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

Q&A

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