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京東物流備戰11.11 | 四大技術系統確保業內最快配送時效

[羅戈導讀]“京東11·11全球好物節,90%倉配訂單當日或次日達”,京東物流的快是眾所周知的,作為京東供應鏈管理最重要的一環,背后都有哪些技術系統在支撐呢?它們在本次京東11·11全球好物節都做了哪些準備支撐呢?

用戶從京東商城下單后,系統開始進行訂單拆分、轉移、分單,之后訂單信息流就進入到物流系統正式開始生產。由倉儲系統出庫之后,經過路由系統的全網路由規劃,最后配送員按分單系統規劃出的最優路徑將包裹送到客戶手中。在整個物流網絡中,生產系統、存儲系統、計算系統高效而精密的配合,讓物流、信息流與資金流的快速運轉,實現了貨物的極速送達,為物流全鏈管理降本增效。

倉儲系統——全球觸達,技術增速

倉儲系統支撐了京東物流中小件、大件、冷鏈、B2B、跨境業務的倉儲運營,系統圍繞著倉庫、貨主、商品、庫存、單據組成了入庫、在庫、出庫眾多形態的業務作業模式。

就在今年剛剛過去的11.11,一個看似普通訂單的背后,都有成百上千個系統密集的邏輯計算以及上億次數據存儲的處理做支撐,業務復雜度可見一斑。面對交易額和單量爆發式的增長,系統在支撐過程中如何降低每筆訂單的處理成本,提升整體系統的吞吐能力,提升整體的出庫能力是最主要的幾個挑戰。

2012年起,京東物流倉儲系統通過從傳統的單機應用到互聯網級的大型分布式系統,到如今支持單元化部署的架構演進,加快了倉儲快速布局與擴張的速度。

通過大數據與人工智能技術,在商品布局、智能存儲、揀貨路徑優化、人機混合、智能排產、耗材推薦等方面的創新,做到了精益管理,從而提升生產效率、降低生產成本。

通過物聯網技術與智能設備(無人倉、AS/RS、輸送線、分揀機、AGV等)的結合,實現了智能園區的落地。

從歷年大促前需要提前兩個月備戰到如今常態化運營,系統在分布式架構,數據庫優化、關鍵服務優化、降級限流、全鏈路壓測、監控等方面的技術突破,使得系統具備了高并發,高可用、可彈性擴展的能力。

分布在北京、上海、廣州、深圳、武漢等全國各地十幾座大型智能化物流中心“亞洲一號”與幾百個大型庫房實現了海量訂單的處理,大大化解了大促時期訂單爆發式增長所帶來的運營壓力。這種基于全球智能供應鏈基礎網絡GSSC的能力,實現了與客戶、行業、社會的價值共創。

分單系統——GIS引擎,智能中樞

用戶下單后,怎么迅速知道收貨地址對應哪個站點甚至哪個配送員呢? GIS精準分單平臺起到了關鍵性的作用。

在11.11大促期間,系統不僅可以實現每分鐘1000+萬單的智能預分揀,還能將預分揀準確率保持在99%以上,有效規避了由于錯分站點造成不能按時履約送達的問題。

技術上,在地址處理方面,基于機器學習自研了地址分詞模型,并且將一個非結構化雜亂的地址轉化成一個有序的空間,即通過優化深度學習模型TextCNN的模型結構,結合lstm等模型,形成一整套策略處理物流地址數據,形成一套用于物流的標準地址樹。

在高并發方面,通過構建多級緩存,改進RTree構建方式以及采用基于柵格的Geohash編碼方法等多種GIS優化策略提高性能,將地址圍欄檢索服務性能tp99控制在2ms以內。

配送系統——多系統協同,多方式提效

青龍系統承載京東物流配送業務,具備日處理億級運單量的系統負載能力,通過共享平臺接入各類三方運力,大大提升了京東物流大促時的配送任務處理峰值,并通過數據對接管控提升配送體驗。

青龍外單子系統負責個性化關鍵商家運單接入,通過自定義EIP框架實現快速商家運單對接需求;運單子系統是青龍系統的數據中樞,通過多種數據存儲技術支持多維度運單與全程跟蹤數據寫入與查詢服務;調度子系統負責運單的生產調度,建立了基于成本和時效的高效調度機制,在大促時提升了各個作業單位的產能平衡;分揀子系統負責分揀中心、TC轉運中心等作業場地的包裹集散,通過對接世界先進的自動分揀設備,全面提升分揀效率, 通過邊緣計算技術提升了分揀現場操作的效率。

運輸子系統負責運輸車輛管理、運輸任務調度, 通過自有運力和三方運力的自由組合, 提升了大促時的整體運輸能力;配送子系統負責物流的最后一公里,通過邊緣計算,為配送站點和配送員使用智能設備提供順暢的操作體驗;通過三方眾包承運商的合作,大大提升大促時終端的配送能力。

Promise履約——用戶實時感知進度

Promise系統在下單前對用戶提供商詳頁時效、運費計算、ICON服務、自提點推薦、配送方式及各種時效品牌預約日歷服務,如京準達,京瞬達、標準達等。系統通過多級緩存、并行處理等技術提升系統的性能及吞吐量。

1111期間,用戶結算頁接口峰值突破9974萬/分鐘,全天調用量達165億,商詳頁調用量峰值2482萬/分鐘,全天調用量93.7億,訂單打標及智能排產系統處理自營訂單創新高。

下單后,智能排產系統通過產能預測模型,預測各個庫房、站點的生產能力,對下單前的用預約日歷,下單后訂單下傳到庫房以及運輸到站點的生產進行智能化控制,使無序的生產變為有序,提升生產效益。在技術上實現高性能的分布式隊列,真實映射了各個庫房的產能情況,同時做到了生產情況的實時預警。

結 語

京東物流技術系統規模龐大、分工詳細,備戰從薄弱點優化、慢SQL優化、壓力測試、應急預案、線上演練、依賴升級、信息安全、智能硬件等多項并行逐級準備,根據系統性質,準備應急預案近千個。在如此精細萬全的規劃下,本次大促京東物流不僅穩定保持業內最快的配送時效,還以0事故完美完成此次備戰,給社會供應鏈管理優化帶來了更多美好的可能性。

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