為了應對雙十一，京東此前已經做了約1500個技術演練，京東高級副總裁、研發體系負責人張晨透露：“每一次演練都要求出現的問題在60秒內解決問題。”而事實上，從618到雙十一，不僅是銷售的狂歡，更是考驗電商平臺各種技術的時刻，“618是技術小考，雙十一才是大考”，張晨這樣總結。
在京東，技術像影子一樣緊密跟隨著業務：秒殺時的突發訪問，京東預留了20倍的流量，而在普通互聯網平臺上，忽然多了3倍的流量都倍感壓力；“諾亞方舟計劃”，是基礎的底層架構，京東正逐步完成新數據中心的遷移，給在其上跑的業務鋪上“新高速路”；年初開始的“京東大腦”計劃，讓這個平臺上無論是賣家還是買家精準對接，改善用戶體驗的同時，提升效率。

技術方面的變化與京東今年的發展狀態相對應。數據顯示，京東集團2015年第一季度營收為366億元人民幣，同比增加62%；阿里巴巴公布的2015年第一季度成績數據顯示，其收入達174.25億元人民幣，較上年同期增加45%；京東第一季度GMV（平臺交易總額）是878億元，同比增加99%，而阿里公布的第一季度GMV是京東的六倍多，達到6001億元，同比增加為40%。

業內人士分析：“雖然在絕對值上，第一季度京東的GMV僅為阿里的14.6%，但以如今的增加速度看，京東會在未來進一步減少與阿里的差距。”

業務增長背后必然要有IT技術進步的支撐，而這次保障京東雙11網絡順暢的是以下這三個殺手锏：

1
諾亞方舟計劃
隨著業務的發展，京東原有的數據中心里機器越來越多，機房分散在各處，這給整合資源帶來了不必要的耗損。今年春節前后，京東啟動了諾亞方舟計劃，逐步把分散的數據中心集中和遷移到一起。

京東集團京東云平臺首席架構師、系統技術部負責人劉海鋒透露：“在新的數據中心里，有非常大的規模集群，對外業務交流有將近10萬級別的Docker的體系識別，能承擔100%的流量。”今年的雙十一在數據中心里完成百分之百的業務和流量，至于遷移過來的業務，預先不需要嚴格的劃分，其策略是粗放地提供，根據使用的情況、流量、資源占用然后再作調整，達到各業務之間的資源分配更合理。

新數據中心具備了快速的自動配備資源的能力，以秒殺為例，一個按鈕便可實現資源配備，秒殺完成后，資源也能立即回歸原位。劉海峰透露，秒殺時事先估算流量的準確性并不高，這時也需人工輔助機器做及時調配，而對那些有規律的業務，在線圖片、訂單、商品頁面等，對其流量有預測，則完全實現機器化調配。

2
多中心布局
如果說諾亞方舟修建的是高速公路，在其上進行數據的存取，京東開啟了多中心布局。這樣的設計也是基于猛增的流量，據京東商城平臺研發部交易平臺總監王曉鐘透露，往年的618和雙十一都靠一個機房做起來，今年的流量是往年的幾倍，“多中心的一個含義是交易和流量同時分發到多個中心備份。”

整個交易從數據層面來說，可以分為用戶數據和商家數據，用戶數據有訂單數據和購物車數據，商家數據包括商品、促銷和庫存數據。京東根據數據性質的不同設置了熱備中心和冷備中心，據了解，這樣做的好處有兩點，其一是吞吐量提升了一倍，其二是如果發生單邊數據丟失，或者數據突然不寫入等情況發生，則通過其它機房替換。

所謂冷數據是指訪問較多的數據，反之則是熱數據。據了解，京東的商品量大概有幾個億左右，常訪問到的就進入熱備集群，幾乎不訪問的就進行冷備，這樣其實在冷備集群里是沒有流量的。但冷備需要支出軟件成本，好比一百臺機器存著不用，是一個很大的成本。

在軟件成本上熱備比冷備低，但是熱備具有高可用性，且需要非常穩定的運作。熱備最大的挑戰在于軟件架構，王曉忠總結，熱備需要解決三個方面的問題：第一數據不一致，寫數據如果是熱備，兩邊的數據怎么保證一致是很大問題；第二集群規模也是一個問題，冷備可以做一個小規模，熱備集群規模要大得多，當時軟件架構不成熟，對于京東交易系統來說，它是一個慢慢發展的過程，不大可能一步到位；第三，隨著交易量的增大，對線上高可用的要求也不一樣。隨著京東交易規模的增大，訂單量也在迅速增長，對整個商城的影響還是挺大的，所以需求的劇增，我們的架構就跟著不同的系統要求做不同的變化。

目前在京東平臺上出現多種業務，但在王曉忠那里都歸結為數據，他說多中心交易除了多做幾個數據中心寫入和備份數據外，每個中心的內部還要進行詳細的切分。以交易系統為例，最擔心的是突發流量，這時數據中心就要判斷流量是否正常，異常流量又被判斷為特別異常型，例如遇到競爭對手搗亂或者黑客攻擊，京東第一時間屏蔽這樣的賬號，甚至封號。還有另外一種異常流量便是類似于秒殺這樣的交易，今年618，京東推出6.18元買某件商品，這時會出現正常的異常流量，對于電商交易系統來說，對害怕的是出現這種突發流量，所以在今年雙十一，京東設計峰值在20倍，王曉忠透露：“按照歷史的經驗，峰值到20倍很少能突破。”

3
京東大腦計劃
今年年初，京東開啟了京東大腦計劃，其目的是為了提高平臺上的運作效率，于用戶來說，能精確找到自己需要和潛在需要的商品，對商家而言，則是有了商品能找到精準的用戶推送。

京東集團研發部的研發總監楊光信認為，之所以把這個計劃總結為京東大腦，是想用人工智能或者AI技術去提高京東的運營效率，“京東從數據層面已經做好了準備。”楊光信總結，京東有著多數互聯網公司羨慕的數據，“京東所有的用戶數據都是用戶花錢留下的，真正代表用戶意圖或者是消費行為的各個方面，此其一，其二是京東平臺上的交易很少有刷單的情形，因此數據質量是有保證的。”

自成立以來，京東積累了十幾年的用戶數據，這上面可以發揮的余地比較大，例如在商品推送上，京東大腦擬做到千人千面，其交易是以用戶的家庭為單位進行畫像，假如追蹤到某個賬戶在頻繁購買紙尿褲，嬰兒用品，就可以判斷這是一個有小孩的家庭，以后商品的推送是關聯知識圖譜，做更加深度的發掘。

地理坐標也是推送時考慮的因素。在北京地區，京東通過檢測發現，望京地區對于日韓品牌電飯煲的購買異常活躍，而在南五環的黃村地區，用戶則喜歡買國產手機的低端產品，在今年iPhone6s上市期間，朝陽區的某些用戶比較積極……

楊光信透露，這樣的關聯對于快速發貨具有重要意義，可以預先把一些熱銷商品提前放到站點，該地區用戶點擊購買，便可以第一時間發貨，及時送到，這是他從雅虎北研來到京東一直在將雅虎的技術與京東業務進行緊密結合的嘗試。