⾼性能⾼可⽤机票实时搜索系统 去哪⼉⺴ 梁启康 议题 系统诉求 海海量量数据 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 • 航线搜索+航班搜索：3k+qps • 每秒计算产品数：搜索qps * 航班数 * 供应商个数 * 产品个数 = 1500万 + 设计思路路 • 最理理想的⽅方式 • 所有的报价都实时计算，填充好 • ⼀一个巨⼤大的哈希表 • 响应所有渠道价格变动进⾏行行计算 • 快 • 0 变价 设计思路路 CAP BASE 理理论 按需计算 消息驱动 异步 分布式 分级缓存 • 要求同步延迟很低，不不超过60s • 保持顺序⼀一致性，如果先删后插变成 先插后删，数据会不不⼀一致 • 数据最终⼀一致 • 系统⾼高可⽤用 报价引擎 — 组织索引 北北 京 | 上 海海 成 都 | 杭 州 ⼴广 州 | 郑 州 南 宁 | 天 津 … 索引库 DB Sync 规则库 供应商 A 供应商 B 供应商 M … 报价引擎 — 数据同步 Pipeline

海尔实时计算平台技术选型与实践 海尔电器－肖云 个人介绍 • 方正电子新媒体开发总监 • 中投视讯研发总监 • 海尔电器资深架构师 公司介绍 海尔 电器 日日顺 物流 贝业 物流 快递柜 。。。 跨境 电商 健康 水站 盛丰 物流 概要 • 实时计算平台背景 • 开源技术选型与实践 • 开源技术改造经验 背景－海尔大数据总体规划 实时计算平台框架 存 储 服 服 务 实时数据采集框架 实时计算框架 离线计算框架 数据可视化框架 数据产品1 数据产品2 数据产品N 可选的开源技术 Fluentd Flume Apollo Chukwa Sqoop DataX MySQLStreamer Canal Scribe ZeroMQ ActiveMQ Logstash RabbitMQ Jafka RabbitMQ Storm Flink Ganglia Sqoop zeppelin Saiku Caravel CBoard Nagios 实时数据采集技术选型要求 • 完整 • 低延时 • 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

资金划拨 供应链 … 其他 贷款 理财 供应链 征信 … 数据分析 … 运营后台 用户系统 商户后台 官网 企业网银 个人网银 解决方案 实时监控 业务属性 BUSINESS ATTRIBUTES 实时性、一致性 安全性、中间账户 聚合的复杂性、第三方依赖性 金融系统 The complexity of aggregation, third-party dependency LVS-slave Nginx-1 Nginx-2 C2 C3 C4 实时 oltp2 SSS-1 C5 C6 非实时 oltp4 SSS-2 00_Group C7 oltp5 Nginx-3 Nginx-4 C8 C9 C10 实时 oltp6 SSS-3 C11 oltp7 C12 非实时 oltp8 SSS-4 01_Group 应用服务区 CP oltp3 RabbitMq-2 PAIN POINTS 业务3.0痛点 BUSINESS 3.0 PAIN POINTS 业务3.0远景 BUSINESS 3.0 VISION 实时交易环境 非实时交易环境 通 道 A 通 道 B 通 道 C 通 道 D … 通 道 A 通 道 B 通 道 C 通 道 D … 单 笔 代 收 单 笔 代 付 快 捷 鉴 权

流量调度 存储系统自带同步 不成熟； 自研组件之间同步 数据同步 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些技术挑战 • 讯飞输入法异地多活解决方案 • 实际应用效果 • 未来规划 业务特点分析 业务分类 业务举例 业务特点 场景归类 核心业务 皮肤、表情、资源、广告、应用墙译等 读多写少 主从模式 （单点写，多点读） 用户个性化数据同步、账号等 读写均衡 多主模式 （多点写，单点读， 单点写，多点读） 非核心业务 老版本兼容服务、运营活动、配置、管 理平台、官网、论坛等 N/A 本地模式 （单点读写） 设计思路 核心业务异地多活 精准流量调度 数据同步 多元化 最终一致性 依赖关系优化 配套系统支撑 主 从 多 主 汇 聚 混 合 场景区分 封装屏蔽细节 容量合理规划 当前总体架构 合肥 北京 广州 HTTPDNS 智能DNS Servers MS MS GSLB MS 上报/探测 上报 上报 上报/探测 上报/探测 上报 获取入口地址 服务访问 根据运行情况进行负载均衡/踢出故障入口 入口 入口 入口 三地同步/调用 核心业务异地多活 核心系统 非核心系统 原有系统 单向依 赖 传统DNS调度存在问题 LocalDNS 智能DNS （权威域名 服务器） root域名服 务器 com域名服

分布式KV存储Cellar演进之路 美团点评·基础架构 齐泽斌 美团点评基础架构部，存储研发团队负责人 • Cellar：分布式KV存储服务 • Databus：数据库变更实时传输服务 • Venus：图片服务 11年毕业于天津大学 11 年到 14 年任职于百度，负责分布式文件系统和 KV 存储系统研发 有多年分布式存储研发经验 个人简介 • Cellar起源 • 中心节点架构演进 • 一致性 • 主备脑裂 • observer与config • Zookeeper选主 • 元数据Zookeeper存储 Cellar—中心节点架构演进 一致性： • 主备强一致 • observer同步强一致 • Cellar起源 • 中心节点架构演进 • 节点高可用和异地容灾 • 服务可用性提升 • Cellar规划 目录 存储节点Failover，越快越好？ • 数据补全对业务影响 • 机器宕机五分钟，数据补全两小时 分片2复制 分片2复制 分片1复制 客户端 分片1&2 log Cellar—异地容灾 • 多机房建设 网络延迟大 专线稳定性差 • 异地容灾需求 跨集群数据同步 Cellar—异地容灾 集群节点同步 消息队列同步 复制延迟 低 高 系统复杂度 低 高 运维成本 低 高 实现难度 高 低 扩展性 低 高 • 低延迟 • 低复杂度（运维成本） Cellar—异地容灾 •

关于极光 36.9 万 开发者 107.6 万 APP 198 亿 移动终端 10.4 亿 月独立 活跃设备 90 % 覆盖率 亿级长连接用户 SDK多版本并存 消息实时性 触达率要求 移动网络环境复杂性 海量用户数据存储 消息推送系统面临的挑战 极光推送服务架构 系统通道 API 用户筛选 用户分发 推送通道 极光通道 共享通道 短信通道 极光推送后台系统架构 StatCenter OnlineMsg 异步化 • 充分利用资源，减少请求等待时间，提升系统吞吐量 • 消息化请求 • MQ - RabbitMQ, RocketMQ • 模块间解耦 • IDC数据同步 • 异步RPC • ICE - 负载均衡，AMI，AMD，多线程 极光推送后台系统架构 02 并行化 • 横向扩展处理能力 • 数据分片存储 • 多节点+分片+多副本架构 • 数据读写动态路由 只用验证过的开源组件 • 自研替代开源 • 能并行就不要串行 • 能异步就不要同步 • 保持简单，快速迭代 • 不要过早优化，架构是演进出来的 极光推送后台系统架构 结束语 • 高性能/低成本、高可用、高运维 • 只用验证过的开源组件 • 自研替代开源 • 能并行就不要串行 • 能异步就不要同步 • 保持简单，快速迭代 • 不要过早优化，架构是演进出来的 极光推送后台系统架构

⼀一⽽而且清晰； 2. ⽤用“XXX已XXX”的格式在橙⾊色便便利利贴上写下事 件，⼯工作坊参与者需要对事件定义达成⼀一致； 3. 根据时间顺序把事件便便利利贴贴到⽩白板上； 4. 如果⼀一个事件有同步发⽣生的其它事件，把其它 事件放在事件下⽅方； 5. 如果发现了了业务中的问题点，⽤用红⾊色便便利利贴记 录为什什么是⼀一个问题； 6.以上步骤完成以后，再从最后⼀一个事件开始来 反向验证事件的完整性（即：⾛走查前后事件的关 ⾃自由组合，形成 容器器，查看容器器 之间的依赖 服务A 服务B 具体依赖细节 已可视化 Structure101代码依赖分析 与Intellij或Eclipse相 结合，实时查看依赖， 指导拆解过程 已可视化 数据库依赖模式 模块A Data Mapper /ORM 相关联但不不属于 模块A的表 模块A Data Mapper /ORM ⽤用户模块 遗留留系统 ⽤用户 微服务 基础设施 降⻰龙⼋八步第六式 ⽤用户 订单 商品 第六式： 1. 给⽤用户服务创建数据 库，从原始数据库中 同步⽤用户服务的数据 遗留留系统 ⽤用户 微服务 基础设施 同步数据 降⻰龙⼋八步第七式 第七式： 1. 配置⽤用户服务，使⽤用 ⽤用户服务数据库 ⽤用户 订单 商品 遗留留系统 ⽤用户 微服务 基础设施

Application Application Application SDK Application Application Application SDK 熔断 降级 流控 隔离 实时策略略推送 数据采集 应⽤用管理理 策略略管理理 流控管理理 预案管理理 指标管理理 监控告警 数据⼤大盘 脚本开发 ETCD管理理 故障演练 业务保障管理理后台 应⽤用JVM进程 故障动态注⼊入 ⽀支持上万次写⼊入操作 • 可信 - Raft算法保证强⼀一致性，Proxy反向代理理模式⽀支持 • 服务数据存储 • 应⽤用、服务元数据、状态数据，etcd、mysql双份存储 • 后台实时监控应⽤用、服务，实时变更更降级策略略 proxy 服务质量量数据采集 业务数据采集 ⽇日志 ⽂文件 应⽤用数据采集 应⽤用数据 ⽅方法数据 执⾏行行结果 执⾏行行耗时 异常数据 … JVM内存 业务数据 SDK数据 ⾃自定义数据 系统数据采集 容器器数据 CPU数据 内存数据 磁盘数据 … ⽹网络数据 采集 Agen t ⽇日志中⼼心 KAFKA 数据处理理 通过本地⽇日志⽂文件，实时采集降级服务质量量数据 ⽇日志 ⽂文件 系统数据采集 容器器数据 CPU数据 内存数据 磁盘数据 … ⽹网络数据 采集 Agen t ⽇日志中⼼心 KAFKA 数据处理理 应⽤用数据采集

Swiggy go-jek Doordash 美团外卖 饿了么 点我达 闪送 UU跑腿 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 促使即时配送全面信息化 人工智能 大数据 GPS+GIS 移动互联网 智能手机/APP • 预测供需结构，智能派单调度 • 评估难度、ETA、骑手能力等数据 • 定位越来越精准，地图与导航逐渐成熟 • 实时移动的信息传递通路 • 线下配送的全过程纳入信息环境 1.基础设施不断完善 配送业务全面信息化是必然趋势 2.用户消费升级 数据来源：智研咨询 美团配送系统的技术挑战 用户 商家 骑手 思路：基于线上真实数据对配送全流程构建模拟场景，并对事件、数据模拟 仿真报告可视化 产品技术创新驱动业务发展 精细化阶段：特征平台 版本管理：缩短实验周期，灵活配置实验规则 实时特征：特征准实时加工、离线特征实时转化 离线特征：特征快速开发、验证、上线能力 场景 产品技术创新驱动业务发展 精细化阶段：LBS平台 深耕LBS平台，丰富、打磨各类算法策略场景 线 骑行导航 步行导航

•浏览城市 •消费城市：团购、电影、外卖 •接受短信手机号 用户历史行为强相关策略 •热销策略能区分本异地用户差异 •不能对具体用户个性化推荐 •用户一个月内浏览、收藏的 POI/Deal •越实时权重越高 POI/Deal View POI/Deal Collect Kafka POI/Deal View/Collect Bolt Redis Online Service Location-Based策略 •5KM范围内的热销POI •区域购买热门POI •5KM范围内的用户购买的POI •回龙观附近没有POI 协同过滤 •Item CF •基于POI浏览行为 •POI相似度每天离线更新，User浏览POI行为实时更新 •相似度改进：时间序列衰减 •基于用户搜索行为 •基于搜索后浏览POI行为构造矩阵，计算 POI相似度 •User CF •loglikelihood ratio •position bias：COEC •One-Hot Encoding？周几/小时/city id •Normalize? •召回策略特征化 •销量拆分本异地 •User-POI行为：实时/长期 •GeoHash热销 •POI CF •特征选择 •特征在每棵树每个节点的信息增益之和 特征工程 •特征分析 •分本异地统计转化率、销量 •天气 •特征监控 •覆盖率 •值域范围