就拿淘寶來說說。
先說你看到的頁面上，最重要的幾個：
【推薦商品】——要根據用戶之前的記錄和與好友的關係來生成. 另外就是根據用戶的信息和行為,要做機器學習和數據挖掘,從而來挑出最匹配的廣告.這也是比較花人力的事情.
【搜索商品】——這個功能，如果你有幾千條商品，完全可以用select * from tableXX where title like %XX%這樣的操作來搞定。但是——當你有10000000000（一百億）條商品的時候，任何一個數據庫都無法存放了，請問你怎麼搜索？這裡需要用到分佈式的數據存儲方案，另外這個搜索也不可能直接從數據庫裡來取數據，必然要用到搜索引擎（簡單來說搜索引擎更快）。好，能搜出商品了，是否大功告成可以啵一個了呢？早著呢，誰家的商品出現在第一頁？這裡需要用到巨複雜的排序算法。要是再根據你的購買行為做一些個性化的推薦——這夠一幫牛叉的算法工程師奮鬥終生了。
【商品詳情】——就是搜索完畢，看到你感興趣的，點擊查看商品的頁面，這個頁面有商品的屬性、詳細描述、評價、賣家信息等等，這個頁面的每天展示次數在50億以上，同樣的道理，如果你做一個網站每天有10個人訪問，你絲毫感覺不到服務器的壓力，但是50億，要解決的問題就多了去了。首先，這些請求不能直接壓到數據庫上，任何單機或分佈式的數據庫，承受30億每天的壓力，都將崩潰到完全沒有幸福感，這種情況下要用到的技術就是大規模的分佈式緩存，所有的賣家信息、評價信息、商品描述都是從緩存裡面來取到的，甚至更加極致的一點“商品的瀏覽量”這個信息，每打開頁面一次都要刷新，你猜能夠從緩存裡面來取嗎？淘寶做到了，整個商品的詳情都在緩存裡面。
【商品圖片】——一個商品有5個圖片，商品描述裡面有更多圖片，你猜淘寶有多少張圖片要存儲？100億以上。這麼多圖片要是在你的硬盤裡面，你怎麼去查找其中的一張？要是你的同學想拷貝你的圖片，你需要他準備多少塊硬盤？你需要配置多少大的帶寬？你們的網卡是否能夠承受？你需要多長時間拷貝給他？這樣的規模，很不幸市面上已經沒有任何商業的解決方案，最終我們必須自己來開發一套存儲系統，如果你聽說過google的GFS，我們跟他類似，叫TFS。順便說一下，騰訊也有這樣的一套，也叫TFS。
【廣告系統】——淘寶上有很多廣告，什麼，你不知道？那說明我們的廣告做的還不錯，居然很多人不認為它是廣告，賣家怎麼出價去買淘寶的廣告位？廣告怎麼展示？怎麼查看廣告效果？這又是一套算法精奇的系統。
【BOSS系統】——淘寶的工作人員怎麼去管理這麼龐大的一個系統，例如某時刻突然宣佈某位作家的作品全部從淘寶消失，從數據庫到搜索引擎到廣告系統，裡面的相關數據在幾分鐘內全部消失，這又需要一個牛叉的後臺支撐系統。
【運維體系】——支持這麼龐大的一個網站，你猜需要多少臺服務器？幾千臺？那是零頭。這麼多服務器，上面部署什麼操作系統，操作系統的內核能否優化？Java虛擬機能否優化？通信模塊有沒有榨取性能的空間？軟件怎麼部署上去？出了問題怎麼回滾？你裝過操作系統吧，優化過吧，被360坑過沒，崩潰過沒？這裡面又有很多門道。
不再多寫了，除了上面提到的這些，還有很多很多需要做的技術，當然並不是這些東西有多麼高不可攀，任何複雜的龐大的東西都是從小到大做起來的，裡面需要牛叉到不行的大犇，也需要充滿好奇心的菜鳥，最後這一句，你當我是別有用心好了。
另外樹大招風,你要一個很強的安全小組來保證網站在受攻擊的時候能防禦好,還有要防止垃圾信息和噁心廣告或者程序的散播. 另外還有為了全球化而帶來的多語言問題.
via：子柳
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