TiDB x 中通科技 | 提效 300%，TiDB 联手中通让你的包裹“实时可见”

「咱们现已用起来了」，是咱们最喜欢听到的话，简简略单几个字的背面代表着沉甸甸的信赖和托付。咱们将经过「信任敞开的力气」本篇文章将介绍 TiDB 联手中通科技打造全场景全链路数字化渠道服务的故事。

“

观察包裹的每一段旅程

不负身边的每一份守候

”

下单秒杀，到收货开箱，信任大多数人关于“双十一”这个特别时期的快递物流体会适当了解。从下单后的『望穿秋水』到包裹的『全流程追寻』，最近几年，快递再不是曾经“肩扛手提的黑盒子”，电子面单、自动化分拣、智能机器人、全链路数字追寻等数字化技能的加持下，快递业正在酝酿一场能够预见的全新蜕变。

中通快递成立于 2002 年，经过十余年的开展，现在全体事务规划达到了世界第一，也是第一个达成年百亿事务量的快递企业，上一年的双十一更是完结了订单量超越 2 亿的佳绩。中通科技是中通快递旗下的互联网物流科技渠道，具有一支千余人规划的研制团队，秉承着“互联网+物流”的理念，与公司的战略、事务严密的联接，为中通生态圈的事务打造全场景全链路的数字化渠道服务。

事务应战

快递的生命周期简略的介绍能够分为五个字，收发到派签。

整个物流的全链路中依照这样的流程会拆解成多个要害节点，在每个要害节点会发生很多的数据，对每个要害节点每一个数据快递公司都会进行相关的剖析，包含时效的监控（比方快递的流程盯梢、快递在快递收发点停留时间等等）。本来的架构很多的数据统计剖析依靠于在 Oracle 上建很多存储进程，但跟着数据量越来越大，存储和核算的问题越来越显着，单纯靠晋级 Oracle 的硬件无法从根本上处理问题，而且跟着硬件的不断晋级，本钱也越来越高。

近几年，快递职业的事务量日新月异，跟着事务开展带来的数据量激增，中通遇到了以下问题：

存放在 Oracle Exadata 一体机数据周期越来越短，分库分表的规划满意不了时效需统计剖析依靠存储进程，体系的扩展性和可维护性不高。
事务顶峰时期单机遇到功能瓶颈，毛病危险较高，数据同步 T+1 的剖析时效不行。
怎么下降 TCO。
事务开展快、数据量激增，能存放在 Exadata 一体机数据周期越来越短，事务方对数据周期需求上升。
事务顶峰单机功能瓶颈，单点毛病危险高，数据同步 T+1，剖析时效不行。
测验 HBase、Kudu 建造实时数仓，和现有技能栈难以兼容，而且不能很好支撑事务端多维度的 query。

面临这些需求，中通快递新构建的 IT 体系除了要兼容曩昔的 IT 架构，更要具有敏捷性，要能够更快呼应事务开展的需求，而且还能更好地推进未来事务的开展。在要害事务上的支撑上，底层的数据库需求满意强共同散布式事务，支撑高并发读写，供给灵敏的在线扩展才能，而且能够与 Spark 技能生态严密交融，支撑大宽表的建造，支撑多维度的查询剖析。

Why TiDB

，挑选 TiDB 详细原因如下：

TiDB 支撑在线扩展，数据按 Region 分片，有自带的调度办理组件，进行热门的调度和数据散布。
强共同的 ACID 散布式事务、二级索引。
能高并发写和更新，而且支撑快速呼应事务方的需求、进行查询成果。
技能生态与 Spark 严密结合，支撑用 Spark 快速的做分钟级统计剖析。
支撑大宽表的建造，支撑多维度的查询剖析。

处理计划

订单运单中心

在中通快递传统的 IT 体系架构里，很多的数据统计剖析依靠于 Oracle ，但跟着数据量越来越大，存储和核算的问题越来越显着，单纯靠晋级 Oracle 的硬件无法从根本上处理问题，而且跟着硬件的不断晋级，本钱也越来越高。

中心事务体系架构图

上图是中通快递整个体系重构后的架构：

左面是来自各个环节的音讯接入，经过 Spark 实时核算把这些音讯接进来，与 Hive 维表在散布式核算里边做一些 Merge 和 JOIN。
一同会跟离线 T+1 的核算剖析出来的数据、存在 HBase 的数据做 Merge 的核算。
终究核算的成果咱们会把它存到 TiDB 里边。每天会守时和 TiDB 做一次同步，把 TiDB 的数据同步到 Hive，做一个数据备份。
依靠 TiSpark 在 TiDB 上做数据的统计剖析，一般称为汇总层，汇总层包含公共数据和事务层数据，咱们也会把这些数据放在 Oracle 里边一份，包含轻度汇总和多维汇总。
根据 TiDB 去供给明细的服务，像 API 接口的服务、明细查询和一些标签。

从头的架构上看，每一个要害的节点都支撑可横向扩展，处理了单点问题，一同下降了根底的 IT 本钱。

二次配送：数字化重塑配送全流程

关于物流企业来说，下降企业物流本钱一直是职业应战，中通快递也在不断地从形式立异上、从全链路优化上、甚至物流的各个环节去进步功率、下降本钱。

咱们在日常收快递进程中，一般能够看到相似这样的信息：”快递现已到 XXXX 转运中心”、”快递现已抵达 XXXX 集散中心”，这种在工厂库房到配送结尾之间，设置中转仓的形式被称为“二次配送”。

TiDB+TiSpark 构建实时宽表

如上图所示，中通快递根据 TiDB 进行实时数仓宽表的建造，事务的 OLTP 数据经过 TiDB 实时写入，后续 OLAP 的事务经过 TiSpark 做分钟级的剖析。

经过事务实测，TiSpark 同步 3 亿条数据到 Hive 大约需求 10 分钟，为中通快递的实时数仓建造与离线 T+1 的整合供给保证，有用支撑全链路的时效剖析与监控，能够准实时地定位每一票快件在每一个环节的状况。据了解，经过二次配送，在兴旺且密布城市，均匀为企业节约 25% 的每包裹配送费用。

用户收益

信息化智能化的浪潮已成大势，技能与事务齐头并进，才能让快递职业取得未来竞赛力。

增效：IT 支撑功率提高 300%

中通快递 2019 全年完结事务量 121.2 亿件，同比增加 42.2%，超出职业均匀增速 16.9 个百分点。

在曩昔的 2019 年双十一大促中，TiDB 一同支撑线上 OLTP 和 OLAP 的事务， QPS 峰值在 12 万+，支撑百亿级的刺进和更新，TiSpark 支撑事务在线的分钟级统计剖析，完美保证了双十一中通快递 IT 服务的安稳运转。

除此之外，根据 TiDB 构建的新一代数据库根底设施还带来以下收益：