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美团点评技术沙龙07 - 外卖后端端技术架构
美团外卖的后端技术架构经历了多次演进，旨在满足不断增长的业务需求和用户规模。系统设计遵循简单易维护、服务高度解耦等原则，并通过性能优化确保高峰期交易的稳定性与效率。核心实践包括压缩响应时间、实施异步调度和数据分片等策略，以增强系统的整体稳定性与响应能力。
![オラクルのデータベースセキュリティへの取り組み [2021年2月版]](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/202102oracledbsecurityoverview-210215070200-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
美团点评技术沙龙07 - 外卖后端端技术架构
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- 4. C M R B MT 美团外卖概览 ü O2O • • Slogan
- 5. 2013/11 2014/11 2015/12 2016/05 l 300 2015/05 ? 1000 200 100 400 l l logo l PC l MVP l l 90%+ 美团外卖重要里程碑
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- 7. 美团外卖业务流程下的技术应用体系概览 C RANK app / /BI / APP PC M R B GIS /
- 8. • 驱动因素 ü 满足基本业务诉求 ü 快速提供线上服务 ü 验证业务模型 • 系统特征 ü 系统结构简单，易部署&维护 ü 服务相互之间耦合较多 美团外卖后端系统体系架构的演进V1.0 Web API DB/Cache waimaiService.jar PC native/H5 / APP/PC C M B
- 9. • 驱动因素 ü 业务发展迅速，订单数据膨胀 ü 业务复杂度上升，支持在线支付 ü 上层重复开发较多 • 重构核心 ü 垂直拆分部分关键核心服务 ü 构建订单交易专用DB ü 抽取搜索基本服务 美团外卖后端系统体系架构的演进V2.0 PC native/H5 /APP/ PC/ C M B /Cache Web API
- 10. • 驱动因素 ü 业务品类扩展，渠道增加 ü 系统数据驱动因素提升 ü 用户规模与单量上升 • 重构核心 ü 拆分日志数据、营销服务与线上 业务系统 ü 整合移动后台服务 ü 拆分门店、商品、UGC等业务 ü 抽取通用基础服务 美团外卖后端系统体系架构的演进V3.0 UI APP APP H5 PC WEB (api.waimai.meituan) APP/H5 LOG PC-WEB (waimai.meituan) open.waimai.meituan Rank& UGC UGC 接⼊层TAIR集群 Rank TAIR TAIR集群 TAIR Cache/ DB APP A/B APP …
- 11. - - , - - - MIS - ü … - ü & ü / - ü 业务上功能&非功能服务 ü 数据上历史数据&实时数据 - - - - - - - - 服务抽象，低耦合 ü & - ü ,SLA 外卖系统架构演进的关键思想总结-架构设计原则
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- 13. • 系统压力高峰期区分明显 • 交易的链路长实时性要求高 • 交易转化率高 • 用户停留时间短 外卖业务的系统特点 QPS
- 14. • 接入层重点 ü 控制所有接入服务接口最大超时时间500ms~300ms ü 各服务接口接入提供是否具备降级能力和降级策略 ü 设置聚合数据缓存，减少底层服务调用 ü 采用异步服务调度框架，实现部分并行服务调度 外卖线上系统性能核心关注点 API N 1 … C • 服务/数据层重点 ü 缓存 ü 提前计算，构建文件索引 ü 数据分库，分表 cache / cache
- 15. • 问题 ü 外卖启动列表页QPS高，聚合服务多 （Lbs->Rank->POI->活动->配送->…） • 策略 ü 首页门店列表的缓存à基于用户维度的列表 （时效3分钟） ü 门店VO的缓存 接入层缓存典型场景之一：首页列表信息缓存 tair C API RANK MQ MySQL Master DB …… MySQL Slave Databus &
- 16. • 需求 ü 首页频道（特定门店属性聚合）的门 店筛选 ü 门店商品的信息组合展示（销量、库 存、静态配送费、评分、配送时长等） • 策略 ü 构建聚合服务提前汇聚数据集合 ü 实时变更部分采用消息监听同步 服务层计算数据聚合典型场景之一：门店商品聚合服务 ETL & DB MQ DB MAS TER DB SLAVE Databus API C &
- 17. • 业务特点 ü 数据库读写高 ü 单库，单表数据量大 ü 服务使用场景差异 • 分片策略 ü 实时交易系统与基本查询服务分离 ü 订单基本库&订单详情库&流程状态 库分离 ü 按照门店、用户、ID三维度分基本信 息库 ü 各维度按照ID散100个表 每维度25个表一个库 ü 历史库归档 服务&数据分片典型场景之一 ：订单中心 Tair (17M) Lucene Databus (45S) MQ Tair/Hive
- 18. 外卖线上服务部署&服务治理 DNS ISP(A) ISP(B) MGW MGW MGW MGW Nignx 1 HTTP Service 01 Thrift Service 1 Thrift Service … DS.1 Nignx… HTTP Service.. HTTP Service .. Nignx N Thrift Service N DS.N DS…
- 19. 外卖系统稳定性工作设计总结 ü QPS ü ü SLA ü ---- ü --- ü ü ü 日常运行 事前预管 线上故障处理 事后Review 全 链 路 灰 度 分 流 Nigi nx LVS MQ DB DX YF OCTO CQ 核 心 流 程 监 控 HLB LOG OCTO 压测 运维工具 Tair双机 房 MQ双机房 DB双机房 演练 支付不可 用 排序不可 用 活动不可 用 商家接单 不可用 限流 QPS配额 扩容 Casestudy 调权 ERROR 用户行为 系统能力 降级、扩容 分流 损失核算 完善业务 降级SOP Review 完善工具 •
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