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美团配送即时物流调度平台实践
郑跃强美团点评-技术专家
个人简介
2011年中科大 研究生毕业
2011.3 2013.7 2014.11 现在
阿里巴巴 人人网 美团点评
基础架构部
1:评论中心架构研发
2:广告平台架构研发
3:数据库中间件研发与维护
美团点评餐饮平台—配送事业部
物流事业部
1:物流平台建设
2:淘宝物流整合打通
配送事业部
1:外卖订单中心架构研发
2:配送平台架构研发
大 纲即时物流调度平台概述
即时物流调度平台演变
军火库介绍
美团配送:即时物流调度平台实践 郑跃强
即时物流调度平台概述
用户
商家
调度平台
千万级
百万级
调度平台使命:将运单分给最优的骑手,快速送到用户手中
骑手
?秒
十万级
28min !!!
50ms !!!
即时物流调度平台的使命
即时物流调度平台的目标
• 将运单分给最优的骑手
调度平台
骑手
骑手2
骑手N ……
骑手3
复杂度高:多目标,多因素,路径规划
即时物流调度平台演变
即时物流调度平台演变 – 核心问题
如何选出最优的骑手?
没有正确答案,取决于业务处于什么阶段及具体场景
即时物流调度平台演变 – 抢单 VS派单
模式 抢单 派单
骑手满意度 骑手满意度高 骑手满意度一般
全局效率 个人最优 全局最优
用户体验 一般(挑单) 较好
实现难度 技术难度低 复杂度高
抢单 推单 派单 压单
• 快速上线,实现功能
• 提升用户体验
• 灰度管理、回放平台
• 提高骑手效率
• 仿真平台、特征平台
• 用户体验与骑手效率并重
• 分布式计算平台
即时物流调度平台演变 – 分阶段实现
业务的发展对问题的认知数据的积累团队的能力线下团队的认同
客观条件 演变策略
1.根据客观条件的变化,选择不同的实现方式2.制定长期的架构升级路线,逐步实施,小步迭代
即时物流调度平台演变 – 现阶段平台架构
调度引擎
灰度管理
回放平台
仿真平台
数据平台
计算平台
特征平台
一个核心
五大支撑
一个基础
军火库介绍
武器一 – 回放平台(过去)
线下团队的认同
投诉量较多
查询问题复杂
分析案例困难
武器一 – 回放平台(投诉问题案例)
抢单->派单模式升级过程中,产生大量的骑手投诉及咨询
无奈的客服
忙碌的研发
愤怒的骑手
为什么给我???? 我解答不了
问题在哪里?
武器一 – 回放平台(实践)
方针策略:
1. 调度过程可回溯
2. 透明化、可视化
武器一 – 回放平台
回放ES存储
特点:
大数据的搜集
实时性
大数据的存储
存储层
回放服务
服务层
传统方法的问题:
速度慢
成本高
影响广
数据分析麻烦
武器二 – 仿真平台(算法评估及参数优化)
背景:以最小的成本快速验证新算法及参数优化效果。
武器二 – 仿真平台(算法评估及参数优化)
仿真平台:
速度快
成本低
无影响
分析方便
武器三 – 分布式计算平台(每秒亿级别的计算能力)
海量的计算需求
实时性高,要求5秒内
全局优化,不可并行
区域一次调度:
• 200 骑手
• 50 运单
• 5 单/人
50解空间规模: 200 × 10!
运单分配 × 路径规划
全国?
武器三 – 分布式计算平台(每秒亿级别的计算能力)
降维
并行化
武器三 – 分布式计算平台(每秒亿级别的计算能力)
计算节点1
分布式计算引擎
计算任务1
计算任务2
计算节点管理
分布式计算集群
连接管理器
计算节点2
分布式计算引擎
计算任务1
计算任务3
连接管理器
任务队列
排队任务1
排队任务2
排队任务1
排队任务2
考虑点:
连接与处理线
程分离
引擎中执行任
务线程数
任务大小任务队列
武器三 – 分布式计算平台(每秒亿级别的计算能力)
成果展示
时间: 节省2W天时间,相当于53年距离: 节省120W公里,相当于绕地球30圈
35.332.5
28.1
0
5
10
15
20
25
30
35
40
抢单 派单 现在
平均配送时长
2.3
2.1
2
1.85
1.9
1.95
2
2.05
2.1
2.15
2.2
2.25
2.3
2.35
抢单 派单 现在
单均行驶距离
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