www.163yun.com 设计要点九：配置中心 www.163yun.com 设计要点十：日志中心 www.163yun.com 设计要点十一：全链路监控 www.163yun.com 设计要点十二：全链路压测 www.163yun.com 微服务平台总览 容器平台 (多集群基础设施) Pod & Deployment 网络 Calico, 流水线管理 测试平台 (集成，场景测试) 单接口 用例 场景 用例 执行 集 定时 执行 接口 Mock 覆盖 率 生产镜像仓库 测试镜像 仓库 历史 管理 批量 导入 接口 监控 www.163yun.com 多样需求 持续集成 中台化 PaaS托管 容器化 分布式事务 服务治理 全链路压测 性能监控 注册发现 部署 测试平台 (集成，场景测试) 单接口 用例 场景 用例 执行 集 定时 执行 接口 Mock 覆盖 率 生产镜像 仓库 测试镜像 仓库 历史 管理 批量 导入 接口 监控 生产集群 镜像 同步 镜像拉取 自 动 部 署 手 动 触 发 代码到线上全流程管理 互联网化接口测试，场景测试 灵活执行集：冒烟，日常，回归

人网，从事过视频 监控、广告、IM、DevOps、中间件、数据仓库等技术方向 2015年加入美团·大众点评，负责配送业务系统建设，重点负责系统质量 保证、运营体系建设、核心系统架构升级等方向，支持美团配送业务发展 美团配送业务介绍 01 Agenda 02 MVP阶段 03 规模化阶段 04 精细化阶段 同城即时配送快送发展 Uber Eats Instacart Swiggy go-jek 海内外掀起一波创业浪潮 美团配送系统：机器与海量骑手协作，服务于全国商家与用户 履约能力 实现平台对运单调度的实时把控，对运单与运力的供需匹配 运营效率 加强对配送骑手的管控能力 提升配送全业务的运营效率，降低成本 履约流程：下单 -> 派单 -> 接单 -> 取货 -> 送达… 业务团队：招聘、采购、物料、培训、薪酬、保险.... 运营团队：运力结构、经营分析、绩效考核.... 单接口、核心依赖降级 • 业务大盘、Trace • 容灾预案集成到系统 核心依赖 端到端 服务SLA分级 与 场景化 核心依赖 ->  端到端 ->  场景化 的监控与容灾预案 规模化阶段：容灾能力 快速起量，系统质量、研发效率问题凸显 规模化阶段：系统容量 静态评估 工具辅助评估 场景压测 全链路压测 垂直拆分 水平拆分 自动归档 冗余备份 容量评估由人到系统 容量提升分阶段实施

• 不影响业务系统性能 代码埋点： • 优点：采集能力强 • 缺点：时间、人力成本大 实时数据采集－数据如何获取？ 可视化埋点： • 优点：成本低，速度快 • 缺点：行为记录信息少，支持的分析方式少 • Flume 日志收集可选技术 • Fluentd • Logstash • Scribe Flume Agent Source Incomin g Data Sink 已经处理的event数 Flume监控 日志数据获取实践 入库 解析 收集 采集 插码 实时数据采集新要求 业务系统无法配合修改，怎么办？ CDC的几种方法： • 触发器 • 时间戳 • 全表比对 • 日志对比 Change Data Capture（CDC） Oracle CDC建议方案－OGG OGG监控 OGG监控可选方案： • GoldenGate Director • Yelp MySQLStreamer Mysql CDC建议方案 Mysql CDC可选方案： • Canal Postgresql CDC 建议方案 BottledWater： • 支持postgresql 9.4及以后版本 • 几乎不影响数据库本身性能 • 事务一致性的输出 • 容错 上图摘自confluent官网 Flume适合： • 日志收集 • 日志传输 •

Quantum Computing Hadamard | Qubit 〉 华为量子计算云服务HiQ 1.0 HiQ云服务平台 基于华为云强大计算存储基础设施 HiQ云服务网页 2018年华为全联结大会首次发布 华为HiQ 2.0重点布局量子化学+量子调控：助力“专用”量子计算机研发 专用 vs 通用 “专用”量子计算机 “通用”量子计算机 主要应用 量子系统仿真 量子化学 组合优化 机器学习 全新设计IDE界面 上线Block UI编 程模式 推出 mapper功 能 开放 HiQ 源码到 公开平台 提供噪声模拟选项 增加哈密顿量期望 值的分布式模拟计 算模块 推出基于张量网络的 全概率模拟器 HiQ Fermion: 一站式量子化学模拟计算 量子化学模拟：量子计算机的杀手级应用 量子化学是应用量子力学原理 来研究化学问题的一门学科， 包括分子结构、分子与分子之 间的相互作用、碰撞和化学反 提供多种主流的费米子编码方法：Jordan-Wigner, Parity，Bravyi-Kitaev 等 4.提供支持并行计算梯度的 Optimziers，能更快收敛 5.模拟业界最大规模 VQE (C2H4,14 orbitals）（核心技术：高质量初态 ansatz 制 备，有效参数约减，线路优化，并行梯度计算等） 6.支持 GUI 界面友好编程体验 华为量子化学软件包 HIQ Fermion 1：多参数约减算法，可约减高达80%

问题示例 1. 我依赖一个远程服务，但在负责它的团队把它上线之前，我什 么也做不了 2. 我负责的功能依赖一堆的远程服务，为了本地调测，我必须从 头到尾梳理代码，再写一堆的mock语句把他们全mock掉了。 每当业务逻辑变化了，代码中要增减相应的mock语句；每当依 赖服务上线后，要把测试用例中对应的mock语句去掉。对测试 用例的修改工作贯穿于整个开发工作之中。 3. 我和某同事通过 我和其他团队共用一套分布式缓存服务，为了防止数据覆盖， 我只能和别人轮流排队上线调试，我等了一天，结果只能用一 个小时。 6. 我写了个消息Consumer，布到线上准备测测，结果，别人的消 息先到了，一下把我的预置数据全搞乱了… 7. 我的开发机性能还行，我想自己装一套依赖环境提高开发调测 效率，结果消息服务、缓存服务、服务框架装完一启动，80% 的系统资源就没有了，想想还有一堆的应用服务还没装，直接 泪崩… 8 远程服务 Mock配置 开关/策略… 路由 策略 … Mock过滤器 启 动 加 载 服务 调用 脚本引擎 Mock数据规范 格式规范： 1.静态匹配 2.动态匹配 3.多版本支持（服务版本） 管理规范： 1.服务谁提供，就由谁负责相应Mock数据的 制作。 2.mock数据可被使用者二次修改或替换。 3.mock数据独立工程管理。 静态匹配（json） 动态匹配（脚本）

APP消息，打扰多，用户遗漏概率大 拓展性 程序包小，可以关联调转 无大小限制，调转较难 智能化服务能力 微信自带组件，对接更容易 需根据场景单独对接，如人脸识别、支付等 产品自主性 需依托微信平台 完全自主可控 数据安全性 微信前端数据通过HTTPS传输 全业务流程数据传输监控 使用路径 微信端二级应用 一级入口 从技术的角度来比对，小程序和APP各具优势：小程序具备轻量级、跨平台、成本低、功能强和易传播的特征； 势。 6、探索需求 -- 分析可行性，选取合适的需求场景 什么需求适合进入第1版本？ 1.服务对接方式：提供API接口，而非H5页面 2.认证方式：基于后台API方式，而非要求用户再次输入 3.服务类型：属于查询、办理类，而非资讯信息、办事指南 4.服务具有便民、高频特征 帅选出第1版本要接入的百项高频便民事项 典型需求梳理场景 - 残疾人服务事项分析 7、产品设计—淬取政务服务信息要素、以用户为中心的展示 端 APP端 运营数 据分析 一体机 端 1.项目建设，考虑的维度有：需求-产品-前后端开发-测试-上线… 2.产品研发，需考虑的维度：产品可扩展，如多端支持（小程序端、APP端、一体机端）； 功能可扩展，如支持个人中心、证照、办事、资讯、特色专区等;可移植、易安装等； 及衍生的支撑工具系统，如运营数据分析； 产品视角 目录 一、移动政务应用服务现状与痛点 二、一个特殊的移动政务应用项目

美团点评旅游推荐系统的演进 郑刚 •2015年至今 美团点评酒旅事业群 •负责酒旅搜索排序推荐 •负责酒旅数据仓库和数据产品建设 •2014年之前 美团网技术部数据组 •参与数据平台搭建 •负责全平台数据仓库和数据产品建设 •2011年 百度电子商务事业部 •有啊商城的开发 •2010年毕业于中科院计算所 Outline •美团点评酒旅业务简介 •基于用户画像的召回策略演进 •基于L2R的排序策略优化 详情页推荐 2016Q3 酒旅交叉推荐 2016Q4 点评旅游推荐 酒店住宿 境内度假 境外度假 大交通 搜索/推荐 数据产品 酒旅数据仓库 数据挖掘 集团数据平台 旅游推荐产品形态 旅游场景下用户兴趣点不明 确，频道内超过50%订单来 自推荐 需求个性化 推荐形式多样 本异地差异大 季节性明显 旅游推荐面临的问题 本异地差异大 超过30%订单来自异地请求 常驻城市!=浏览城市 跟团游、景酒套餐关联多个景点 ，不适合按POI样式展现 季节性明显 冬季温泉订单占比超过20%, 而夏季不到7% 需求个性化 用户人群 时间地域场景 内容形态 基于用户画像的召回策略演进 热销策略 基于Deal所在城市统计分城市热销 分类 场景 召回策略 本地需求 常驻城市=浏览城市 (北京人浏览北京) 当地用户购买的热销POI 异地需求 常驻城市!=浏览城市 (重庆人浏览北京) 异地用户购买的热销POI

https://github.com/vipshop/Saturn 婆媳关系 为何而生 传统调度系统的问题、产品的定 位与选型 需要解决的问题 1 6 4 3 2 … 异构／多语言难以支持 5 缺乏统一监控、统一管理 (进程假死、运行状态未知) 缺乏容错、容灾，高可 用 缺乏分布式处理 无法合理利用机器资源 难以问题追踪 选型对比 Crontab Quartz Linux系统级的定时任务执行器 代码较新，使用Quartz进行调度。提供 高可用和分布式功能 功能单一，只支持Java，不支持 Shell(PHP)和消息驱动的作业调度 对任务超时、任务执行情况、监控逻辑 支持粒度功能较单一或缺乏 没有容器化选型？ 调度产品的定位 简易开发、简单维护 高可用、分片并发处理、资源调度动态平衡 支持Java、Shell以及本地模式(VIP还支持消息模式) 统一配置、统一监控、统一管理 VIP弹性调度系统 VIP弹性调度系统 -- Saturn 开源地址： Github.com/vipshop/Saturn 体系中的定位 服务化框OSP 开发框架Venus 唯品会基础架构体系 消息队列 VMS 全链路监控 Mercury 统一日志平台 dragonfly 任务调度平台 Saturn 统一配置中心 CfgCenter 统一鉴权中心 AuthCenter 服务网关 Janus 安全管理平台

状态类（响应码、交易状态、退款状态、商户状态） 耗时类（交易总时长、分段时长、SQL耗时、代码耗时） 统计类（订单量异常预警、非法IP预警、交易额过大） 网络异常（单通道和多通道、不同的分布场景） 撒网与实时监控 REAL-TIME MONITORING 可视化运营 VISUAL OPERATION 优先恢复 蓝绿部署 提前准备 服务降级 kill 慢SQL、摘节点、线 程栈和内存堆现场保留 4.页面查询不推荐全表查询，查询通过查询条件限制查询条数 5.页面下载条数和下载次数做限制，避免请求过多导致OOM 6.SQL优化目标必须满足range、ref或者consts，不可以是all类型，避免慢SQL 导致连接数耗尽影响业务功能 7.代码书写中考虑MySQL中共享锁和排它锁场景，预防产生死锁 8.代码中不建议使用@Transactional，因为一般业务场景中用不到，它影响数

设计思路路 搜索框架 报价引擎 待解问题 系统诉求 • 全⽹网价最低 • 航线报价最全 • 实时性最好 • 产品最丰富 • 预定最流畅 ⾯面临问题 航班舱位时刻变动 供应商规则调整密集 航司政策各有不不同 供应商的office权限不不⼀一致 运价规则变化繁多 GDS数据成本不不菲 低价缺失 报价不不全 变价 海海量量数据 • 规则量量 • 供应商规则量量2亿+ 阶梯式缓存，成本与报价新鲜度的权衡 • 闭环系统 • 索引库数据同步 • 本地缓存的设计，更更新策略略 • 缩减对象内存 • ⼀一致性哈希负载均衡 ⼼心得 • 不不同的业务场景，不不同的特征 • 结合特征去进⾏行行设计和优化 • 通⽤用!=最优 • 量量体裁⾐衣 待解问题 • 开舱发现 • 国际运价计算 • …