本巨大。 小程序生态 • 围绕着小程序，各厂家也推出了一系列针对小程序的生态标准，联合 登录，授权获取用户信息，支付，通知消息，客服等等 • 对于这些生态功能来说，也需要一系列基础服务去支持 小程序的不足 • 组件化能力不足，代码复用能力弱 • API不统一，代码无法兼容 • 这些呼唤着快速解决方案 苏宁的小程序群 • 苏宁易购小程序，苏宁拼购，苏宁特卖，苏宁母婴。。。 面向活动玩法类 • 小游戏 • 微信官方提供 • 降级到Webview 百度小程序转换器 • 基于百度官方的wx2swan • 将同等逻辑的微信小程序页面转换为百度 • 无法精确匹配每一个组件 • 少量修改，减少工作量 易购系APP转换器 • 将小程序代码转换为基于ReactNative框架的易购版小程序 • 降低易购APP大小 • 减少开发成本 •

(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 热销策略 •精确统计POI销量 •Deal -> POI •POI售卖数据不准 •客户端埋点 POI详情页 F_poiid DEAL详情页 F_poiid 下单页 F_poiid 用户画像 常驻 基于用户画像的推荐 •基础属性 •性别、年龄、职业 •人群属性 •有车：汽车保养 •宅男：外卖 •情侣：电影 •亲子：儿童乐园 •旅游达人：酒店旅游交通 •推荐 •基于用户标签计算POI标签 •精确匹配：给亲子类用户推荐亲子类POI •模糊匹配：基于标签计算用户和POI相似度 古北水镇 白领 User 情侣 有车 九华山庄 南山滑雪场 标签在用户维度的分布 标签在POI维度的分布 filter category filter city filter Online Service 应用数据 应用数据线上化-DataHub • 特征抽取 • 统一特征抽取调度 • 精确控制数据导入速率，避免并发写压力过大 • 特征存储 • 数据压缩：Value String • 特征管理 • 特征注册、特征监控 • 特征消费 • Client缓存：Direct Momery

在⽇日常最细微处抵抗懒散腐化 坚持塑造纪律律 DDD分层架构 不不同模型适配(名词) 资源模型: 应⽤用想要⼀一把查询获取所有信息，⼀一个操作做完业务 前端应⽤用 API服务 业务领域 基础设施 业务模型: 精确表达⼀一个业务概念，分治管理理复杂度 存储模型: 性能最优化 DDD分层架构 不不同模型适配(动词) HTTP⽅方法: POST GET PUT DELETE 前端应⽤用 API服务 业务领域 基础设施 业务操作: 注册 注销 登录 退出 修改 撤销 存储动作: INSERT UPDATE DELETE 资源模型: 应⽤用想要⼀一把查询获取所有信息，⼀一个操作做完业务 业务模型: 精确表达⼀一个业务概念，分治管理理复杂度 存储模型: 性能最优化 不不同层级的模型坚决隔离， 严格⼀一对⼀一翻译映射，不不准复⽤用 DDD分层架构治理理 HTTP⽅方法: POST GET

不是重新定义，而是对标 技术架构师 业务架构师 平台架构师 什么是架构师的业务思维？ 场景 今年我们要落地中台架构 大中台，小前台？ 中台架构是怎么样的？ 是不是需要分层设计？ 用什么系统去承载？需要什么框 架吗？ 换个问法 今年我们要落地业务中台架构 用户基础服务 交易服务 商品服务 关系服务 广告服务 业务域A 业务域B 业务域C 业务域D 业务组件/中间件 电商业务 内容业务 不要过度设计 多渠道 多平台 多用户 模块化 SPI 规则引擎 流程引擎 商品平台化 交易平台化 促销平台化 渠道下单 无结构化商品 多平台玩法 多端适配和开发组件 组件池 怎么去实践 走到业务一线去 找对评判标准-比如客户价值 权衡技术和业务 看远一点，做实际点 再来个case 样衣管理系统 产品 架构师 运营 架构师的工作职责 打造一个稍稍跑在业务前面的架构 架构先行

• … 数据与计算的分片 • 哈希分片 - 简单、均衡 - 扩容复杂、易用性差 - 一致性哈希、虚拟节点 • 按范围、数据量分 - 使用简单 - 需要管理元数据 - 中心化与去中心化 元数据管理 • 去中心化 - P2P技术 - 潜在的一致性问题 - 能管理的元数据有限 • 中心化 - 设计实现简单 - Master节点易成为瓶颈 中心化的解决方案 • Master-Slave模型

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 • 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 • …

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 •演进式设计 可视化能帮我们什什么 掌握系统业务 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

理逻辑幂等。 坑2-ZK掉线恢复后状态改变 Executor-A Executor-B ZK断线 接管分片1 分片1的zk数据被修改 执行分片1 ZK重连成功 断线前未完成的ZK 操作继续执行 解决办法： 断线重连后要判断连接sessionid是否己发生改变，如果发生改变 ，则不再继续之前的操作 坑3-Quartz反复销毁重建导致OOM 解决办法： 自实现定时调度线程，一个作业一个线程调度器。

收 交 易 查 询 批 量 代 付 批 量 代 收 交 易 查 询 分而治之 DIVIDE AND RULE IT 核对查询 响应码 防刷 一致性问题 ... 资金风险 重路由 从1到N的业务成长 FROM 1 TO N BUSINESS GROWTH 01 11 12 15 16 05 62 60 63 61 09 04 02 03 06 开发实现阶段-尽可能避免故障 系统运行阶段-及时发现故障 系统运行阶段-出现故障快速解决故障 思路 THINKING 预见运行期、所想即所得、限制和保护 设计可容错的系统（快速失败、超时、自动重路由） 设计具备自我保护的系统（拆分、限制、优雅停止） 制定合适的开发规范 撒网 实时监控（傻瓜式、开发不用查日志） 可视化运营 网络监控 主机监控 服务监控 业务监控 中间件、接口探测、日志抓取

server server (超)大型规模应用+契约协同 应用的发展演变历史 服务化后的问题 多团队协同的分布式环境下，不仅环境“重”，而且外部的服务是别的团队开发 的，你很难得到一个稳定、快速的外部服务提供环境，在此背景下进行功能/接口 调测存在如下困难： 开发依赖重 联调成本高 变动把控困难 拆 应用拆分 数据拆分 团队拆分 分布式服务 API Gateway 分布式文件