摘要：阿里妹導讀提到盒馬鮮生，除了新鮮的大龍蝦以外，大家印象最深的就是快速配送門店附近公里范圍內(nèi)，分鐘送貨上門。系統(tǒng)異常業(yè)務異常的處理，上線時門店灰度方案一個門店出問題，不影響整個盒馬門店，緩存機制柔性可用重試機制事務處理串并行打日志等等。

阿里妹導讀：提到盒馬鮮生，除了新鮮的大龍蝦以外，大家印象最深的就是快速配送：門店附近3公里范圍內(nèi)，30分鐘送貨上門。

盒馬是基于規(guī)模化和業(yè)務復雜度兩個交織，從IT到DT，從原產(chǎn)地到消費者而形成的端到端的平臺，而盒馬配送更是集成IOT、智能化、自動化等到線下作業(yè)，同時受不可抗力因素雨雪冰霧、道路交通、小區(qū)設施等讓配送系統(tǒng)的穩(wěn)定性更加雪上加霜，如何保障線下配送作業(yè)的穩(wěn)定性，讓騎手快樂，更讓用戶開心是盒馬配送永恒的話題。

整個盒馬技術部對線上/線下作業(yè)生產(chǎn)之關注，代碼質(zhì)量之高、故障處理之嚴，讓我們工程師在反復反復地肯定自己的同時又不斷地否定自己，在開發(fā)中設計重構系統(tǒng)，在生產(chǎn)之中檢驗系統(tǒng)。經(jīng)過線上/線下冰與火的歷練，我們淬煉出了一套穩(wěn)定性的方法論，概括起來就12個字：研發(fā)規(guī)范、架構規(guī)范、穩(wěn)定性規(guī)范。

首先是研發(fā)規(guī)范，且看下圖：

這個圖管它叫做7層漏斗模型（努力畫出漏斗，畫圖功夫不行，淺色的箭頭表示漏斗），7層是指PRD評審、技術方案評審、TC評審、編碼、測試&代碼Review、灰度發(fā)布、運維。為什么是漏斗模型呢？因為我們通過這7層經(jīng)過層層篩選，將阻礙線下流程的重大故障全部在這7層兜住。

PRD評審：我們有個需求池，所有的需求都先扔到這個池子里面，每兩周有個運營雙周會，從中篩選出優(yōu)先級高、緊急程度高的需求開始進行PRD評審（倒排項目除外），所有的PRD評審都有PD組織，從項目或者需求的價值認識上達成一致，在評審的過程中研發(fā)同學從PRD中尋找名詞進行領域建模和抽象。整個需求和項目需要識別到技術風險，遵循“不被別人搞死、不搞死別人”的原則，識別核心鏈路和非核心鏈路；測試同學從中識別風險點和測試功能點，為后面TC評審做好準備。

技術方案評審：PM組織研發(fā)、測試和PD總共參與，研發(fā)同學按照事先分配好的研發(fā)模塊進行技術串講，同時和PD、甚至電話業(yè)務同學共同達成產(chǎn)品兜底方案和業(yè)務兜底方案。人都會犯錯，何況是人寫出來的代碼，我們要擁抱bug，但更要識別到潛在的風險進行兜底。

TC評審：一般在技術評審完成后的兩天內(nèi)會進行TC評審，主要功能的覆蓋點、技術方案潛在的坑、非功能角度的業(yè)務降級方案、性能的QPSRT、接口的可測性的評估、測試環(huán)境、測試數(shù)據(jù)等，最后給出可靠的上線時間。

編碼：首先遵循集團的編碼規(guī)則，然后就是防御性編程，業(yè)務系統(tǒng)可能80%的代碼都在考慮異常情況下如何保證高可用。系統(tǒng)異常、業(yè)務異常的處理，上線時門店灰度方案（一個門店出問題，不影響整個盒馬門店），緩存機制、柔性可用、重試機制、事務處理、串并行、打日志等等。

測試&代碼Review：首先研發(fā)完成自測并冒煙通過，正式提測，當然在編碼的過程中也會進行代碼Review，那時的代碼Review管它叫線上Review，通過Aone的功能提交給相關同學進行Review；整個測試結束后上線前我們會聚集到一起進行代碼圍觀Review，這個階段也會完成系統(tǒng)依賴順序、發(fā)布順序、回滾順序，每個人的位置。

灰度發(fā)布：首先我們嚴格遵守盒馬研發(fā)紅線，按照發(fā)布窗口進行發(fā)布，同時為了將風險降到最低，針對不同的業(yè)務做不同的發(fā)布時間點，比如O2O場景下午2點準時發(fā)布，B2C場景晚上8點半準時點火；針對不同的門店進行灰度，發(fā)布完成后就立馬通過SLS查看原始錯誤日志，A3查看錯誤統(tǒng)計日志，EagleEye查看QPS/RT，CloudDBA查看DB性能/慢SQL等全面盯屏30分鐘以上。一般我們覺得風險比較大的，在發(fā)布時會只發(fā)2臺機器，第二天觀察沒有任何問題再全部上線，如果有問題就直接上去Kill掉這兩臺機器。

運維：每次發(fā)布后第二天早起盯屏是非常關鍵，尤其是配送涉及不同運力商、運力類型等作業(yè)的校驗方式不同，在早上運力類型豐富是最容易出問題，也最容易發(fā)現(xiàn)問題。一旦有問題，誰先第一個發(fā)現(xiàn)先問題就會立馬在群里釘釘電話所有人，若是跨團隊的會多帶帶拉小群電話所有人，對于問題的定位我們設置專門的同學，有人看SLS，有人看EagleEye，有人看A3，有人看Xflush，有人看CloudDBA，有人對外發(fā)聲安撫騎手，一個人統(tǒng)一指揮，大家分工明確，整個問題處理起來就像一個人。

盒馬配送目前有50+系統(tǒng)，其中核心應用有20+，那么這么多系統(tǒng)如何既保穩(wěn)定又能協(xié)作？且看下圖：

項目化：盒馬配送從剛開始按照項目維度構建整個系統(tǒng)，能夠滿足盒馬用戶的個性化需求，這種在人少的情況下開發(fā)起來很快，也能快速的迭代。

產(chǎn)品化：隨著業(yè)務需求越來越多，這種開發(fā)方式越來越拖慢整個項目節(jié)奏，尤其是需求的靈活多變，這個時候產(chǎn)品化的方式隨之而來，我們在去年5月份的引入了NBF的規(guī)則中心、各種Setup，將運營邏輯和業(yè)務邏輯區(qū)別開來等各種配置化，快速支持需求的變化。

服務化：去年8月份的時候和點我達、鄰趣、蜂鳥等三方進行對接，對接的過程比較痛苦，我們發(fā)現(xiàn)業(yè)務邏輯主要是在盒馬場景下，三方的場景需要做一些定制，這個時候我們開始考慮整個線下作業(yè)不變業(yè)務規(guī)則和基于場景的業(yè)務規(guī)則，將不變業(yè)務規(guī)則下沉作為我們的后臺，基于場景的業(yè)務規(guī)則放到我們的中臺，形成后臺解釋業(yè)務概念、業(yè)務狀態(tài)和業(yè)務規(guī)則，中臺做統(tǒng)一權限校驗、場景化的業(yè)務邏輯、數(shù)據(jù)網(wǎng)關、整個降級限流可以上浮到中臺來，完成對各運力商的流控，慢慢孵化出上面的架構規(guī)范。這一過程比較痛苦，我們既要追趕業(yè)務，又把34個核心的L0服務梳理業(yè)務邏輯、接口參數(shù)的合理性、外部依賴等重新升級一遍，新老服務平滑遷移對業(yè)務無感，最后注冊到NBF上，通過NBF鏈接起所需的各域能力去表達業(yè)務。

數(shù)字化：最底下一層是我們的用工管理平臺，新零售從企業(yè)角度看有兩個核心層面，其一是技術層面“人貨場”的數(shù)字化；其二是零售層面的“人貨場”的變革或者革命；用技術驅(qū)動零售變革，讓我們真正能看到整個線下作業(yè)流程的好與壞，哪些門店好，哪些門店差，原因到底在哪里，如何去優(yōu)化提供技術依據(jù)和支撐，整個數(shù)據(jù)模型如下圖：

任何理論、架構都要不斷接受實踐的檢驗，在錯誤中學習，在錯誤中成長，提出了一套適合線下配送的7路23招打法，如下圖：

第一路：核心和非核心隔離

首先我們從應用維度進行核心和非核心隔離，核心服務和非核心服務隔離，從數(shù)據(jù)庫層面我們做了核心庫和非核心庫隔離，讀寫分離、充分發(fā)揮各存儲層的優(yōu)勢，比如核心作業(yè)場景我們采用Mysql，實時聚合分析場景我們采用ADS，非核心多維度組合查詢場景我們引入OpenSearch、和離線場景的ODPS，這樣既起到分流的作用，又保護了核心作業(yè)場景。如此架構升級，可以讓我們的上嘉同學進來在一些非核心場景上獨擋一面，充分發(fā)揮他們的潛力。

系統(tǒng)交互上我們采用基于Request/Response模式的HSF水平調(diào)用；另外一種基于Event-driven模式的消息垂直調(diào)用。

對核心服務的依賴上，我們本著不信任任何外部服務的原則，即使外部服務出問題，我們依然能夠繼續(xù)作業(yè)，形成如下圖的調(diào)用方式：

鏈路開銷大且網(wǎng)絡抖動很容易引起問題，我們會將其做成一個“航母級”的服務來調(diào)用，如下調(diào)用：

舉個例子：配送人貨匹配生成笛卡爾積后類似map-reduce進行分布式計算，通過鷹眼鏈路觀察發(fā)現(xiàn)耗時主要在map到reduce的網(wǎng)絡耗時，不在于計算耗時，我們將將人貨匹配生成矩陣，平衡網(wǎng)絡開銷和分布式計算，最后將108次調(diào)用變?yōu)?次，性能基本提升12倍，如下矩陣：

第二路：及時發(fā)現(xiàn)問題是穩(wěn)定的一半

服務級別-冪等、參數(shù)校驗、熔斷、還是靜態(tài)和動態(tài)控制超時時間、重試次數(shù)來保障服務級別的高可用；

系統(tǒng)級別-流量調(diào)度、研發(fā)紅線、代碼Reivew文化、重大發(fā)布集體上光明頂、流量調(diào)度、A3EagleEyeSLSXflush等的QPSRT同比環(huán)比的服務監(jiān)控還是底層的機器性能監(jiān)控都能保證在第一時間發(fā)現(xiàn)問題。重大發(fā)布集體上光明頂是我們的一個文化，記得在雙12前兩周我們對整個系統(tǒng)架構進行了一次升級，涉及13個系統(tǒng)又在大促前頂著壓力發(fā)布上線，最終在雙12期間系統(tǒng)整體平穩(wěn)，較雙11各項指標毛刺減少，特別是雙12哪幾天的雨雪天氣在站內(nèi)批次積壓嚴重的情況下，我們的人貨追加服務較雙11的QPS增加近一倍，但我們的RT卻降低了50%。

其它招，比如我們在過年期間每天的專人進行核心系統(tǒng)的例行檢查，確保系統(tǒng)正常運行；在穩(wěn)定性知識方面，我們內(nèi)外結合進行分享，同時將別的team的故障都當做自己的故障來分析原因和查找我們系統(tǒng)的不足。

第三路：故障預防

在系統(tǒng)復雜和業(yè)務需求不斷導致代碼腐化，我們定時對整個系統(tǒng)進行重構，將整個重構方案大家達成一致；在今年系統(tǒng)的混部環(huán)境對我們也是一個挑戰(zhàn)，所以我們引入了超時和重試機制，特別是做到了運行期修改超時時間，防止雪崩，每一個新功能上線時都會做故障注入和故障演練，識別潛在風險。

第四路：故障緩解

我們機器留有一些buffer以防大促、線程池滿等緊急擴容情況下使用，同時對高QPS有降級預案以防異常情況緊急止血。還是前面提到的業(yè)務系統(tǒng)一定要有產(chǎn)品和業(yè)務兜底方案，比如我們在和蜂鳥對接時當蜂鳥的系統(tǒng)如果出現(xiàn)問題時，我們服務端針對此種情況做了防御性編程，打開開關讓蜂鳥騎手用飛魚app進行作業(yè)，減輕對用戶的影響面。在穩(wěn)定上，我們不但要自己贏，也要讓合作伙伴贏。

第五路：快速恢復

回滾是系統(tǒng)發(fā)布后出現(xiàn)異常最有效的止血方案，對于弱依賴我們通過柔性可用性讓它跳過不阻塞繼續(xù)往下走，當出現(xiàn)異常case時比如履約和配的狀態(tài)不一致我們通過阿波羅后臺進行一鍵修復，異常緊急訂正預案、Diamond命令下發(fā)等來快速恢復。

第六路：快速補償

我們的系統(tǒng)在設計的都是無狀態(tài)扁平化，不存在單點，機器擴容是應對某些異常情況的快速止血方案。

第七路：發(fā)布治療

在上述路數(shù)招數(shù)都無法快速止血的情況下只能采用發(fā)布治療，我們有一次突然機器Load飆高，收到報警后第一反應是機器問題，但又發(fā)現(xiàn)部分機器的線程池也快滿了，我們隨即開始擴容和機器重啟，一部分同學在快速擴容，一部分同學在不停的機器重啟，其它同學在迅速查找問題的根本原因，最后通過DUMP發(fā)現(xiàn)是由于引用了一個Jar，而這個Jar包里面使用了Java的正則表達式在解析一個特殊商品名稱的時候進入了死循環(huán)，找到原因后這種情況只能通過發(fā)布解決，我們迅速達成一致緊急發(fā)布解決，正是前面一部分同學的擴容和不停的重啟，從而避免了一場故障。

盒馬配送的穩(wěn)定性靠的是業(yè)務方、產(chǎn)品、研發(fā)、測試、Web端、App端、RF端、GOC、上下游、算法、IOT、NBF、盒馬安全生產(chǎn)、中間件、網(wǎng)絡、氣象臺、雨雪冰霧、道路交通、紅綠燈、小區(qū)設施、騎手裝備等等各種因素，每一個組成部分都是至關重要。穩(wěn)定性的探索我們還在路上，不斷追求極致。

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