技术负责人 极光推送后台开发工程师 多年互联网开发经验，专注后台开发技术。2016年加入极光，负责极光推送平台架构设 计及开发，主导包括K8S在内的技术架构实施落地，推动系统架构的演进，构造支撑海 量用户的推送系统，对大规模分布式系统架构及设计有深入的理解。 自我介绍 • 极光推送服务架构 • 关于极光 • 消息推送系统面临的挑战 • 极光推送相关架构 • 极光推送后台系统架构 • 后台系统架构基本原则 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 iOS SDK Android SDK LevelDB(PIKA), 定制化 极光推送后台系统架构 04 程序及系统优化 • 内存 • 静态分配 • 内存池 • 内存对齐 • CPU Affinity • 网卡多队列 • 用户态协议栈（DPDK） 极光推送后台系统架构 05 基础组件服务化 • 业务方透明 • 统一管理 • 屏蔽后端变化 • AutoScale，Failover，AutoRecover •

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.... 客服团队：问题跟进、定责… 基础设施不断升级 与 用户消费升级 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 快速 放心 省钱 销量 品牌 信赖 收入 稳定 安全 SLA更高 业务复杂性高 • 用户：花了钱却饿着肚子 • 商家：出了餐却无人配送 • 骑手：投入的时间、劳动却少赚了钱 • 多业务线的共性与差异：专送、代理、众包⋯ 多业务线的共性与差异：专送、代理、众包⋯ • 运营复杂度高：定义科学的订单供给与运力结构，并精准调控 • 安全管理：用户安全、商家安全、骑手安全 履约SLA要求高，重线下业务运营 配送系统的技术定位与思路 初期造工具，解决能不能 长期造壁垒，实现降维打击能力 从支撑业务到驱动业务 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 MVP阶段 业务从零到一

• 一无所有的初创期，单一架构轻装上阵 • 石器到工业的跃进，分布式架构保驾护航 • 化整为零，应对雪崩效应分而治之 • 从1到N的业务成长 02 架构演进过程 03 最佳实践-如何早于 用户发现问题 04 不忘初心 继续前进 01 业务模型 BUSINESS MODEL BUSINESS MODEL 业务模型 BUSINESS MODEL 服务/方案 基础产品 基础支撑 账务 开户 记账 对账 账户托管 … 现金罗盘 代付工资 对外付款 企业理财 企业报销 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 BEST PRACTICE BEST PRACTICE - HOW TO FIND THE PROBLEM EARLIER THAN THE USER 03 最佳实践-如何早于用户发现问题 如何 早于用户 发现问题 如何让开发人员 对自己的代码 更加有安全感 ？ 这些困惑的体现是什么呢？ 开发人员如何提高代码质量，减少频繁迭代产生的bug？ 线上环境突发事故，第一时间如何决策减少事故影响范围？

文化习俗, 客户需求, 用户体验… • 要求不同: 各国法律法规(版权,协议,第三方,accessibility), 安全性和隐私… • 地域不同: 服务器的部署, 用户的访问, 组织架构, 团队沟通… 项目实例 -- XA项目背景及需求 • 多设备协作 PC, Mobile, Pad, Cloud… • 跨设备及云智能搜索 • 语音等多种输入方式 用例示意图 用户输入支持举例 3D 数据中心早期架构 数据中心碰到的问题 • 跨国网络引起的技术问题 • 来自法务的问题 • 来自安全部门的问题 数据中心最终方案 用户访问量对应的web架构 用户访问量 服务器架构 百万以下 单台或多台的简单架构,可以简单通过升级服务器 配置支持更多用户 百万到千万 增加Nginx(反向代理)或DNS负载均衡,redis内存 cache,数据库(Mysql)多台(数据在一个数据中心) 非技术性的相关工作 • 沟通 通常项目的组织形式 国际化项目开发阶段 沟通个人经验 • 用于沟通的时间 > 50% • 承认对方和自己一样聪明 对架构设计的影响IV – 登录设计 • 功能: 用户名密码登录 登录相关设计碰到的问题 • 安全关注: 国内服务器 • 两个不同的登录服务器:不同的访问地址,不同的接口,不同的功能 • 不同的开发团队按不同的计划在开发 登录设计方案 Quick

服务 告警 监控 大屏 账户 审计 注册，发现，调用都提供鉴权 认证鉴权 接口文档统一维护 文档与运行时一致 减少调用沟通成本 知识库 根据平台、租户、项目三个层次区分权限作用域 操作记录，审计日志，事件查询 账户审计 微服务框架负责服务之间的调用——企业级特性 www.163yun.com 某证券公司 持续集成 中台化 容器化 注册发现 流向。 参数取模时，可针对 Cookie、HTTP Header 或 Query String 的参数进行取模运算。 名单分流时，名单支持正则表达式。 A用户永远只访问A服务v1 VIP用户访问A服务V2，非VIP用户访问A服务V1 参数分流 微服务框架负责服务之间的调用——负载均衡与参数分流 www.163yun.com 分布式数据库 www.163yun.com

configmap, mutatingwebhookconfiguration访问权限 服务配置： • Pod Spec注解：sidecar.mesher.io/inject: "yes" • Namespace标签： kubectl label myns sidecar-injector=enabled 用户案例 原则 • 架构稳定，有可持续发展、演进能力 • 支持多语 Mesher与ServiceCombSDK 治理互通，实现多语言支持 开放式微服务接口，支持接入开源 APM/Opentracing、动态配置生态 互通 互通 互通 SpringCloud Apollo 用户案例 PHP微服务应用 PHP微服务应用 Java微服务应用 Java微服务应用 ServiceComb 统一服务治理中心 ServiceComb SDK Java应用

⽣生产环境脚本导入可视化 领域模型- 基于代码守护的反向可视化 运⾏行行时部署架构可 视化 数据库 状态/版本显⽰示 创建系统 组建团队 我的系统 列列表 团队⼈人员⾓角⾊色 权限维护 外部系统维护 架构约束定 义维护 部署元素维护 代码引入ArchUnit/ log格式入⼿手 框架管理理 代码模版⽣生成 引擎 GIT插件通信 对接DevOps 流⽔水线 契约测试Mocker 需求 查看需求 我的任务 对接外部 系统 前台 后台/⽀支持 为MVP包含的功能范围 服务地图 产品服务 ⽤用户 产品 容器器 云 PaaS ELK 监控 发布 平台 运维服务 服务实例例 资源池 运⾏行行架构 175 ⽤用户认证服务 鉴权 会话 微服务设计服务 微服务 服务地 图 API 契约 外部系 统 部署架构服务 架构约 束

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+ • 运价规则1亿+ • 报价量量 •

明确系统边界 ⼩小步改造系统 可视化的认识遗留留系统 C4模型、⽤用户画像、⽤用户旅程 C4模型系统架构可视化 国家级 省级 道路路级 市级 C4模型系统架构可视化 系统上 下⽂文图 容器器图 代码图 组件图 已可视化 ⽤用户画像和旅程系统功能⽤用户可视化 ⽤用户画像 ⽤用户旅程 已可视化 突出⽤用户信息，诉求和价值体现 还原业务场景 可视化的划分遗留留系统 领域驱动设计、事件⻛风暴暴⼯工作坊、服务画布 事件是业务上的输出，命令是业务 上的输⼊入。命令以及相应⻆角⾊色可以 明确最终软件系统会有哪些功能给 外界使⽤用。命令和事件将会在后续 的环节中指导API的设计。 1. 将命令写在蓝⾊色即时贴上，可以是 • ⽤用户从UI界⾯面进⾏行行的操作 • 外部系统触发 • 定时任务 2. 将命令贴在所产⽣生的事件旁边； 3. 有的命令可能产⽣生多个事件，将它 们连接； 4. 在这个过程中可以识别出触发命令 xml JAVA定义 XML实现 扫描数据库依赖 服务 名 mapp er名 ⽅方法 名 正确 依赖 表名 错误 依赖 表名 ⽤用户服 务 com.xx x.User Mappe r getUse rById USER N/A ⽤用户服 务 com.xx x.User Mappe r getUse rProdu cts User Product 数据库依赖统计表

•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 •从海量大数据的离线计算到高并发在线服务的推荐引擎架构设计 •推荐在美团点评酒旅的应用实践 人工智能应用 Critical Physical 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 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 (所有非北京人购买的热 销POI) 销量按时间衰减