摘要 : 都以为“双十一”天猫571亿元交易并不完全归功于支付宝。真实情况是，支付宝等各种的交易占比32%，银行交易占比是57%。银行的交易系统并没有想象中那么不堪一击。

都以为“双十一”天猫571亿元都归功于阿里的支付宝交易等，根本不是这回事。真实情况是，支付宝等各种的交易占比32%，银行交易占比是57%。而支付宝各种交易笔还不如银行一天的交易笔。

不信，我给你算算小学生能都算出的算术题。当然，天猫的人不一定能懂，他们的数学真是体育老师教的，一条内裤能算出1.5米长。

这个话题的背后是，银行的后台真不如阿里的后台吗？这是一个很有趣的话题。一般来说，对阿里的赞誉在“分布式交易系统”，对银行后台吐槽是“集中式”交易系统。

果真如此？

一. 天猫交易笔数是多少？

口说无凭，咱们看看数字。

天猫24小时的交易额是571亿元，移动交易额达到243亿元，占总交易额42.6%，交易笔数是1.97亿笔，物流订单2.78亿单，峰值是285万笔/分钟。

以上是天猫公开的数据。

由于阿里并没有公开双十一的总交易笔数，这里我们根据上面提供的公开数据进行一个初步的推断。假设移动端的每笔交易平均金额（243亿/1.97亿笔=约123元人民币）跟非移动端的每笔交易平均金额，那么总交易笔数可粗略计算为571亿/每笔123元=4.63亿笔（实际数据与此会有出入，比如由于非移动端每笔平均交易金额可能高于移动端，导致总体每笔平均交易金额提升，而总交易笔数低于4.63亿笔。基于本文的目的只是做粗略推算，此处暂取4.63亿笔做后续推算使用。）

二．银行交易占比是多少？

根据蚂蚁金服官方公布的数据，从交易的渠道来说，支付宝“快捷支付”占比为56.9%，“网银支付”占比0.7%，两者加起来占比为57.6%，走的主要是银行渠道。

支付宝余额占比为12.5%，余额宝为11.5%，天猫宝和天猫分期购分别为7.3%和1.1%，这四种方式加起来占比32.4%，走的是阿里内部的交易系统。

问题来了，这两种渠道相加是90%，那么，其他10%的交易走哪些渠道？不科学啊。（我也没明白，为啥还有10%不知道是从哪儿走的）

注意，57.6%的交易通道走的是银行通道，这意味着，“双十一”交易峰值对技术的挑战以及交易总量给所有IT支撑系统带来的压力是由支付宝以及银行共同支撑的，而且银行承担了很大部分的压力。

这下明白了吧？

三．银行和淘宝谁强谁弱？

继续分析。以上数字折算交易笔数的话，通过银行进行支付的交易为2.66亿笔（总交易笔数4.63亿*57.6%）；通过支付宝余额完成的交易笔数约为5790万笔（总交易笔数4.63亿*12.5%）。

阿里公布的数据是，排第一名的银行占总银行交易量的23%，折成交易占比是13.2% (57.6%*23%=13.2%), 相应的交易笔数大约为6130万笔。

也就是说，在双十一当天，某个银行处理来自阿里的支付交易是6130万笔（占比13.2%），而阿里内部占比最高的支付宝余额支付系统直接处理的交易为5790万笔（占比12.5%），谁更厉害呢？

而总交易量方面，据了解该银行双11当天一天处理的交易笔数高达4.8亿笔，甚至还超过了上面我们所估算的阿里双十一当天的总交易笔数4.63亿笔！

谁更厉害呢？

另外，该银行在处理如此大规模并发交易的时候，其交易系统响应时间始终保持在非常高速的几十毫秒级的范围内。而这种服务水平对于该行而言并不是什么新鲜事，在其他的交易高峰时段，比如国庆、春节等等，都保持了非常高水准的类似的水平。

此外，不只是该银行，在双十一当天，很多银行的交易量也都有不同程度的提升，其中也有几家国内大行的总交易笔数接近上述银行的规模。

总而言之一句话，银行小伙伴并不像大家说的弱爆了，还是挺给力的。

四. 分布式强还是集中式强？

好了，做完了数学题，来看看背后的原因。

最重要的一点是CAP理论。其实这个理论在互联网圈子谈的较多，这是指任何系统在一致性、可用性、分区容忍度三个维度方面，不能兼得，最多只能得其二。分布式和集中式两种架构只是在三者中的不同取舍而已。银行的集中式选择了C和A，选择了交易的实时强一致性；阿里选择了P，在C和A之间取个平衡，这意味着选择了交易的最终一致性或者牺牲响应时间。

银行必须选择C和A，因为必须确保交易数据的实时强一致性，否则造成金融风险后果是不堪设想的。银行系统由于需要承担社会稳定民生不可或缺的金融基本服务，因此其系统的设计比起阿里的交易系统而言更加的复杂，在业务监管方面要接受银监会、外管局、公安局等多个部门的监管，业务必定要合规。例如，某部门列出一个黑名单，银行在每个关键点（比如存取款业务）都要检查，更何况这些年对反欺诈、反洗钱等的监管要求。所以说，即便是交易量相同，支付宝的复杂度远远比不上银行的复杂度。

还有人说了，为什么淘宝能支撑这么大的交易额？这要客观看。阿里的技术在那里放着，通俗来说，阿里是采用分布式计算，将购物、浏览、广告、交易等多个业务系统放在不同的后台中，避免了网络堵塞，解决了数据问题。当然，阿里在这方面投入的人力、财力不是简单能用金钱能衡量的。国内也只有阿里一家能做到，最明显的是去“IOE”架构。

国内银行基本都是使用大型机或高端小型机作为其核心数据库系统和关键交易系统，特点是稳定、安全性高，RAS高，数据处理能力强，缺点是其硬件设备初次购买价格偏贵（不考虑其他软件许可证、占地空间、用电、网络、维护等其他因素的情况下）。

五.强强联手才是关键

集中式系统和分布式系统各有所长，不能完全将两者对立起来。

最终要靠用户和业务说话。比如如果把银行的各种合规要求加到阿里的支付系统，那当前的分布式外加分库分表的模式是否能够有效地处理，可能就是一个很大的问号？而对于银行的一些外围系统而言，分布式的架构确实也值得借鉴，比如如何架构大规模的Web服务器，内容分发服务器等等，都是值得学习的地方。简单来说，分布式和集中式各有所长，阿里双十一的交易支撑其实也是这种分布式+集中式而共同实现的。

有些银行也尝试用X86系统，规模不大，非关键性没有问题。综合看，不同银行有不同的定位，对稳定性的要求以及对单节点扩展能力的要求都不同。银行对关键业务、关键数据以及非关键业务、非关键数据节点的横向扩展能力都有各自的策略，如何保障系统的稳定性和安全性和数据一致性最重要。

业内从应用角度把系统分为SOR、SOE和SOI，SOR（System of Records）专注数据和关键交易部分，SOE（System of Engagement）专注在客户连接能力和交互部分，SOI（System of Insight）侧重在分析系统。

比如像银行这样复杂的业务系统，前端可以用分布式架构做产品购买、展示、引流、陈列、分析等非核心业务，后端可以用大型机或高端服务器专注数据和关键交易，两者结合才是“各尽其能”。

一句话，根据业务选架构才是对业务负责。

再说产品，IOE也有分布式架构的产品。一句话，为用户提供价值的才是好产品。

六. 结束语

只看数据，你不能只看热闹，还要看为什么，对吧。