往年双十一快递有多快、双十一快递比外卖还快 这些话题在往年双十一期间频繁呈现在热搜榜上，“凌晨付款起床收货”成了往年双十一快递时效的新标签。作为天猫官网物流服务提供方，往年菜鸟联结14家快递公司为消费者提供了如任意门般的天猫双十一物流体验。而在这背地，正是阿里云云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 为菜鸟运配的经营决策提供了强有力的数据撑持，使包裹可能通过更优更快的线路达到消费者手中。
菜鸟运配双十一面临的挑战
智能经营平台作为菜鸟运配域的数据中台，始终承载着整个运配事业部简直全副的数据洞察、剖析类需要；作为运配事业部经营的眼睛，智能经营平台有将近1000个实时指标、上百张报表和几十种简报及协同场景，这些指标数据来自菜鸟6个业务域。整体业务挑战包含包裹链路长、数据源各异、实操集中发车、数据实时性要求低等。去年双十一和往年618，相继呈现过慢SQL、数据导出量过大、SOP恪守率参差不齐等问题，并且大促期间会有大量的长期经营需要须要疾速响应和反对，这些对数据链路的存储、抽取、计算都会是十分大的挑战，往年双十一必须要完满达成。指标如下：
1）运配数据洞察要求高并发低提早
须要反对上百张报表和几十种简报等简单剖析场景，QPS不低于300，反对百亿毫秒级的实时剖析性能。
疾速反对大促期间各类数据拉取、剖析、报表搭建等长期需要。
2）运配数据的时效性要求
搭建蕴含1000指标的秒级实时链路，和业务零碎数据一致性达到99.99%，数据全链路1分钟可见。
问题5分钟发现，10分钟定位，30分钟解决，重大问题2小时内解决。
3）高吞吐的实时数据写入
反对在每秒几十万条数据高吞吐实时写入，顶峰工夫3倍的流量峰值。
反对各类报表的数据导出，单次可导出30万行。
4）大促稳定性保障
零碎保障100%可用，0故障，0资损。
指标查问5s内响应，简报在时效内发送。
一般工单低于5个，无双高工单。
同时须要对所有指标进行TPS、QPS、RT的监控。
可进行指标或利用维度的高低线、主备切换、主备负载平衡、弹性扩缩容等操作。
为什么抉择 AnalyticDB
AnalyticDB MySQL是阿里云自研的PB级云原生数据仓库，有着百亿毫秒级的剖析性能、千万级的高吞吐实时写入，是阿里外部性能最好、最成熟稳固的在线数据仓库。
如下几个要害个性是咱们抉择AnalyticDB MySQL的次要起因：
数据更新齐全实时可见
菜鸟以后数据仓库模型中，AnalyticDB MySQL须要应答每秒十几万行的更新量，业务对时效性要求十分高，写入后齐全实时可见，业务上即时进行汇总报表输入。AnalyticDB MySQL基于Raft协定构建了一套分布式强统一高牢靠的轻量级存储架构，可实现高吞吐实时写入+立刻可见，很好的满足了业务上的时效性，对智能经营的报表汇总提供了无力保障。
高并发低提早的简单查问
在每秒10万行数据更新场景的根底上，智能经营平台不仅关联剖析查问延时敏感（要求高性能），还要求高并发。而AnalyticDB MySQL通过优化器层面的RBO+CBO，以及分区裁剪和计算下推，计算引擎的向量执行+Codegen、存储引擎的行列存储、自适应索引能力提供了杰出的查问性能，大部分查问能够在毫秒级实现；同时通过在线化的调度和云原生的弹性扩大能力，反对几百个并发的简单查问，也符合要求。
在线查问和批处理混合负载
除了高吞吐实时写入、高并发简单剖析性能，智能经营平台还同时不定期的执行大量的数据ETL导入导出工作。在存储计算拆散的架构下，AnalyticDB 同时反对在线查问和批处理。在线查问基于MPP架构，两头后果和算子状态齐全应用内存（all-in-memory），计算过程齐全流水线化（pipelined），查问RT小，实用于低提早、高并发的场景 ，比方BI报表、数据分析、在线决策等。批处理模式基于DAG执行模型，stage-by-stage执行，两头后果和算子状态能够落盘，反对大吞吐量的数据计算能力，实用于数据量大或者计算资源无限的场景，比方ETL、数据仓库等。
成熟和稳固
AnalyticDB MySQL在阿里团体具备大规模的业务验证，笼罩阿里外部简直所有BU，成熟稳固。同时AnalyticDB MySQL全面兼容MySQL协定，和现有的数据库体验统一，简略易用；此外，AnalyticDB提供了泛滥的运维监控指标、慢SQL日志诊断等能力，对大促的稳定性提供了无效撑持。
菜鸟运配的场景实际
菜鸟运配采纳云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL版、Lindorm、Blink等构建了蕴含上千指标的实时数据链路后置汇总业务技术架构，将链路上各个数据源的海量数据实时多流join造成宽表，最初通过 AnalyticDB 将千余指标凋谢复用，整体链路如下图所示。无力保障了菜鸟运配智稳双全的双十一经营体验。
1）将各个业务零碎的音讯和日志镜像到多模数据库 Lindorm（HBase）中
2）通过 Lindorm 落库后收回的 export 音讯作为触发源，去 Lindorm 中取出这个主键（运单号）相干的所有数据，在 Blink 中加工成宽表后写入 AnalyticDB MySQL 中进行实时存储和剖析，并提供主备切换能力
3）智能经营平台在 AnalyticDB MySQL 版中通过SQL关联查问剖析，将各类指标在服务中心保护并凋谢进去
智稳双全的运配体验
相比去年双十一单量上涨2.5倍，TPS峰值上涨4倍以及业务指标增长一倍的状况下，智能经营平台体系面临着对数据的高实时性、高完整性、高准确性的三“高”挑战，在零碎稳定性方面打了一场丑陋的胜仗，零碎100%可用无提早，数据笼罩运配全链路，实在反馈实操现状，强有力的保障了业务经营，受到运配域业务团队好评。
AnalyticDB MySQL作为链路外围，撑持了菜鸟运配平台十几万TPS高吞吐写入并且齐全实时可见，简单查问达到300 QPS，毫秒级响应，同时还兼顾不同表定期/不定期的数据导出。在数据时效性、高并发、低延时的简单查问体验等方面提供了强力的保障，助力菜鸟实现了智稳双全的双十一运配经营体验。
将来瞻望
将来咱们心愿在现有根底上依据不同业务维度划分数据模型层，构建所有指标和数据链路，将安稳保障整个大盘，为疾速迭代各项指标和疾速响应业务需要打下基础。为此，菜鸟运配会继续与 AnalyticDB 放弃共建，以实现更好的业务体验：
业务资源隔离
在 AnalyticDB MySQL版新推出的弹性状态下实现了资源组性能，通过新建资源组能够从现有实例划分出局部计算节点，这些计算节点资源只归属该资源组。用户可将数据库账号绑定到不同的资源组，SQL查问时依据绑定关系主动路由至对应的资源组执行，满足用户实现外部多租户隔离、混合负载的需要。资源组的创立、批改、删除等操作都能够在线实时失效，并能够通过API与用户业务零碎进行深度交融，实现全自动调配。
一写多读（灾备实例）
目前业务测须要主备实例做业务拆散和灾备，前端还是通过Blink双写两个AnalyticDB实例，这带来了写入的复杂性和数据一致性危险。而AnalyticDB将提供了一写多读的主备实例能力，业务侧只需写入主实例，其数据会主动实时复制到备实例，这大大简化了业务的部署和复杂性。
智能化诊断
须要做好监控和边界问题的发现机制，在呈现问题时可能疾速定位。冀望可能充分利用AnalyticDB的监控能力，在呈现问题前第一工夫预警，躲避问题的产生。为此，AnalyticDB将提供全方位、多维度以及准实时的实例运行状况洞察能力，通过对实例外部的各类运行日志和时序指标进行算法建模，提供出问题前精确预测、出问题时及时告警、解决问题时精准定位的能力，确保不影响用户下层业务。
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