tengine分散压力，优化并发连接数。Tomcat采用非阻塞协议Http11Nio2Protocol，启用压缩，优化并发连接数，JVM优化。使用Mysql+Mycat+SLB进行分库分表，读写分离。使用Redis+Ehcache多级缓存保存热点数据。使用Disrupter进行多分支并行校验。使用Rabbitmq对低耦合业务进行异步处理。使用strom实时统计热点数据，在redis保存权重，提高成功率。对热点数据预处理。高可用架构各业务模块多点布署保证高可用。采用Hystrix对异常的充值渠道进行熔断降级。使用Redis+Ehcache多级缓存。使用MHA+Mysql+Mycat+SLB、MongoDB副本集、Redis Cluster集群保证存储高可用。使用Rabbitmq镜像集群保证消息队列高可用。使用ElasticSearch+Zookeeper集群保证搜索引擎高可用。使用Zabbix自动化检测实时报警。高性能架构采用享元模式缓存各渠道充值商品，采用状态模式构建充值记录，采用原型模式构建订单VO转换。使用strom实时统计渠道良萎率，在redis保存各渠道权重，提高成功率。采用hystrix对问题渠道进行限流，隔离，降级。对充值记录进行Mycat分库分表，按时间线分片。新增补充工程，轮询各类失败记录进行补充。采用Disrupter进行多分支并行校验，不同类型订单处理采用策略模式，支付状态采用状态模式，参数对象转换采用原型模式。支付功能采用TCC事务，网关回调采用可靠消息最终一致性设计，发消息采用最大努力通知型设计，交易表分库分表。渠道校验采用策略模式***解绑定采用责任链模式，临时账号采用延迟队列，热点数据迁移到redis缓冲，项目优化拆分，通过rabbitmq异步通讯。消息中心数据膨胀，查询缓慢问题，使用mongodb层级格式重新设计表结构，利用mongodb过期索引动态批量删除，采用redis的bitmap类型记录大批量分发数据，采用hystrix对超时更新进行服务降级。广告系统、common server、二级页系统引入spring cloud，docker mesos、marathon、推荐引擎等。协助搭建自动化测试环境、ELK日志分析环境。