昨日京東618大促，最終以1199億的銷售額完美落幕 。也意味著接下來至少一個月的時間將有過千億的產(chǎn)品流動，   那我們知道 在京東的訂單流鏈路中，可以簡單的劃分為訂單前和訂單后兩部分，我們在京東主站上搜索商品、瀏覽商品詳情、把商品加入購物車、提交并支付訂單等環(huán)節(jié)屬于訂單前，訂單提交之后，訂單信息流就進入訂單后的物流系統(tǒng)部分。每逢 618 大促期間，大家可能會更多的聚焦到網(wǎng)站 PV、秒殺系統(tǒng)、交易數(shù)據(jù)、廣告收入等等。其實對于京東來說，其很核心的優(yōu)勢來源于精準(zhǔn)的時效承諾、極速的送貨體驗和極致的售后服務(wù)，在大促期間，其物流系統(tǒng)的表現(xiàn)對客戶體驗至關(guān)重要。
　　京東物流系統(tǒng)簡介
京東物流系統(tǒng)屬于訂單生產(chǎn)系統(tǒng)，主要包括訂單履約、倉儲、配送、客戶服務(wù)和逆向處置中心等等。圖 1 示意了一個簡單的正向訂單生產(chǎn)流程，逆向生產(chǎn)流程主要由逆向處置中心發(fā)起，主要包括售后服務(wù)單（退換貨等）和安裝維修單。

圖 1 訂單生產(chǎn)流程
京東物流系統(tǒng)有如下 3 大特性：
· 
90% 以上為 OLTP 系統(tǒng)，承載著訂單生產(chǎn)相關(guān)的所有核心交易流程
· 
· 
領(lǐng)域模型和業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜
· 
· 
強依賴關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
· 
以上特性也決定了物流系統(tǒng)的大促備戰(zhàn)和電商網(wǎng)站、訂單交易、秒殺、搜索推薦、廣告等系統(tǒng)會大有不同，在很大程度上系統(tǒng) 70% 以上的性能（容量）取決于 DB 的性能（容量）。因此，DB 是我們每次大促備戰(zhàn)的重點。圍繞 DB 側(cè)的備戰(zhàn)工作，主要聚焦在慢 SQL、垂直和水平拆分、讀寫分離、生產(chǎn)庫和報表庫分離、連接池優(yōu)化、參數(shù)調(diào)優(yōu)等方面。
　　打不死的小強—慢 SQL
記得剛加入京東第一次負責(zé) 618 的時候，在 618 當(dāng)天就遇到了兩次業(yè)務(wù)反饋系統(tǒng)卡頓的現(xiàn)象，緊急排查發(fā)現(xiàn) DB 中大量連接堆積，再通過查看當(dāng)前線程發(fā)現(xiàn)是一個慢 SQL（耗時 10 多秒）導(dǎo)致了連接堆積，后來把慢 SQL 緊急優(yōu)化上線后系統(tǒng)恢復(fù)正常。從那天以后，我深深感受到了慢 SQL 對我們系統(tǒng)的影響，同時也明白了一點，一個慢 SQL 對我們的系統(tǒng)總是致命的，我們不能放過任何一個慢 SQL。為了說明一個慢 SQL 對系統(tǒng)的影響，截取了兩張數(shù)據(jù)庫 CPU 使用率在一個慢 SQL 優(yōu)化前后的對比圖（如圖 2），從圖中也可以看出，前后對比是非常明顯的。

圖 2 一個慢 SQL 優(yōu)化前后 CPU 負載對比
在數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方面，慢 SQL 優(yōu)化是最重要且效果最好的一項工作，如果要用一個比喻去形容慢 SQL，打不死的小強是再貼切不過的了，慢 SQL 在我們的系統(tǒng)中是滅了一茬又一茬，似乎永遠消滅不完。通常情況下，慢 SQL 的出現(xiàn)可能是因為過濾條件中沒有索引、SQL 語句寫的過于復(fù)雜、表中數(shù)據(jù)量過大，做了全表掃描等等，因此我們在進行慢 SQL 優(yōu)化時，優(yōu)先會通過添加索引解決，索引解決不了的才會去優(yōu)化語法，拆解 SQL 語句，將大事務(wù)化小，通過適當(dāng)冗余來減少關(guān)聯(lián)，優(yōu)化數(shù)據(jù)模型，通過歷史數(shù)據(jù)結(jié)轉(zhuǎn)減少數(shù)據(jù)量等等?？傊畠?yōu)化慢 SQL 的方法很多，各系統(tǒng)要根據(jù)各自的特性和場景選擇最優(yōu)且成本最低的方案。
近幾年來，京東的業(yè)務(wù)一直處于持續(xù)膨脹之中，系統(tǒng)中總會不斷涌入很多新的業(yè)務(wù)需求，這樣也就不可避免的引入了新的慢 SQL，所以每次大促，慢 SQL 優(yōu)化是一大備戰(zhàn)重點。
　　數(shù)據(jù)庫垂直和水平拆分
跟傳統(tǒng)的企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)一樣，京東的倉儲系統(tǒng)也經(jīng)歷過 C/S 和 B/S 時代，V3.0 之前用的是 SQLServer 和.Net 平臺，而且整個倉儲管理是一個系統(tǒng)，包括基礎(chǔ)資料、庫存、入庫、出庫、在庫等，隨著京東業(yè)務(wù)規(guī)模的迅速增長，每次大促的單量峰值也由早期的萬級增長到了現(xiàn)在的億級，這中間倉儲系統(tǒng)進行了垂直拆分，將基礎(chǔ)資料、庫存、入庫、出庫、在庫等拆分為獨立系統(tǒng)獨立部署（如圖 3） 。垂直拆分之后倉儲系統(tǒng)一分為多，系統(tǒng)的容量也就成倍上升。

圖 3 倉儲系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫垂直拆分
除了倉儲系統(tǒng)，其他很多系統(tǒng)（包括配送系統(tǒng)）都經(jīng)歷了垂直拆分的過程，垂直拆分不但可以很好的解耦系統(tǒng)，還能成倍提升系統(tǒng)容量。
京東的配送系統(tǒng)流量比倉儲系統(tǒng)還要大，垂直拆分之后的系統(tǒng)容量不足以支撐大促期間的單量沖擊，于是在垂直拆分的基礎(chǔ)上又做了水平拆分，水平拆分除了常用的分庫分表之外，還有部分復(fù)雜業(yè)務(wù)表的模型水平拆分，比如運單表，拆分成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、擴展數(shù)據(jù)和狀態(tài)管理三個表，有的表也會按讀寫比例進行拆分，比如將讀多寫少的列放一張表，讀少寫多的列放另一張表。圖 4 是配送系統(tǒng)進行水平拆分的一個示意圖。水平拆分之后，目前系統(tǒng)可以輕松應(yīng)對大促期間的億級單量，流量還遠遠未到系統(tǒng)的容量上限。
　　
圖 4 配送系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫水平拆分
　　分離技術(shù)
分離技術(shù)也是我們每次大促備戰(zhàn)中的常用方法，主要包括讀 / 寫分離，生產(chǎn) / 監(jiān)控分離和在線 / 離線分離。
我們大部分系統(tǒng)讀寫比例大約 10:1，對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來說，主要消耗來源于查詢，尤其是復(fù)雜查詢，所以為了提升數(shù)據(jù)庫端的總體容量，必須盡可能的將查詢 SQL 分離到從庫上，主庫只提供寫服務(wù)和一些必要的讀服務(wù)，圖 5 中 B 為備份庫，R 為從庫，所有從庫均可提供讀服務(wù)，一個主庫下可能會掛多個從庫，多個從庫根據(jù)業(yè)務(wù)場景需求可以做成負載均衡，也可以按業(yè)務(wù)優(yōu)先級進行隔離并支持靈活切換。這樣主庫就只負責(zé)生產(chǎn)，避免了那些比較消耗性能的復(fù)雜查詢影響到生產(chǎn)，同時系統(tǒng)的總體容量也會得到大大提升。
生產(chǎn) / 監(jiān)控分離指的是生產(chǎn)報表和監(jiān)控報表必須分離開來，所謂生產(chǎn)報表就是業(yè)務(wù)生產(chǎn)過程中強依賴的報表，比如倉儲系統(tǒng)中的積壓類報表（揀貨、復(fù)核、打包等各環(huán)節(jié)積壓數(shù)量），配送系統(tǒng)中的分揀差異報表、配送差異報表等等。
這兩類報表業(yè)務(wù)優(yōu)先級不一樣，生產(chǎn)報表是要優(yōu)先保障的，所以在系統(tǒng)中需要將這兩類報表進行隔離，避免監(jiān)控類報表影響到生產(chǎn)類報表。監(jiān)控報表是一個獨立系統(tǒng)，數(shù)據(jù)來源有兩種路徑，一種是從生產(chǎn)庫通過 binlog 復(fù)制過來（我們用的是自研的 Decomb 總線），另一種是從生產(chǎn)庫通過消息方式先進入 kafka，再從 kafka 消費到監(jiān)控系統(tǒng)。因為監(jiān)控報表業(yè)務(wù)場景的多樣性和復(fù)雜性，監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫會采用多種技術(shù)，比如 MySQL、ElasticSearch、HBase、Cassandra 等等。
在線 / 離線分離指的是在線報表和離線報表分離，在線報表是實時或準(zhǔn)實時報表，查看的是 24 小時之內(nèi)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，離線報表多為分析類報表，查看的是 24 小時之前的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。因為二者的業(yè)務(wù)優(yōu)先級和技術(shù)方案都不盡相同，所以必須要進行分離，避免相互影響。

圖 5 分離技術(shù)
　　DB+ 技術(shù)
經(jīng)歷過多次大促備戰(zhàn)之后，給我們最大的感觸就是業(yè)務(wù)規(guī)模的增長速度總是快于我們系統(tǒng)的迭代速度，業(yè)務(wù)規(guī)?？偸窃隍?qū)動著系統(tǒng)的迭代升級。面對億級單量，單純的引入前面提到的技術(shù)已經(jīng)無法讓系統(tǒng)容量發(fā)生質(zhì)的變化，系統(tǒng)容量容易受制于數(shù)據(jù)庫，所以，除了通過分庫分表來實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫寫的分布式，還需要引入一些 NoSQL 技術(shù)，所謂的 DB+，也就是 DB+NoSQL+ 分布式，主要包括如下幾個方面的改進：
1. 
引入 KV 引擎，將一些數(shù)據(jù)從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL）遷移到 KV 引擎中來存儲和處理，這樣不僅可以大大降低關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL）的負擔(dān)，還能提升數(shù)據(jù)的讀寫性能。京東的物流系統(tǒng)中，引入的 KV 引擎主要包括 Redis、HBase、ElasticSearch 和 Cassandra，Redis 用于緩存相對靜態(tài)的熱點數(shù)據(jù)，HBase 是存儲，主要存儲海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，ElasticSearch 主要存儲查詢條件相對復(fù)雜的數(shù)據(jù)，Cassandra 主要存儲一些日志、流水類數(shù)據(jù)。
2. 
3. 
引入數(shù)據(jù)庫分庫分表中間件，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫寫的分布式，做到數(shù)據(jù)庫讀寫的水平可擴展，真正實現(xiàn)從 Scale up 到 Scale out 的轉(zhuǎn)變。
4. 
5. 
追求 BASE 模型，容忍分區(qū)失敗，弱化事務(wù)，大事務(wù)化小事務(wù)，甚至是無事務(wù)，舍強一致性取最終一致性。
6. 
圖 6 能簡單說明 DB+ 的基本思路，系統(tǒng)的存儲分兩部分，一部分是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL），用來存儲結(jié)構(gòu)化，強事務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫做了 Sharding，讀寫均為分布式，支持彈性擴展。另一個是 KV 引擎，KV 引擎主要包括 Redis、HBase、ElasticSearch 和 Cassandra，Redis 主要用來做熱點緩存，HBase 用來存儲數(shù)據(jù)量級大而且 rowkey 又比較固定的數(shù)據(jù)，ElasticSearch 用來存儲查詢條件比較復(fù)雜的報表、查詢類數(shù)據(jù)，Cassandra 主要用來存儲日志、流水類數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)量級大，讀寫性能要求也比較高，但是大多都是按 key 查詢。

圖 6 DB+ 技術(shù)
　　思考總結(jié)
在經(jīng)歷過多次大促備戰(zhàn)之后，最大的感觸是每次大促的業(yè)務(wù)規(guī)?？偸窃隍?qū)動著系統(tǒng)的技術(shù)不斷的升級。不同的業(yè)務(wù)量級所需要使用的技術(shù)也大不一樣，前面介紹的都是每次大促備戰(zhàn)的一些技術(shù)實踐。簡而言之，對于 OLTP 類系統(tǒng)來說，面對大促的優(yōu)化可以總結(jié)為 一個中心和五個基本原則。
一個中心就是要以數(shù)據(jù)庫為中心，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能為先，從數(shù)據(jù)庫端出發(fā)來提升系統(tǒng)容量。五個基本原則就是大系統(tǒng)小做原則、大事務(wù)化小原則、分離原則、分布式原則和數(shù)據(jù)庫弱依賴原則。下面分別介紹下：
· 
大系統(tǒng)小做講的就是合理的垂直拆分，將一個業(yè)務(wù)系統(tǒng)按照合理的領(lǐng)域模型拆分成多個可以獨立部署的子系統(tǒng)，一方面解耦，一方面提升系統(tǒng)的容量和可擴展能力。
· 
· 
大事務(wù)化小指的是在業(yè)務(wù)允許的前提下盡可能將大事務(wù)拆成小事務(wù)，大事務(wù)會嚴重影響數(shù)據(jù)庫的性能而且容易造成死鎖；
· 
· 
分離原則就是要根據(jù)業(yè)務(wù)的不通場景和要求和數(shù)據(jù)的冷熱程度等進行數(shù)據(jù)的分離，避免不同優(yōu)先級的業(yè)務(wù)相互影響；
· 
· 
分布式原則主要說的是要將數(shù)據(jù)庫的寫進行分布式，并且真正做到寫庫可動態(tài)擴展；
· 
· 
數(shù)據(jù)庫弱依賴原則簡單說就是要盡可能減少對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的依賴，能用 NoSQL 解決的就不用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，能異步寫庫的就不同步寫，能最終一致性的就不追求強一致性等等。
· 
現(xiàn)階段正處于電商高速發(fā)展的黃金時期，業(yè)務(wù)規(guī)模還將持續(xù)保持快速增長，任何物流企業(yè)都必須要一套完善的物流系統(tǒng)及體系才能更高效的運作
 
    為助力企業(yè)物流信息化發(fā)展，好伙伴科技精心打造好伙伴物流管理系統(tǒng)有貨運管理、財務(wù)管理、公司管理、增值服務(wù)、系統(tǒng)設(shè)置五大板塊。即涵蓋開具、打印貨運單、收發(fā)貨管理、貨運單及發(fā)貨批次管理、貨運查詢、倉儲管理、回單管理、人力資源管理等基本功能，還包括網(wǎng)上開單、預(yù)約開單、同城中轉(zhuǎn)公司的自動篩選、業(yè)務(wù)公司之間的信息交互、異常處理、財務(wù)管理、BOSS短信、業(yè)務(wù)狀況異地監(jiān)控等特色功能。
　

                                           ------聯(lián)系我們-------

                                                              客服電話：4008-880-826
                                                              新浪微博：好伙伴物流軟
                                                              微信公眾號：HHB_56Soft