11.11光棍节已经过去了，各大电商的价格战接近尾声，作为一名技术人员，也见证了不同的架构在面对如此高并发的情况下的处理能力。在这种商战中，重点关注的是淘宝，今年也是公布去OIE以来的第一次面对如此大的访问量。
双11一天时间，支付宝核心数据库集群处理了41亿个事务，执行285亿次SQL，生成15TB日志，访问1931亿次内存数据块，13亿个物理读。最核心的MySQL集群一天支持了20亿个事务。
淘宝双11头一分钟内千万级别访问量，购物车和支付宝无法访问。可见一致性这个事在面对高并发时的困难。不过，淘宝通过调整服务器资源配置，通过throtle流量的方式（拒绝用户）让系统稳定，可见淘宝运维能力很强。系统运维是架构设计的重中之重。
数据库又一次蛋定地顶住了，容量分析到位，预防措施到位，核心数据库顶住了每秒十万的事务，百万的SQL执行。
讨论话题：
1、支付宝核心数据库集群如此的处理能力，作为技术人员，请谈谈自己的感想。
2、淘宝已经开始转向开源系统了，而且已经经过了高并发的验证。在大数据时代下，是不是会有更多的互联网公司转向开源，在互联网行业准备做Oracle DBA的同学，是否意味着就业机会越来越少，该怎么办？
3、在感概如此威猛的集群处理能力同时，不得不提起蛋疼的12306，在业务复杂性和巅峰时间的负载比淘宝大促低很多的情况下，12306每次都扛不住，支付宝订单数超过一亿，而12306最高一天出票量大约是166万。问题会出现在什么地方？
4、你所负责的数据库，最高的事务数每秒达到多少？你是否考虑过如果一分钟内千万级别访问量压倒你所访问的数据库上，你如何去应对？是采用RAC还是采用mysql集群，还是用Oracle Exadata？
5、 淘宝运维部门在这次突然爆发高并发的快速处理能力起到很重要的作用。作为DBA,我们自己的团队是不是也具备这种能力？你平时是如何去部署预期高并发的预案？
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