卢旭 - 物流场景下的架构稳定性实践

顺丰同城科技物流场景架构稳定性实践总结

核心观点与业务背景

• 业务场景复杂度高：涉及 ToB 和 ToC 场景，语言栈异构（JAVA、PHP、GO），高并发（万+QPS），大数据量（过亿数据），定制化需求多，系统链路复杂。
• 稳定性挑战：需满足 ToB、ToC 场景的稳定性要求，兼容异构系统，应对周期性流量高峰（如双十一、618），同时需解决传统物流行业系统交互多、流程复杂、安全性要求高等问题。

系统稳定性体系建设

稳定性理论框架

• 故障生命周期管理：涵盖事前（预防）、事中（发现、定位、解决）、事后（复盘、改进）三个阶段。
• 稳定性目标：SLA 达到 99.97%，MTTR（故障恢复时间）控制在 25 分钟内。

机房高可用架构

• 部署策略：采用异地双机房、同城双机房多活部署，实现流量路由、数据库读写分离、分布式服务三机房高可用。
• 关键措施：Broker 数量优化、Topic 副本数调整、生产消费同机房 partition 设置等。
• 问题与收益：Sh 机房机器过保需迁移，通过优化 Broker 和 Topic 副本配置提升单节点和单机房故障下的集群可用性。

部署环境管理

• 多套环境：包括预演环境、客户验收环境、UAT 环境、灰度环境、生产环境（含 Mirror 生产、流量闭环灰度）。
• 标准化流程：灰度发布流程、上线回归流程、多机房部署等。

链路稳定性保障

• 线上全链路压测：通过 JIEAgent 实现流量隔离、数据隔离（影子库/表），支持常态化压测和流量录制回放，覆盖超 5 个业务线高峰压测。
• 线上自动化测试：基于 Httprunner + Jenkins，覆盖核心服务 P0/P1 案例达 90%/60%+，实现全流程测试。
• 预案演练平台：基于 Chaosblade，通过故障注入发现风险点，支持红蓝对抗，打通内部资源监控系统。
• 监控体系演进：从基础资源监控到业务自定义指标、多维日志、大客户个性化监控，最终探索 AIOPS。
• 链路追踪：基于 Jaeger 构建端到端问题诊断能力，提升问题定位效率。
• 可观测性：基于 Otel 规范统一 Log、Metric、Trace 采集，实现关联分析。

服务治理

• 服务部署：通过 Service Mesh（Istio）落地，解耦基础组件升级和业务开发，解决多语言栈成本和稳定性问题。
• 服务治理工具：熔断、降级、限流等。

双十一、618 高峰实战经验

• 共性：需常态化机制保障和立体化工具支撑，推进稳定性体系化建设。

• 差异：流量突增明显，高峰期问题影响严重，应对周期短且业务快速迭代。

• 难点：时间紧、任务重、风险高，目标容量不确定性大，预案精细化需求高，止损需更快速。

• 建设策略：日常建设技术，高峰规范流程。

• 关键措施：

  • 业务目标拆解：确定系统目标。
  • 流程制定：根据系统目标裁剪方案。
  • 系统压测与扩容：线上压测探查瓶颈，依据数据扩容服务。
  • 故障演练：以攻代守发现隐患。
  • 应急预案：梳理各类预案，快速恢复。
  • 资源排查：机器资源瓶颈、机房流量负载均衡、监控报警完善等。
  • 值班与管控：24 小时值班，封线紧急上线流程，问题记录跟进。

• 成果：双十一、618 期间实现 10 倍+单量增长、5 倍+流量增长，0 线上故障。

总结与展望

• 核心成果：通过全链路压测平台、稳定性体系、预案平台、自动化扩容平台等工具支撑，有效应对高峰流量，保障系统稳定性。
• 未来方向：跨云多活部署，推动 Otel 规范落地，统一可观测性采集方案；Service Mesh 落地，集成 Istio 管理能力，提升服务治理水平。