：宋斌

编者按：即时物流看似简略，外表看仅仅是物流最原始的配送形式，即：点对点配送。可是，在互联网成为基础设施的今日，大数据、云核算、物联网等先进技能都在即时物流配送体系中得到运用，数据驱动，智能调拨已经成为即时物流的中心竞争力。假如即时物流与上游的传统物流体系和才智供给链对接，将打通传统物流配送最难的结尾网络，推进才智供给链向才智供给网革新，即时物流的小趋势将推进才智物流大趋势开展。美团即时物流体系在国内居于领先地位，美团的即时物流的大脑是怎么建造的？今日向咱们引荐一篇美团资深技能专家宋斌的文章，供咱们参阅。进行分布式事务及体系日志的搜集、上报和监控。分布式缓存运用 Squirrel+Cellar 的组合。分布式使命调度则是通过 Crane。

在实践进程还要处理几个问题，比较典型的是集群的扩展性，有情况的集群可扩展性相对较差，无法快速扩容机器，无法缓解流量压力。一起，也会呈现节点热门的问题，包含资源不均匀、CPU 运用不均匀等等。

首要，配送后台技能团队通过架构晋级，将有情况节点变成无情况节点，通过并行核算的才能，让小的事务节点去分管核算压力，以此完成快速扩容。

第二是要处理一致性的问题，关于既要写 DB 也要写缓存的场景，事务写缓存无法确保数据一致性，美团内部首要通过 Databus 来处理，Databus 是一个高可用、低延时、高并发、确保数据一致性的数据库改变实时传输体系。通过 Databus 上游能够监控事务 Binlog 改变，通过管道将改变信息传递给 ES 和其他 DB，或者是其他 KV 体系，使用 Databus 的高可用特性来确保数据最终是能够同步到其他体系中。

第三是咱们一直在花精力处理的工作，便是确保集群高可用，首要从三个方面来下手，事前较多的是做全链路压测评，估峰值容量；周期性的集群健康性查看；随机毛病演练（服务、机器、组件）。事中做反常报警（功能、事务方针、可用性）；快速的毛病定位（单机毛病、集群毛病、IDC 毛病、组件反常、服务反常）；毛病前后的体系改变搜集。过后要点做体系回滚；扩容、限流、熔断、降级；核武器兜底。

单 IDC 的快速布置 & 容灾

单 IDC 毛病之后，进口服务做到毛病辨认，主动流量切换；单 IDC 的快速扩容，数据提早同步，服务提早布置，Ready 之后翻开进口流量；要求一切做数据同步、流量分发的服务，都具有主动毛病检测、毛病服务主动去除；依照 IDC 为单位扩缩容的才能。

多中心测验

美团 IDC 以分区为单位，存在资源满排，分区无法扩容。美团的计划是多个 IDC 组成虚拟中心，以中心为分区的单位；服务无差别的布置在中心内；中心容量不行，直接添加新的 IDC 来扩容容量。

单元化测验

相比多中心来说，单元化是进行分区容灾和扩容的更优计划。关于流量路由，美团首要是依据事务特色，选用区域或城市进行路由。数据同步上，异地会呈现推迟情况。SET 容灾上要确保同本地或异地 SET 呈现问题时，能够快速把 SET 切换到其他 SET 上来承当流量。

智能物流的中心技能才能和渠道沉积

机器学习渠道，是一站式线下到线上的模型练习和算法运用渠道。之所以构建这个渠道，意图是要处理算法运用场景多，重复造轮子的对立问题，以及线上、线下数据质量不一致。假如流程不明确不连贯，会呈现迭代功率低，特征、模型的运用上线布置呈现数据质量等妨碍问题。

JARVIS 是一个以稳定性确保为方针的智能化事务运维 AIOps 渠道。首要用于处理体系毛病时报警源许多，会有很多的重复报警，有用信息很简单被吞没等各种问题。此外，过往小规模分布式集群的运维毛病首要靠人和经历来剖析和定位，功率低下，处理速度慢，每次毛病处理得到的预期不稳定，在有用性和及时性方面无法确保。所以需求 AIOps 渠道来处理这些问题。

未来的应战

通过复盘和 Review 之后，咱们发现未来的应战很大，微服务不再“微”了，事务杂乱度提高之后，服务就会变得胀大。其次，网状结构的服务集群，任何细微的推迟，都或许导致的网络扩大效应。别的杂乱的服务拓扑，怎么做到毛病的快速定位和处理，这也是 AIOps 需求要点处理的难题。最终，便是单元化之后，从集群为单位的运维到以单元为单位的运维，也给美团事务布置才能带来很大的应战。