物流系统高可用架构案例

本文来自于cnblogs，介绍了物流系统的系统可用率，DB物理隔离，服务分组隔离，漏斗模型等相关知识。 系统一般可以分为前端应用系统和后端数据库系统，前端应用系统实施分布式集群部署技术上是比较成熟的，后端数据库系统实现异地多活技术难度很大，目前也只有阿里，京东这样的公司才真正实现。因此，对于大多数应用，前端应用双机房集群部署，后端数据库系统采取成熟的主备从的模式，也就是单个机房作为写入，备库在另外机房，可以快速进行切换，读库双机房部署，是优选的方案。对于这个架构方案，存在跨机房写延长的问题，可以根据场景利用异步的方式进行解决，一般也是没有 物流系统在当今数字化时代起着至关重要的作用，其高可用架构设计是确保业务连续性和高效运营的关键。本文探讨了物流系统中的几个核心概念和技术，包括系统可用率、多级缓存、动态分组切换、DB物理隔离、服务分组隔离、跨机房隔离、漏斗模型、DB限流以及并发控制。 系统可用率是衡量系统稳定性和可靠性的重要指标，通常以99.99%或更高为目标。为了提高系统可用率，物流系统通常采用前端应用系统和后端数据库系统的分离策略。前端应用系统利用成熟的分布式集群部署技术，可以有效地分散负载和提高容错能力。而后端数据库系统，由于异地多活技术的复杂性，常采用主备从模式，即在一个机房设置主库，另一个机房设置备库，用于快速故障切换，同时读库可以在双机房部署，以优化读取性能。 面对跨机房写延长问题，可以通过引入异步处理机制来解决。例如，将某些写操作异步化，允许在后台处理，从而避免直接影响用户体验。同时，考虑到物流系统的特殊性，有时可利用分拣中心的本地服务器和工作人员设备实现离线生产，以提高可用性。 服务拆分是构建大规模系统时常见的做法，它有助于保持系统的敏捷性和适应性。通过将服务拆分成小型、独立的组件，可以更快地迭代和扩展，但拆分粒度需要根据实际情况和业务需求进行权衡，过细的拆分可能导致管理复杂性增加。 并发控制和服务隔离是保证系统稳定运行的重要环节。在应用层和数据库层实施并发控制策略，如锁机制或乐观锁，防止数据冲突。服务隔离则确保关键服务不受不可靠或恶意外部调用的影响，可以通过硬件隔离或服务分组策略来实现。 灰度发布是快速迭代的关键，允许逐步向部分用户推出新功能，降低全量发布带来的风险。通过用户或区域的灰度策略，可以逐步扩大发布范围，同时进行线上测试。 全方位监控报警是提升系统可用性的另一重要手段。监控技术层面的硬件资源，如CPU、内存、磁盘和网络，以及业务层面的指标，如处理积压量和正常业务量，有助于在问题影响用户之前及时发现并解决。 核心服务的平滑降级是应对故障的必备策略。当主系统不可用时，能够降级为基本服务，保证业务的连续性。例如，离线生产系统可以作为备份，以防集中服务出现问题。 异步接口设计是提高系统性能和QPS的关键。通过异步调用，减轻了同步接口带来的性能瓶颈，大多数大型互联网公司都进行了异步化改造。数据一致性方面，根据业务需求匹配合适的场景，例如实时强一致性的场景可以通过大数据处理架构（如实时数据流、Kafka、Spark和ES）来实现，确保数据的准确性和实时性。 物流系统的高可用架构是一个综合性的工程，涉及多方面的技术和策略。通过合理的系统设计、服务拆分、并发控制、故障隔离和监控报警，可以构建出高效、稳定且适应性强的物流系统，确保业务的顺畅运行。