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码上功夫 ↑↑↑ &不一样的成长之路,献给优秀程序猿的内功心法。& & & &&如果你对Uber迅猛增长的单价感兴趣,这个并没有在报告中涉及。但是我们可以了解Uber的调度系统,怎样实行地理空间索引,怎样规划他们的系统,怎样实行高利用率和怎样处理失败,包括令人惊讶的方式处理数据中心故障,使用驱动的手机作为恢复外部分布式存储系统。&&&&&&&&在Matt的报告中,给人印象最深刻的是Uber的快速增长。他们对于系统架构所做的很多选择都是基于公司规模的快速增长。很多技术都运行在后台,因为尽可能地让团队快速运转一直是他们的主要目标。&&&&&&&&经过开始时期一个短暂的混乱阶段(也很成功的阶段)之后,Uber已经从自身的业务中学习到了很多,包括成功所真正需要的东西。他们早期的调度系统主要是面向移动的人。而现在,除了人之外,Uber的任务已经发展到像对人一样处理箱子和杂货,他们的调度系统已经被抽象化,并且构建了非常坚实和智能化的基础架构。&&&&&&&&虽然Matt认为,用附带gossip 协议的一致性哈希算法的架构可能有一些疯狂,但是正好符合他们的实际情况。&&&&&&&&不被Matt的工作热情所吸引是很困难的。在谈到他们的调度系统DISCO的时候,他的语调兴奋异常,好像一个旅行推销员在学校里面遇到的问题一样,因为这是一个很酷的计算机科学问题。尽管这个解决方案不是最佳的,对于一个在自己感兴趣的领域,实时实地创造出容错可扩展组件。难道不酷么?架构概述驱动这一切的是使用移动设备运行原生应用程序的乘客和司机。后端主要为移动设备之间的信息处理服务。客户端与后端之间的通信是通过移动数据和开放的网络。客户端连接到调度系统,以匹配乘客和司机之间的供应和需求。调度系统几乎完全用Node.js编写。曾经计划将其移动到io.js,但之后io.js和Node.js合并所以放弃了。你可以在JavaScript上做一些有趣的分布式系统工作。不能低估热情的生产大国和节点开发人员的热情。他们可以很快地完成很多任务。整个Uber系统可能看起来很简单。但这种简单的方式就是成功的标志。只要它看起来足够简单,他们的工作就完成了。地图/ ETA(预计到达时间)。在调度过程中,获取地图和路由信息对于最终做出明智的选择是非常必要的。街道地图和历史出行时间被用来估计当前的出行时间。使用的语言很大程度上取决于系统所要集成的内容。因此,语言包括Python,C ++和Java。服务。存在大量的业务逻辑服务。微服务。大多用Python编写。数据库最早的系统是用Postgres编写。使用Redis。一些是在Twemproxy中,一些是在自定义集群系统中。MySQLUber 正在构建自己分布式列存储,以存储MySQL实例。一些调度服务保存状态在Riak中。评论和反馈。一次出行完成之后还需要大量的处理。收集评分。发送电子邮件。更新数据库。计划付款。用Python编写。费用结算Uber集成了多种支付系统。新的调度系统为了解决城市分片问题以及支持更多类型的产品,供应和需求的概念必须被扩展,所以一个供应服务和一个需求服务应该被创建。供应服务跟踪所有供应的数量,以及它们的状态。车辆需要建模很多属性:座位数,车辆的类型,车辆是否有儿童专座,是否能容纳一个轮椅,等等。车辆的容量需要被跟踪。例如一辆车辆,可能有三个席位,但其中两个已经被占用了。需求服务跟踪所有请求和订单,以及方方面面的要求。如果一个乘客需要一个汽车座位,那么请求必须与库存相匹配。如果乘客不介意以一个更便宜的价格分享车辆座位,这种情况也需要被建模。如果有箱子或食物需要运送怎么办?匹配所有需求与供应的方法是一种被称为DISCO的服务(调度优化)旧的系统仅仅是匹配现有的供应量,这意味着仅仅针对在路上等待工作的车辆。DISCO支持对未来的预测,一旦车辆变成可用,系统就马上利用这些信息。汽车地理位置索引(geo by supply)。DISCO需要一个地理空间索引,基于所有供应的位置以及它们预计所在的地点来进行决策。需求地理位置索引(geo by demand)。需求也需要地理空间索引一个更好的路由引擎需要利用所有这些信息。调度方式当车辆在周围移动的时候,位置更新将发送给geo by supply。为了将乘客与司机进行匹配,或将汽车显示在地图上,DISCO发送一个请求给geo by supply。Geo by supply进行一个简单的初步过滤,以获得附近的符合要求的候选车辆。然后列表和要求被发送到路由/ETA,以计算它们目前的距离有多近。距离并不是地理上的,而是通过道路系统计算得到。ETA的排序结果被发送回供应系统,然后将结果提供给司机。在机场他们不得不模拟一个虚拟的出租车队列。考虑到他们要求到达的地点的不同,出租车必须排列的井然有序。长按二维码关注:&码上功夫&码上功夫(marskungfu) 
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