降级预案在同程艺⻰龙的⼯工程实践 演讲者 / 王俊翔 同程艺龙 ⾃自我介绍 搜索故障 微信⼩小程序 API⽹网关 资源1 搜索引擎 统⼀一资源⽹网关 资源2 资源3 资源4 …… 资源4 ⼤大量量超时 统⼀一资源⽹网关 搜索引擎 API⽹网关 ⼤大量量请求超时 缺乏熔断设计 交易易故障 第三⽅方⽀支付 ⽀支付中⼼心 ⽀支付回写 消息队列列 ⽀支付通知 交易易中台 ，并做好降级预防措施 • 参数修正，及时调整流控、降级策略略，优化告警、超时参数设置 • 模拟线上故障，进⾏行行故障复现，验证故障后续的处理理措施是否⾏行行之有效 • 以战养兵，历练团队，让⼯工程师有更更多机会积累经验，提升应对故障的能⼒力力 常态化的故障演练对系统进⾏行行反复验证 系统设计 Agent Core Custom Code Model Burn CPU Servlet 治 理理保障系统的可⽤用性 • 通过反复的故障演练，发现系统中的薄弱点，并进⾏行行有效的预防 • 配合降级预案，让系统的可靠性更更易易验证，让演练更更加常态化 • 历练团队、积累经验，促进⼯工程师的进步，提⾼高应对故障的能⼒力力 ⾃自我介绍

POI详情页 F_poiid DEAL详情页 F_poiid 下单页 F_poiid 用户画像 常驻 •模型 •LR：预测常驻城市与某维度城市相等的概率 •样本 •调查问卷 •特征 •注册城市 •注册手机号 •手机定位城市 •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 d5 … 。 。 d1 Model h 线上工程 问题建模 •GBDT •非线性 •High Level特征多 •XGBoost •泰勒展开，利用了二阶导数信息 •对数据预排序，性能更高 •多模型融合 •GBDT模型+FFM模型 问题建模 •FFM •矩阵分解+回归 •Low Level特征多 •情景推荐 •发现特征关联关系 •用户画像 •上下文 •POI ID&属性 POI 数据标注 特征工程 特征工程 •特征预处理 •missing value：不需要处理 •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

主数据平台 （核心模型） 账号权限 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 （送什么） 品类 重量 支付状态 运单中心 （配送任务） 运单归属 配送状态 调度中心 （工程框架） 需求池 运力池 计算平台 策略平台 （算法策略） 算法框架 分析平台 经营规划 （目标） 盈亏 绩效 奖惩 业务管理 （过程） 运营工具 任务系统 骑手运营 主数据平台 （核心模型） 账号权限 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 （送什么） 品类 重量 支付状态 运单中心 （配送任务） 运单归属 配送状态 调度中心 （工程框架） 需求池 运力池 并行计算 策略平台 （算法策略） 算法框架 分析平台 经营规划 （目标） 盈亏 绩效 奖惩 业务管理 （过程） 运营工具 任务系统 骑手运营 • 如何解耦用户侧与骑手侧 • 调度系统如何设计 • 如何实现算法与工程结合 骑手网关 规模化阶段：核心领域细分 主数据平台 （核心模型） 账号权限 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 （送什么） 品类 重量 支付状态 运单中心 （配送任务） 运单归属 配送状态 调度中心 （工程框架） 需求池 运力池 计算平台 策略平台 （算法策略） 算法框架

沿着特定⽅方向进⾏行行频繁增量量式变更更。 guided 沿着特定⽅方向（guided）的演进 guided 架构“适应性函数 （Architectural Fitness Functions）” 对⼀一些架构特征提供客观的⼀一致性评估。 fitness functions metrics tests monitors 适应性函数分类 atomic holistic triggered continuous 代码 评审 开 发 服务运⾏行行治理理 服务 部署 运⾏行行架构治理理 故障 分析 定义架构 约束条件 微服务架构设计 服务地图 设计 API设计 部署架构设计 微服务⼯工程创建 开发 框架 架构 ⻛风格 资源 配置 … 架构演进 服务 关系 分析 代码 质量量 分析 数据 库分 析 领域 模型 分析 运⾏行行资 源管理理 PaaS、 容器云资 架构分析- 从契约反向识别实现与模型差异 架构分析- 架构Fitness Function检查 代码质量量分析- 配置Sonar地址、展⽰示分析结果 数据结构分析- 测试环境的反向⼯工程可视化 数据结构分析- 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

从0到1，移动政务服务小程序系统架构演化 Dolphin 刘道平 数字广东/粤省事产品中心 系统架构师 Dolphin 刘道平 • 毕业于华南理工大学 软件工程硕士 • 2001年开始从事软件研发工作，参与过税务、电信、银行、 基金、海关等多个行业大型业务系统的研发 • 有高级程序员、PMP、ScrumMaster证书 • TGO广州会员 简介 一、移动政务应用服务现状与痛点 二、一个特殊的移动政务应用项目 能强和易传播的特征； 而APP则在产品自主可控、数据全程管控、使用路径更短、功能灵活多样方面更具优势。 6、探索需求 -- 分析可行性，选取合适的需求场景 什么需求适合进入第1版本？ 1.服务对接方式：提供API接口，而非H5页面 2.认证方式：基于后台API方式，而非要求用户再次输入 3.服务类型：属于查询、办理类，而非资讯信息、办事指南 4.服务具有便民、高频特征 帅选出第1版本要接入的百项高频便民事项

阶梯式缓存，成本与报价新鲜度的权衡 • 闭环系统 • 索引库数据同步 • 本地缓存的设计，更更新策略略 • 缩减对象内存 • ⼀一致性哈希负载均衡 ⼼心得 • 不不同的业务场景，不不同的特征 • 结合特征去进⾏行行设计和优化 • 通⽤用!=最优 • 量量体裁⾐衣 待解问题 • 开舱发现 • 国际运价计算 • …

静态匹配 2.动态匹配 3.多版本支持（服务版本） 管理规范： 1.服务谁提供，就由谁负责相应Mock数据的 制作。 2.mock数据可被使用者二次修改或替换。 3.mock数据独立工程管理。 静态匹配（json） 动态匹配（脚本） 在线抓取Mock数据 手工编写应用服务的mock数据往往工作量巨大，尤其是对一些数据驱动的业务，比如电信营业厅的套餐开户、基金业 务中的基金 ）的测试数据库。 2.预置数据独立管理，并通过测试框架提供预置数据前置导入及后置清除能力。 逻辑上支持“租户”隔离模式的分布式服务一般对多团队并行开发/调测的支持较好，分布式环境下，一般不会成为工程效率提升 的瓶颈。针对这类服务，不用急于构建其Mock服务，可以根据其特性，寻找成本较低的实现途径。 分布式文件/对象存储 Tom/assets/product/… John/assets/product/… Mock+线上服务 图例 项目初始 项目进行中 项目终结 mock 直连调测 线上服务 项目各个阶段灵活组合使用各调测手段 总结 介绍了分布式环境下开发调测所遇到的各种效率问题 分布式环境下工程效率提升的应对之道 远程应用服务采用服务mock+直连调测 通过契约测试保障mock数据及协议的可靠性 分布式消息服务的mock实践 分布式缓存的mock实践 分布式存储（File+DB）的“逻辑”隔离策略

cloud≠容器化≠RPC 工具/框架是手段而不是目的 02 优秀的系统=� 适应性架构设计(指导)+超强工程能力(落地) 03 04 技术要紧贴业务，接地气 技术是手段而不是目的，生产力适应生产关系，技术业务相互促进共同发展 安于现状=走下坡路 提升团队整体工程能力，前瞻性改造 Thanks�

com/pulse/astonishingly-underappreciated-azure-service-fabric-ben-spencer/ Kaola 微服务成为互联网化架构的典型特征 www.163yun.com 微服务化设计要点 www.163yun.com 设计要点一：持续集成 www.163yun.com 设计要点二：接入层设计 www.163yun

可视化的认识遗留留系统 03 可视化的划分遗留留系统 04 可视化的拆解遗留留系统 引⾔言 遗留留系统、微服务架构 任何⼈人类的设计都会腐化 软件当然也不不例例外 拆成微服务 微服务架构的九⼤大特征 •通过服务进⾏行行组件化 •围绕业务能⼒力力组织 •做产品⽽而不不是做项⽬目 •智能端点与傻⽠瓜管道 •去中⼼心化地治理理技术 •去中⼼心化地管理理数据 •基础设施⾃自动化 •容错设计