声明式自愈系统——高可用分布式 系统的设计之道 王昕 高级技术专家 声明式自愈系统——高可用分布式 系统的设计之道 王昕 高级技术专家 自我介绍 王昕，阿里中间件技术团队高级技术专家，阿里云开放云平台布道师。具有10多年软件 系统开发和架构经验，在分布式系统领域经验丰富，长期参与高可用中间件系统、云平 台基础管理系统和云原生自动运维系统的构建。在国内外有10多项授权和在审软件技术 题分享。 目录 Ø 分布式系统面临的高可用问题 Ø 设计和验证高可用分布式系统的工具与方法 Ø 设计和验证高可用分布式系统的案例分享 Ø 高可用系统的最佳实践总结 无状态分布式系统的高可用问题 处理消息的服务节点可以随机选择 不必处理数据复制和同步的问题 系统容量和高可用能力可以同步提升 服务节点可以随意迁移，不必固定 IP 和存储 有状态分布式系统的高可用问题 一致性 可用性 Is Not Simply 2 out of 3 Ø 没有分区时，可用性和一致 性要兼得 Ø 经常要考虑的是可用性和一 致性各有一部分 Ø 根据不同设计应用需求有不 同的组合 Ø 重要的是系统如何恢复到 “最佳状态” 分区容错性 可 用 性 一 致 性 系 统 服 务 等 级 分区容错性 可 用 性 一 致 性 系 统 自 愈 程 度 Look Distributed

邱戈川 (了哥) 微信公众号： VIPDOCKER 唯品会开源弹性调度系统 Saturn的“前世今生” 黄国钦 (Chembo) 唯品会高级开发工程 师 內容主题 为何而生 瓜熟蒂落 有女初长成 女大须嫁 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 … Crontab Quartz Linux系统级的定时任务执行器 缺乏分布式运算和集中管理功能 无法做到高可用 TBSchedule Elatic-Job Java事实任务标准 关注点在定时任务而非数据， 缺少分布式并行调度的功能 阿里早期开源的分布式任务调度系 统，代码略陈旧 作业类型较单一，只能是获取/处理 数据一种模式 当当开源的分布式任务调度系统 代码较新，使用Quartz进行调度。提供 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 -- 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

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

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 规则库写⼊入量量⼤大，集群峰值达20K TPS • 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 Canal 解析 拆分 分配 ⼊入队 CAN-NNG … … … PEK-SHA DataSync Diff ZK 按 供 应 商 分 表 按 航 线 分 表 报价引擎 — 同步系统⾼高可⽤用 DB主 DB备 Canal 主 Canal 备 DataSync DataSync DataSync DataSync DB主 DB备 DB备 DB主 ZK ZK

异构系统链路追踪 ——滴滴trace实践 背景 诉求 挑战—在滴滴落地面临的挑战 方案 日志规范和组件 日志数据处理 日志应用 Trace机制 —传递trace context Trace落地—结合滴滴情况落地 Trace应用 —调用链路跟踪 Trace应用 —调用链路跟踪 Trace应用 —场景还原 ③ 时间顺序还原操作序列 ① 业务id和traceid关联 ② 根span具有业务代表性

搜索基础架构 从百度文件系统 看大型分布式系统设计 自我介绍 • 颜世光, 专注于大规模分布式系统 • 代表作品 - 百度第三代Spider系统 - 百度文件系统BFS - 万亿量级实时数据库Tera - 集群调度系统Galaxy • 个人主页&Blog - https://github.com/bluebore - http://bluebore.cn 提纲 • 百度文件系统简介 • 分布式系统设计实践 分布式系统设计实践 • 总结与致谢 百度的集群环境 • 单个集群通常几千台机器 • 百度文件系统(BFS)、集群调度系统（Galaxy）、分布式协 调服务（Nexus）是核心服务 • 实时任务与批量任务混合部署 Galaxy master BFS master Nexus lock service 分布式软件栈中的BFS The Baidu Stack 网络通信框架Sofa-pbrpc 分布式文件系统 BFS 集群调度系统 Galaxy 分布式协调服务 Nexus 分布式数据库 Tera 分布式计算框架 Shuttle Apps(Spider/Index/Search) 数据中心操作系统(DCOS) • 进程调度&内存管理 - Galaxy - 应用部署和任务调度 • 锁和信号量 - Nexus - 分布式锁 - 分布式通知 • 文件系统 - The

系统架构演进和最佳实践 SPEAKER 冯忠旗 分享者 冯忠旗 SHARER 付钱拉高级技术经理 讲点儿什么 SPEAK SOMETHING 演进之路 THE PATH OF EVOLUTION 01 业务模型 • 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 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 Tomcat Tomcat Oracle Oracle Nginx keepalived 数据库双机 网络分发层 业务处理 渠道适配器 交易预处理 交易预检查 交易风控 交易路由 通知 响应 查询 通道 交易拆分 业务2.0痛点 BUSINESS 2.0 PAIN POINTS 业务野蛮发展 交易量高速增加 并发请求增加 交易响应速度过慢 数据库单表 数据量剧增

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 • 节点高可用和异地容灾 • 服务可用性提升 • Cellar规划 目录 • Cellar起源 • 存越香。 Cellar起源 • 14年初 美团引入阿里Tair作为NoSQL存储 • 14年底 大范围应用，并对Tair修修补补，积累领域问题 • 16年初 基于开源版本研发新一代KV存储系统Cellar • Now Cellar日请求量达万亿级，美团点评最大NoSQL存储 Cellar起源 Cellar起源—Tair架构 路由表 Cellar起源—Tair架构 HASH 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 • Cellar起源 • 中心节点架构演进 • 节点高可用和异地容灾

数字货币交易系统架构 Python实现 黄毅 目录 CONTENTS 交易系统功能介绍 交易系统架构设计 钱包实现介绍 1 交易系统功能介绍 交易系统功能-基本概念 class Side(Enum): ‘下单方向’ BUY = 0 SELL = 1 class Order(NamedTuple): ‘订单’ id: int side: Side amount: min(self.taker.amount, self.maker.amount) def side(self): return self.taker.side 交易系统功能-伪代码 @app.post('/limit_order') def limit_order(order: Order): # 冻结资金 lock_user_fund(order) save_order(order, trades) # 更新K线 update_kline(trades) # 推送用户信息变更 push_user_messages(trades) 交易系统功能-撮合 def match_buy(book, taker: Order): for price, orders in sorted(book.asks): for maker in