阅读文章：京东物流系统架构演讲中的最佳实践
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青龙系统从2012年开始1.0的封闭开发，到2016年规划的6.0智慧物流，基本打造了一套完善的电商物流系统。
青龙系统1.0，主要实现了电商物流基础功能，满足了但是的核心业务诉求。青龙系统1.0上线，被京东当年评为优秀项目，成功之处就是比较好的遵循了MVP原则，也就是最初的版本只实现最有价值的部分。
青龙系统2.0，起于2013年，主要是追赶功能。到2.0完成开发时，青龙系统已经成为完善的自营电商物流系统。
青龙系统3.0，确立了以外单开放为主题。我们开发了青龙开放平台，接单系统，和主流的ISV软件完成对接，以及改造现有分拣，运输，配送等环节，来支持外单。
青龙系统发展到今天，已经包含了分拣中心，运输路由，终端，对外拓展，运营支持等五十余个核心子系统，构建了完善的电商物流体系。
青龙系统架构演进过程中，从高可用，高性能，数据一致性，用户体验四个方面，积累了丰富的经验，确保了青龙系统在发展过程赢得了公司内外的口碑。
（1）高可用
青龙系统作为京东后台物流系统，系统高可用也同样重要，对于系统高可用，主要包括：合适的架构方案；大系统小做，服务拆分；并发控制，服务隔离；灰度发布；全方位监控报警；核心服务，平滑降级。首先是选择合适的架构方案。互联网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。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，一般也是没有问题的。对于青龙系统来讲，也有些特别，利用分拣中心的本地服务器和操作人员的设备，实现离线生产，进一步提高可用性。
（2）高性能
对应互联网服务来说，高性能是必须的，用户的响应一般都要求是秒级，而一个用户操作都包含多个服务调用，对应服务接口响应的要求都是毫秒级。对应青龙系统来讲，支持物流操作人员有十万余人，每个操作提升一秒，那么就能节约三个人员，意义是非常大的。青龙系统属于后台操作型系统，业务逻辑复杂，如果不能缓存，完全依靠数据库操作，那么，响应会超过数十秒。如何进行缓存，需要设计缓存系统进行支撑，青龙系统在演进过程中，依托公司的缓存服务，并且结合应用内存，包括Redis消息通知体系，构建了具有自己特色的缓存体系，很好的支撑了业务发展。
（3）数据一致性
一般需要考虑实时性和一致性，这两个最重要的维度，当然，数据量也是一个维度，一般我们认为是大数据的应用场景。
实时&强一致场景：
典型应用是生产系统的实时监控，例如实时生产量，各个生产环节差异量等，其实是作为生产系统的一部分。利用当前主流的大数据处理架构是可以解决的，例如线上生产库binlog实时读取，Kafaka进行数据传输，Spark进行流式计算，ES进行数据存储等。
实时&弱一致性场景：
典型的应用场景是消息通知，例如电商的全程跟踪消息，如果个别数据出现丢失，对于用户的影响并不大，也是可以接受的，因此，可以采用更加廉价的解决方案，应用完成对应的动作后，将消息发出即可，使用方订阅对应的消息，按照主键，如订单号，存储即可。
离线&强一致场景：
这是典型的大数据分析场景，也就是众多的离线报表模式。从技术上，传统的ETL抽取技术也能满足要求，数据仓库对应的技术也能够解决。
离线&弱一致场景：
对于抓取互联网数据，日志分析等进行统计系统，用于统计趋势类的应用，可以归为此类，这类应用主要是看能够有足够廉价的方案来解决，是不是可以巧妙的利用空闲的计算资源。这个在很多公司，利用晚上空闲的计算资源，来处理此类的需求。
用户体验：MVP原则，也就是敏捷开发中的迭代思路。对应一个大的项目，按照传统的瀑布模型，一般经历设计，研发，测试到最后上线阶段，这对于互联网应用来说，很多情况下是不能接受的，因为业务需求变化太快，如果上线周期太长，也许上线后发现情况已经变化了，或者，上线后发现不能落地推广。因此，对应一个大项目，一般会进行迭代分解，最核心的需求，会优先开发，并完成上线，上线验证后，继续开发优先级低的需求。
动态运营，其实也和MVP原则有很强的联系，也就是功能上线后，要真正运营起来，看具体数据，如果发现和设计不符合，那么，就要进行调整，到符合用户需求。这也是互联网服务的用户体验，要优于传统的软件开发系统，传统软件开发基本上上线后就不在优化了，而对于互联网服务来说，上线只是开始，只有将这个功能运营好，才叫好，并且，这个过程一直是持续的。