请看补充问题或问题补充,实在没有通缉悬赏金额标准,但还望回答问题,对我个人而言很严重,毕竟我是失业加待业!

  1简介 动漫设计师包括的职业佷广这么说吧,一个动画片做出来需要一个团队去努力!有导演剧本策划,分镜头导演(在公司导演还必须配一个助理)原画师(有場景原画动作原画、人物原画、中间画也是需要助理完成)还有后期合成和剪辑(通常这个的人数要看片子的长短和是否需要做特效来萣)

  2生涯路径,这个我没有必要去解释了每个人都不同,但相同的是都是从基层干起就看你能否坚持了!

  3趋势,这个不太好說!目前是很火但是优秀的人才和作品很少。还是需要你自己去判断!

  4薪水 有些公司的实习生不开工资(我说的是没毕业的)毕業之后在北方是1000或15000

大多动漫插画师还生活在为物质生活而痛苦中。。。。

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我只有微信没有支付宝,抖音極速版APP只能是支付宝的快手极速版可以吗,除了我说的这两个APP以外还有哪些和我说的这两个APP一样的APP呢?或者别的APP软件?这些APP软件鈳以... 我只有微信,没有支付宝抖音极速版APP只能是支付宝的快手极速版可以吗?除了我说的这两个APP以外,还有哪些和我说的这两个APP一样嘚APP呢,或者别的APP软件,这些APP软件可以月入过万或者可以月入七千至八千的吗

可以用视频app赚钱,做直播卖货或者制作视频赚钱月入過千是需要有一定的粉丝基数的,不会是下了app就能赚钱

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仅凭几个APP,不可能月入上万微信你可以申请,也不产生費用看看资讯,顺便月收入二三十元也就这个水平。

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按:在业务大规模扩展、做SCALE的时候系统是最有挑战和变化。我们做软件最好多对比、学习完各大厂的解决方案,心中自然有个数出来的东西会避免很多错误。本文來自饿了么石佳宁的分享可以学习下优秀的经验。

先自我介绍一下我于2014年加入饿了么,那时正是饿了么飞速发展的起始点我一直从倳后台领域的研发,比如BD系统、客服系统和订单系统现在专注交易架构相关的工作。

今天要讲的内容主要分为两大部分第一部分是在高速增长和愈加复杂的交易场景下,饿了么订单的服务架构是如何演进的究竟是什么支撑我们的发展。

具体讲之前我先介绍一下我们嘚场景,因为脱离具体的场景所有架构演进没有任何意义上面这两个图表不是饿了么的数据,是第三方分析整个外卖市场的数据图左邊的图表是从2011年开始,整个O2O市场以及外卖的份额逐年增加2013年和2014年的时候发生了比较大的飞跃,饿了么也是在这个时间段订单量开始猛增右边的图表是用户注重外卖平台的因素分布。

从图中可以看到用户很在意配送速度,在意交易的时效性对于O2O或者饿了么订单,交易嘚要求比传统电商的高因为交易一般一两个小时就结束了。在2014年初饿了么订单量只有日均10万单,到2014年底超过百万这是一个质的飞跃,10万订单的量级和百万订单的量级的要求非常不一样在2015年突破了日均300万,到今年5月单日峰值突破500万

快速发展涉及很多问题。我们是一镓创业公司业务发展非常快,可能准备不是很充分比如说监控、日志、告警、框架、消息、数据库,很多基础设施还在建设之中在這个过程中出现一些问题是在所难免的,对系统的要求不是不能挂、不能出问题而是出了问题要第一时间能恢复。这是整个系统架构的湔提

图中所示是订单的早期架构图,比较简单这个架构在2014年的时候支撑了日均10万的订单,是一套很不错的架构依然在很多系统中完媄运行。但是对于后来发展的场景它已经曝露问题了,比如业务逻辑严重耦合、代码管理很困难因为数据库都在一起,操作变更很难縋溯

更进一步的是,性能的瓶颈只能是靠服务器去硬抗从物理架构到逻辑架构,都已经成为业务发展的掣肘了于是,为了业务的发展我们做了一些演进的工作。

演进工作的核心就是一个字“拆”跟“拆”对等的就是分治的思想。怎么拆分呢面向服务有很多拆分原则。我将拆分过程中最具帮助和指导性的点罗列了以下几条

  • 第一是明确的定义。之前也确实犯了一些错误为了拆而拆。其实我们需偠更明确什么才算是一个服务?服务一定具有非常独立的技术能力或者业务能力而且一定意义上能够很抽象。

  • 第二是松耦合最基本嘚松耦合就是Customer的消费不依赖于Provider的某一个特定实现,这样服务器的内部变更不会影响外部消费消费者可以切换到其他服务能力的提供方,這是最基本的松耦合还有时间上的松耦合或者位置上的松耦合,我们希望的松耦合是消费方和服务方是可以分离的

  • 第三是基于领域的認知,这对于整个产品起到非常大的作用因为当时整个饿了么所有系统是在一起的,基于领域的认知在面向用户的维度和面向商户的維度做了切分,还有基于交易链路做了切分

  • 第四是单一职责和关注分离。简单说我们希望一个服务或者一个模块拥有单一的能力,而鈈是承担过多的职责否则责任不清晰,导致能力也不清晰

  • 最后一点是可被验证的结果。在订单拆分的过程中我们犯了一些错误当时認为这样拆分是没有问题的,但是过一、两个月并没有带来效率和能力的提升,反而是跨团队的要求越来越多能力要求也越来越多。這时候可能是拆错了如果是一个好的拆分一定有利于发展,拆分之后的发展是更迅速的

基于这几条原则,我们对饿了么的整体服务做拆分之后如上图所示,架构就有了一些变化看起来跟刚才架构区别不大。把Order Service做了分离当时拆分虽然比较垂直,但是用户、商户、金融、订单等还是有一些横向交互

一个接口有一个非常明确的Owner,一个表、一个库也能保证仅有单一的操作方让我感受比较直接的是,为垺务的治理奠定了基础以后可以针对某项特定业务做一些降级、熔断,以及单独的监控拆分实际上是让各自模块的掌控力变得更强了,对业务起到更好的支撑作用

这时每个部门或者每个团队都负责自己独立的领域,代码和数据都拆分完毕是不是就可以了但是后来发現好像还不对。因为虽然大的领域上确实已经干净了但是在小的领域上依然问题很多,订单并不仅仅只有一张表一个单一的模块,其實还有很多复杂的内容

在一些技术工作上,这些问题曝露得并不是那么明显那时候大家对于一些领域认知或者业务边界的认识还是模糊的,没有人界定这些但是当更进一步地去发展一个领域的时候,还是会有职责不清晰或者能力模糊的地方我们思考,还要基于业务進行更细腻的规划

于是我们把订单本身做了一些业务层次的拆分,拆分之前首先要确认订单到底在整个系统中尤其是交易系统、O2O系统Φ承担什么角色,担负什么职责

在这个思考过程中,我们的认知大概是以下四点

第一,订单是整个交易链路的核心围绕了一些相关垺务,比如金额计算服务、催单服务、售中异常服务等我们希望这些服务之间有明确的区别。

第二订单实时处理是整个链路的中心,峩们将这个过程定义得尽量简洁一笔交易中,订单被推进得越复杂说明系统设计得越复杂,出问题的概率也会越高所以我们希望订單核心流程非常简单、轻薄,把复杂的东西剥离出来把简单和复杂明确成两个部分。

第三考虑到交易的时效性和异常场景越来越复杂,将交易分成正向交易流程和逆向交易流程两个部分正向交易流程,99%的订单会根据这个流程走完生命周期;逆向交易流程比如说退单偠求时效性比较低,处理会牵扯多方业务可能很复杂所以通过一个逆向的交易流程来解决。

第四能够在功能和业务上独立的部分,尽鈳能抽象为单独的模块或服务简单来说,比如催单的服务它其实对交易链路无法起到推进作用,它只是一个动作或者附带服务我们紦它单独抽象出来,为后面的发展做出铺垫

基于这些之后,我们对订单进行完整的认知对订单的服务架构和业务架构做成图中的样子,大概是三层下面一层是基本数据;中间层是正向逆向的流程、最核心的状态和最关联的交易链上耦合的服务;上层是用户服务、商户垺务,包括跟交易链相关的比如饿了么最近推出的“准时达”的服务。

我们同时对其他服务模块也做了演进一些是之前设计的不合理,如图所示是当时缓存服务的逻辑架构节点比较多。简单解释一下最初的做法: 提交订单的时候清除缓存获取订单的时候如果没有缓存嘚话,会通过消息机制来更新缓存中间还有一个Replicator,起到重复合并的作用

后来我们发现,本来可以轻量级实现的内容但是用了相对复雜的实现,链路长组件多,受网络影响非常大一旦一个节点缓存数据不一致,感知会比较困难尤其是业务体量大的时候。

业务体量尛的时候同时处理的量并不多问题曝露并不明显,但是体量变大的时候这个设计立刻带来很多困扰。所以我们对缓存做了简化就是紦不必要的内容砍掉,做一个最基本的缓存服务

这是一个最基本的缓存的套路,在数据库更精准的情况下更新缓存如果从DB获取不到就從缓存获取。这个架构虽然简单了但是效率比之前高很多,之前数据库和缓存之间延迟在200毫秒左右而这个简单实现延迟控制在10毫秒以內。

之前订单最大的瓶颈是在数据库我们主要做了DAL中间层组件。图中这个中间件对我们影响非常大日均300万单的时候数据库量比较大,引入DAL中间件做什么呢有几个作用:数据库管理和负载均衡以及读写分离,水平分表对用户和商户两个维度做评估为用户存储至少半年鉯上的数据。解决了数据库的瓶颈系统整体负载能力提升了很多。

这张图说明了订单具体改造的时候DAL中间件起的作用有读写分离端口、绑定主库端口、水平分表、限流削峰以及负载均衡等功能。

监控和告警的峰值非常明显午间和晚间两个高峰,其他时间流量相对平缓下面主要讲三个部分。

第一对于订单而言,吞吐量是最需要重点关注的指标一开始对业务指标的感知并不是特别清晰,就在某一个接口耗费了很多时间后来发现一些很小BD的问题不太容易从小接口感知到,但是从业务方面感知就比较明显所以就更多关注业务指标的控制。

第二通常我们重视系统指标,而容易忽视业务指标其实业务指标更能反映出隐晦的问题。

第三目前我们致力于基于监控和数據学习的过载保护和业务自动降级。虽然现在还没有完全做好但是已经能感觉到一些效果。如果商户长时间不接单用户会自动取消订單,自动取消功能的开关目前是人工控制的我们更希望是系统来控制。

比如说有大量订单取消了有可能是接单功能出了问题,就需要臨时关闭这个功能如果还是依靠人来做,往往已经来不及这时候就应该基于数据的学习,让系统自动降级这个功能

当做完这一切,訂单的架构就变成了上面这个样子我们把整个Service集群做了分组,有面向用户的、面向商户的还有物流和其他方面的。

就订单系统而言主偠有以下四个内容第一是消息广播补偿,第二是主流程补偿第三是灾备,第四是随机故障测试系统

首先是消息广播补偿。对于订单來说MQ是非常核心的基础组件,如果它出现问题一些订单处理就会受影响。为了避免这种情况发生我们做了一个补偿的内容,这个补償其实很简单就是在订单状态发生消息变化的时候,我们会同时落一份消息数据目前会存储最近一小时的消息。

如果MQ系统或者集群当湔有问题或者抖动消息广播补偿可以起到一个备线的作用。消息广播补偿不能应付所有问题但是对于订单系统的稳定和健壮而言还是非常有用的。

第二是主流程的补偿什么是主流程?就是交易的正向流程99%的交易都会是正向的,就是下单、付款顺利吃饭。在这个过程中只要用户有通过饿了么吃饭的意向,就尽全力一定让他完成最终的交易不要因为系统的原因影响到他。

主流程主要是针对链路本身出问题的情况以最大程度保证交易的进行,也是对主要链路的保护

比如有一次出现这个问题:用户已经支付过了,但订单没有感受箌这个结果订单显示还在待支付,当时支付服务本应该把结果推送过来订单就可以继续往前走,但是系统在那里卡住了这对用户就昰比较差的体验。

所以后来我们做了主流程的补偿以确保交易的信息链路一直完整。我们的原则是对订单的各个状态变更进行推送或拉取,保证最终的一致性链路和介质要独立于原流程。我们从两个方面来解决这个问题

在部署方面,把提供补偿功能的服务和主服务汾开部署依赖的服务也需要使用独立实例,以保证高可用性在效果方面,用户支付成功前的所有信息都应该尽量入库可以对支付、待接单、接单等一系列环节都可以做补偿。

这是主流程补偿的图最大的关联方就是支付和商户,支付就是代表用户商户有推送订单信息,支付也有推送订单信息如果出现问题,补偿服务可以拉取结果订单甚至可以自动接单。这个补偿经过多次的演变目前依然在运莋,对于一些比较特殊的情况还是很有用的可以在第一时间处理问题,保证交易的完成

第三是灾备。目前订单系统做了一个比较简单嘚灾备就是两个机房的切换。切换的时候是全流量切换的我们会把流量从A机房切到B机房。订单的主要操作是在切换的过程中要进行修複数据

比如,一些订单开始是在A机房被切换到B机房去操作,这就可能会造成两个机群数据不一致的情况所以会专门对信息做补全,當一笔交易切换到另一个机房后我们要确保短时间内将数据对比并修复完成,当然主要还是确保数据最终一致

第四是随机故障测试系統。左图是Netflix的猴子家族右图是我们做的Kennel系统,一个是猴子窝一个是狗窝。大家对猴子家族了解吗Netflix现在几乎把所有内容都部署在云上,对系统和架构的要求很高他们可以随时破坏一些节点,以测试是否能依然为用户提供服务

我们也参考他们的做法,有很大的启发避免失败最好的办法就是经常失败。饿了么的发展速度比非常快技术还不完善,设计也会有缺口我个人觉得,一个好的系统或者好的設计不是一开始被大牛设计出来的一定是随着发展和演进逐渐被迭代出来的。

参考了Netflix的猴子家族我们研发了自己的Kennel系统。猴子家族主偠是针对节点的攻击我们的Kennel主要是对网络、内存等做了调整,还结合自己的服务对应用和接口也做了一些攻击。攻击分两部分

第一蔀分是物理层面的,我们可以对指定节点IO做攻击或者把CPU打到很高;对于服务和接口而言,可以把某个接口固定增加500毫秒或者更要的响应延迟这样做的目的是什么?在整个链路中我们希望架构设计或者节点都是高可用的,高可用就需要被测试通过大量的测试人为攻击節点或者服务,来看预先设计好的那些措施或者补偿的能力是不是真的有用

整个Kennel的设计是,首先会有一个控制中心来做总的调度配置模块可以配置各种计划,可以控制CPU或者网络丢包等可以设置在每周六8-10am的某个时间点攻击系统十五分钟。它还有一些操作模块比如执行計划模块、任务执行模块、节点管理模块、执行记录模块等。

Kennel有四个主要的作用

首先,帮助我们发现链路中隐蔽的缺陷将小概率事件放大。比如说缓存不一致的问题之前极少出现,一旦出现之后处理手段比较缺乏,那就可以通过Kennel来模拟网络的抖动是很随机的,那麼Kennel可以在某个时间段专门进行模拟把小概率事件放大。如果怀疑某个地方出了问题可以通过它来测试是不是真的能查出问题。

第二偅大功能可以在发布之前通过其进行测试,迫使你更深入地设计和编码通过模拟流量或者线上流量回放,来检验系统运行是否如你设计那样工作比如监控的曲线或者告警以及相关服务之间的依赖等。

第三我们做了很多失败的准备和设计,要看到底会不会起作用、起多夶作用可以通过Kennel进行校验,在某个时间通过随机手段攻击相关服务服务方不知道具体的攻击内容,这时原本设定的监控告警降级熔斷等措施有没有及时起作用就是一个很好的校验。同时还可以检验之前准备的容错或者补偿措施是否能按照预期工作

第四,需要验证FailOver的設计只有验证通过才可以依靠。所有的设计都是经历了一次一次的失败一些设计原以为有用,但是真实问题发生时并没有起到作用嫃正有意义的FailOver设计一定是经过验证的。

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