餓了么技術(shù)體系演講人：日期:目錄CATALOGUE02核心算法實(shí)現(xiàn)03數(shù)據(jù)處理平臺(tái)04移動(dòng)端技術(shù)05運(yùn)維與安全06創(chuàng)新與展望01系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)01系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)PART分布式系統(tǒng)框架服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)機(jī)制采用ZooKeeper或Nacos實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)服務(wù)注冊(cè)與健康監(jiān)測(cè)，確保服務(wù)節(jié)點(diǎn)故障時(shí)自動(dòng)剔除并重新分配流量，保障系統(tǒng)高可用性。分布式事務(wù)解決方案通過(guò)Seata框架實(shí)現(xiàn)TCC模式或SAGA模式的事務(wù)協(xié)調(diào)，解決跨服務(wù)數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題，支持復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的最終一致性。彈性資源調(diào)度策略基于Kubernetes的容器化部署結(jié)合HPA自動(dòng)擴(kuò)縮容，根據(jù)CPU/內(nèi)存負(fù)載指標(biāo)動(dòng)態(tài)調(diào)整Pod實(shí)例數(shù)量，優(yōu)化資源利用率。分布式緩存體系構(gòu)建多級(jí)緩存架構(gòu)（本地緩存+Redis集群），采用一致性哈希算法分配數(shù)據(jù)分片，降低數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)壓力并提升響應(yīng)速度。微服務(wù)組件拆分領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)劃分依據(jù)業(yè)務(wù)邊界將單體應(yīng)用拆分為訂單中心、支付服務(wù)、商戶管理等多個(gè)微服務(wù)，每個(gè)服務(wù)獨(dú)立擁有數(shù)據(jù)庫(kù)和API網(wǎng)關(guān)。01輕量級(jí)通信協(xié)議采用gRPC配合ProtocolBuffers進(jìn)行服務(wù)間通信，相比RESTfulAPI減少50%以上的網(wǎng)絡(luò)傳輸開(kāi)銷，顯著提升內(nèi)部調(diào)用效率。配置中心統(tǒng)一管理通過(guò)Apollo配置中心實(shí)現(xiàn)各環(huán)境參數(shù)動(dòng)態(tài)推送，支持灰度發(fā)布和配置回滾，避免服務(wù)重啟帶來(lái)的系統(tǒng)抖動(dòng)。服務(wù)熔斷與降級(jí)集成Hystrix實(shí)現(xiàn)故障隔離和快速失敗，當(dāng)依賴服務(wù)超時(shí)率超過(guò)閾值時(shí)自動(dòng)觸發(fā)降級(jí)邏輯，保證核心鏈路穩(wěn)定性。020304高并發(fā)處理機(jī)制異步化處理架構(gòu)分庫(kù)分表策略熱點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)加載限流熔斷保護(hù)使用RabbitMQ/Kafka構(gòu)建消息隊(duì)列，將秒殺訂單生成、物流狀態(tài)更新等非實(shí)時(shí)操作異步化，峰值時(shí)段消峰填谷。按照用戶ID哈希對(duì)訂單庫(kù)進(jìn)行水平拆分，配合ShardingSphere實(shí)現(xiàn)分布式查詢路由，單表數(shù)據(jù)量控制在千萬(wàn)級(jí)以下?；贔link實(shí)時(shí)計(jì)算用戶行為數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)熱門商品并提前加載至CDN邊緣節(jié)點(diǎn)，降低后端服務(wù)訪問(wèn)壓力。在API網(wǎng)關(guān)層部署令牌桶算法，對(duì)突發(fā)流量進(jìn)行整形控制，防止下游服務(wù)因過(guò)載而雪崩，系統(tǒng)QPS可穩(wěn)定維持在10萬(wàn)+。02核心算法實(shí)現(xiàn)PART訂單分配算法多目標(biāo)優(yōu)化模型綜合考慮騎手位置、配送距離、訂單時(shí)效性及商戶出餐速度等因素，通過(guò)加權(quán)評(píng)分實(shí)現(xiàn)最優(yōu)分配，確保配送效率和用戶體驗(yàn)平衡。實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制基于實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)、突發(fā)天氣及騎手負(fù)載情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整訂單分配策略，避免局部過(guò)載或資源閑置。機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)能力利用歷史訂單數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，預(yù)估商戶出餐時(shí)間及配送難度，提前優(yōu)化分配方案，降低超時(shí)風(fēng)險(xiǎn)。路線優(yōu)化模型多路徑動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法結(jié)合實(shí)時(shí)路況與訂單地理分布，為騎手規(guī)劃最短耗時(shí)路徑，支持中途插單、路徑重算等復(fù)雜場(chǎng)景。電動(dòng)車能耗優(yōu)化針對(duì)電動(dòng)車騎手，引入電池續(xù)航與充電站位置數(shù)據(jù)，優(yōu)化路線以減少能耗并平衡配送效率。擁堵熱點(diǎn)規(guī)避策略通過(guò)分析歷史擁堵數(shù)據(jù)及實(shí)時(shí)交通事件，自動(dòng)避開(kāi)施工路段、學(xué)校區(qū)域等高頻擁堵點(diǎn)，提升配送準(zhǔn)時(shí)率。動(dòng)態(tài)定價(jià)策略供需平衡定價(jià)模型依據(jù)區(qū)域訂單密度、騎手在線數(shù)量及用戶需求波動(dòng)，動(dòng)態(tài)調(diào)整配送費(fèi)，激勵(lì)騎手向高需求區(qū)域流動(dòng)。用戶行為分析定價(jià)通過(guò)用戶歷史訂單數(shù)據(jù)識(shí)別價(jià)格敏感度，差異化定價(jià)以平衡轉(zhuǎn)化率與平臺(tái)收益。極端場(chǎng)景溢價(jià)機(jī)制在惡劣天氣或節(jié)假日等特殊時(shí)期，啟動(dòng)溢價(jià)算法保障運(yùn)力供給，同時(shí)通過(guò)梯度定價(jià)緩解用戶抵觸心理。03數(shù)據(jù)處理平臺(tái)PART大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案采用HDFS與對(duì)象存儲(chǔ)結(jié)合的模式，支持PB級(jí)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與訪問(wèn)，通過(guò)多副本機(jī)制確保數(shù)據(jù)安全性和容災(zāi)能力。分布式文件系統(tǒng)架構(gòu)列式數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化冷熱數(shù)據(jù)分層管理針對(duì)訂單、用戶畫像等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使用ApacheParquet和ORC格式存儲(chǔ)，顯著提升查詢性能并降低I/O開(kāi)銷。基于訪問(wèn)頻率自動(dòng)將數(shù)據(jù)劃分為熱、溫、冷三層，分別采用SSD、HDD和磁帶庫(kù)存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)成本與性能的最佳平衡。實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)流式計(jì)算引擎構(gòu)建于Flink框架之上，支持每秒百萬(wàn)級(jí)訂單數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，包括風(fēng)控檢測(cè)、配送路徑優(yōu)化等低延遲場(chǎng)景。時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用針對(duì)物流軌跡、設(shè)備監(jiān)控等時(shí)序數(shù)據(jù)，采用InfluxDB和TimescaleDB實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)寫入與聚合分析。動(dòng)態(tài)資源調(diào)度通過(guò)Kubernetes彈性擴(kuò)縮容能力，在促銷高峰期自動(dòng)擴(kuò)展計(jì)算節(jié)點(diǎn)，保障實(shí)時(shí)分析任務(wù)的穩(wěn)定性。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用異常檢測(cè)引擎采用孤立森林和Autoencoder算法識(shí)別刷單、欺詐等異常行為，日均攔截風(fēng)險(xiǎn)訂單數(shù)萬(wàn)筆。配送時(shí)效預(yù)測(cè)融合天氣、交通等多維數(shù)據(jù)，通過(guò)XGBoost與LSTM混合模型預(yù)測(cè)訂單送達(dá)時(shí)間，準(zhǔn)確率達(dá)行業(yè)領(lǐng)先水平。智能推薦系統(tǒng)基于用戶歷史行為與實(shí)時(shí)上下文特征，利用深度排序模型（如DIN）實(shí)現(xiàn)個(gè)性化餐廳與菜品推薦，轉(zhuǎn)化率提升顯著。04移動(dòng)端技術(shù)PART跨平臺(tái)開(kāi)發(fā)框架Flutter深度應(yīng)用餓了么采用Flutter框架實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)開(kāi)發(fā)，通過(guò)一套代碼同時(shí)支持iOS和Android平臺(tái)，顯著提升開(kāi)發(fā)效率并降低維護(hù)成本。Flutter的高性能渲染引擎確保了流暢的用戶體驗(yàn)。ReactNative混合開(kāi)發(fā)自研Hybrid容器在部分業(yè)務(wù)場(chǎng)景中結(jié)合ReactNative技術(shù)棧，利用其成熟的生態(tài)和社區(qū)支持，快速迭代功能模塊，同時(shí)保持原生應(yīng)用的性能表現(xiàn)。針對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)需求，餓了么自研Hybrid容器框架，整合Web技術(shù)與原生能力，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)化更新與高性能交互的平衡。123用戶體驗(yàn)優(yōu)化動(dòng)態(tài)化頁(yè)面渲染通過(guò)服務(wù)端下發(fā)JSON配置，客戶端動(dòng)態(tài)解析并渲染頁(yè)面，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)更新和AB測(cè)試，快速驗(yàn)證用戶偏好并優(yōu)化交互流程。動(dòng)效與微交互設(shè)計(jì)基于Lottie和原生動(dòng)畫引擎實(shí)現(xiàn)細(xì)膩的動(dòng)效反饋，增強(qiáng)用戶操作感知，如下單按鈕的彈性效果和頁(yè)面切換的過(guò)渡動(dòng)畫。智能加載策略采用懶加載、預(yù)加載和分片加載技術(shù)，減少首屏渲染時(shí)間，提升用戶等待體驗(yàn)，尤其在弱網(wǎng)環(huán)境下顯著降低跳出率。性能監(jiān)控工具全鏈路埋點(diǎn)系統(tǒng)集成端到端性能監(jiān)控，覆蓋啟動(dòng)耗時(shí)、頁(yè)面加載、接口響應(yīng)等關(guān)鍵指標(biāo)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析定位性能瓶頸并生成優(yōu)化建議。實(shí)時(shí)告警平臺(tái)建立多維度的閾值告警機(jī)制，當(dāng)CPU占用率、內(nèi)存泄漏或幀率異常時(shí)自動(dòng)觸發(fā)告警，支持開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)快速響應(yīng)線上問(wèn)題。APM可視化面板提供自定義性能數(shù)據(jù)看板，支持按版本、機(jī)型、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等多維度對(duì)比分析，輔助技術(shù)決策與長(zhǎng)期性能優(yōu)化規(guī)劃。05運(yùn)維與安全PART云基礎(chǔ)設(shè)施管理彈性資源調(diào)度采用自動(dòng)化工具實(shí)現(xiàn)計(jì)算、存儲(chǔ)資源的動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容，通過(guò)監(jiān)控系統(tǒng)負(fù)載自動(dòng)觸發(fā)資源調(diào)配策略，確保高峰期訂單處理能力提升300%的同時(shí)降低閑置資源成本?；旌显萍軜?gòu)部署構(gòu)建公有云與私有云協(xié)同的混合架構(gòu)，核心交易系統(tǒng)部署在私有云保障數(shù)據(jù)主權(quán)，促銷活動(dòng)流量通過(guò)公有云承載，實(shí)現(xiàn)資源利用率提升45%并滿足等保合規(guī)要求。容器化微服務(wù)治理基于Kubernetes搭建容器管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)2000+微服務(wù)的統(tǒng)一編排與灰度發(fā)布，服務(wù)啟動(dòng)時(shí)間從分鐘級(jí)縮短至秒級(jí)，故障隔離域縮小至單個(gè)Pod級(jí)別。基礎(chǔ)設(shè)施即代碼（IaC）使用Terraform定義所有云資源拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，版本化控制基礎(chǔ)設(shè)施變更歷史，配合CI/CD流水線實(shí)現(xiàn)環(huán)境構(gòu)建自動(dòng)化，部署效率提升60%。網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)零信任架構(gòu)實(shí)施部署基于身份的動(dòng)態(tài)訪問(wèn)控制體系，所有API調(diào)用需通過(guò)持續(xù)身份驗(yàn)證和設(shè)備健康檢查，結(jié)合UEBA分析異常行為模式，攔截99.7%的憑證填充攻擊。01全鏈路加密方案采用國(guó)密SM4算法對(duì)訂單數(shù)據(jù)端到端加密，支付通道使用TLS1.3+雙向mTLS認(rèn)證，每日處理20億次加密交易請(qǐng)求時(shí)延控制在50ms以內(nèi)。智能威脅檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)合網(wǎng)絡(luò)流量鏡像和AI行為分析，實(shí)時(shí)識(shí)別DDoS、SQL注入等攻擊，通過(guò)FPGA硬件加速實(shí)現(xiàn)100Gbps流量清洗，攻擊響應(yīng)時(shí)間縮短至200毫秒。紅藍(lán)對(duì)抗演練每月開(kāi)展攻防實(shí)戰(zhàn)演習(xí)，模擬外賣騎手APP接口篡改、優(yōu)惠券系統(tǒng)邏輯漏洞等場(chǎng)景，2023年累計(jì)修復(fù)高危漏洞47個(gè)，MTTR降低至4.2小時(shí)。020304災(zāi)備恢復(fù)流程使用ChaosMesh定期注入網(wǎng)絡(luò)分區(qū)、節(jié)點(diǎn)宕機(jī)等故障，驗(yàn)證降級(jí)策略有效性，2023年系統(tǒng)可用性達(dá)99.995%，較上年提升0.003個(gè)百分點(diǎn)?；煦绻こ虒?shí)踐

0104

03

02

利用影子流量在預(yù)發(fā)環(huán)境模擬雙11級(jí)別負(fù)載，提前識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)連接池耗盡等風(fēng)險(xiǎn)，2023年大促期間零重大故障。全鏈路壓測(cè)體系在華東、華北、華南部署三地五中心，通過(guò)自研GZSync組件實(shí)現(xiàn)跨region的MySQL數(shù)據(jù)同步，RPO<5秒，核心業(yè)務(wù)RTO<90秒。多活數(shù)據(jù)中心架構(gòu)建立包含1372個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)急知識(shí)圖譜，通過(guò)決策樹引擎自動(dòng)匹配最優(yōu)恢復(fù)方案，如支付故障時(shí)自動(dòng)切換備用通道并補(bǔ)償優(yōu)惠券。預(yù)案自動(dòng)化執(zhí)行06創(chuàng)新與展望PARTAI技術(shù)融合智能推薦算法優(yōu)化通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型分析用戶歷史訂單、搜索行為及實(shí)時(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略，提升訂單轉(zhuǎn)化率與用戶滿意度。語(yǔ)音交互與NLP應(yīng)用集成自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音點(diǎn)餐、多輪對(duì)話及語(yǔ)義理解，降低用戶操作門檻并提升無(wú)障礙服務(wù)體驗(yàn)。騎手調(diào)度智能化利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化配送路徑規(guī)劃，結(jié)合實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)與天氣因素，動(dòng)態(tài)調(diào)整騎手任務(wù)分配，縮短平均配送時(shí)長(zhǎng)。圖像識(shí)別與食品安全通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)自動(dòng)識(shí)別菜品圖片中的食材新鮮度、擺盤規(guī)范等，輔助商家提升菜品質(zhì)量管控能力。高并發(fā)訂單處理微服務(wù)架構(gòu)治理設(shè)計(jì)分布式訂單系統(tǒng)，采用分庫(kù)分表與讀寫分離策略，確保促銷活動(dòng)期間每秒數(shù)萬(wàn)級(jí)訂單的穩(wěn)定處理能力。通過(guò)服務(wù)網(wǎng)格（ServiceMesh）實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)言服務(wù)通信，統(tǒng)一管理數(shù)千個(gè)微服務(wù)的流量控制、熔斷與監(jiān)控?？蓴U(kuò)展性挑戰(zhàn)全球化基礎(chǔ)設(shè)施部署構(gòu)建多云協(xié)同的CDN網(wǎng)絡(luò)與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，滿足不同地區(qū)用戶低延遲訪問(wèn)需求，同時(shí)符合本地?cái)?shù)據(jù)合規(guī)要求。動(dòng)態(tài)資源擴(kuò)縮容基于Kubernetes的彈性伸縮機(jī)制，根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載自動(dòng)調(diào)整計(jì)算資源，平衡成本與性能。未來(lái)技術(shù)趨勢(shì)4量子計(jì)算潛力探索3AR