供应链大屏做为物流的核心报表,为管理者提供大促决策时的依据。页面指标超过170+,依赖接口30+, 复杂度较高,数据链路较长,同时稳定性要求高。
本文将分享供应链大屏是如何保障双11供应链大屏的稳定性。
保障的首要步骤是绘制供应链大屏全链路流程图。在梳理出概览图之后,深入指标加工的各个细节去发现问题,然后是因地制宜的制定保障方案。
下边是梳理的供应链大屏加工的全流程图,图中标注了各个风险点的保障方案。

在有了加工全链路之后,按照从左到右、从上往下的思路分析各个流程节点的薄弱点。
大屏加工按照分层的概念,从左到右依次是数据接入层、指标加工层、指标存储层、指标服务层。
下边是各个模块保障的风险点:
1.1.1,全链路确定边界,边界一定要是清晰的,整个大屏按照责任方拆分为4个区域:

1.1.2,要求各依赖方及接口做高可用
1.1.3,监控前置
蜂巢、实时FLINK任务都加上了SCM研发,数据积压作为下游也能提前知晓,同时也是对上游监控的一个补充
具体信息见第三节第5项“监控管理”
梳理出所有依赖接口,与各依赖方确定SLA,下边是部分接口示例:

按照各种类型指定相应措施:
指标加工分层,按维度拆分不同的表(单仓指标、区域指标),按功能作用拆分表(分钟表、小时表、缓存表、历史表)

外部依赖无法保证100%,数据加工需要有重算功能,需要一定的容错性及故障快速恢复功能
加工容错:对外部每个接口做通用降级方案,接口异常取最近30min内上一次结果
快速恢复方案:提前设计容错方案,保障在单个或多个外部接口异常时,能快速重算指标并恢复

抽象出业务策略,通过DUCC灵活配置调整
{
"sTime": "2024-11-xx 00:00:00", // 大屏策略时间开始
"eTime": "2024-11-xx 19:59:59", // 大屏策略时间结束
"tbSTime": "2023-11-xx 00:00:00", //同比开始
"tbETime": "2023-11-xx 19:59:59",//同比结束
"hbSTime": "2024-06-xx 00:00:00",//环比开始
"hbETime": "2024-06-xx 19:59:59",//环比结束
"showType": "24h",//类型,24h同20h小时,都可以
"special24hCompDateStr": "2024-11-xx",//大促24h特殊对比日期,(4h,28h不使用) 主要影响预测;主要用作非 4h/28h 的预测不使用昨日了;
"specialCompDateStr": "" //大促4h/28h预测对比天数
}
指标缓存:使用redis缓存指标
接口压测:forcebot按预估量压测
链路双流:
下边是SCM指标加工查询CK的一键主备切换功能,在收到报警时可以快速切换查询链路

3.1.1,根据业务,Mysql采用一主三从的方式,数据库划分为:
主库、大屏查询、核心看板查询、其它报表

3.1.2,根据服务划分,大屏及核心报表存储Mysql,easybi报表使用Doris(Doris数据由Mysql binlog异步同步)

3.2.1,打标字段存储为json

根据sql从json里边过滤

3.2.2,mysql数据通过binlog异步存储到Doris(Doris支持更长时间数据)

外部接口单次异常,取当前促销策略内,最近30min的上一次成功数据
预测时异常品类的兜底策略,保障数据不会异常
总结为2个点:
1,监控前置:尽可能监控前置,提前感知上游异常,提前采取保障措施
2,监控全面:尽可能能覆盖所有环节;加工环节、查询环节、推数据环节、数据准确性环节
下边是我们收到上游蜂巢的报警,以及积压恢复告警


5.2.1,报警增加SCM研发,研发监控前置
下边是我们收到的实时JDQ报警

5.2.2,我们维护了一份实时任务的JDQ层级列表,我们也能快速定位具体积压点
图1是实时加工链路,红色箭头从我们开始,箭头指向更远端上游。
图2是我们维护的JDQ对应的上级各个速查监控url,红色箭头从我们开始,箭头指向更远端上游的表。




主要使用烽火台,监控数据是否重复写入,数据量级是否合理以及依赖数据是否具备

由于涉及众多依赖方,大促沟通保障群建立了一条高效快捷的沟通机制
每年两次大促间隔时间长,各系统负责研发可能会变化,研发人员配置也可能会生疏。组织大屏全链路预发演练,一方面各系统人员都建立起沟通,另一方面提前熟悉配置,也校验了配置策略的正确性。
另外大屏大促需求都临近大促,各个系统方都有变化,这些变化基本都是大促特殊策略设置平时也验证不了,全链路对特殊的策略下的演练,也能提前发现功能的一些隐藏问题。
针对业务导入数据:通过策略修改及mock日期配置,业务可以在预发环境看到提前导入的双11数据在大屏的展示,保障业务导入数据的准确性。下方展示了跟业务联动,测试各个策略时间段下各个条线的业务数据准确性。


结果第一,是我们保障大屏的方向指导,所以我们不光着眼于我们自己的系统,还从全流程上不断地去找方法、找薄弱点,去保障大屏的稳定性、数据的准确性,更好地服务于业务。
结果第一,也是每次大促我们催着业务导数,而不是业务有问题了找我们然后才解决。业务说省区的都不着急为啥你们研发着急,不导入是省区的问题又不是你们研发的问题。对于这个问题,我是这么回复业务“我们的目标是双11大屏的稳定与准确,而不是说是因为谁的问题导致的大屏数据异常”,这是我对结果第一的理解,这也是我认为我们团队能做好大屏保障的根本原因。
双十一大屏保障的好,并不是一个人的努力,而是团队内每个人的齐心协力,以及上下游的同事共同协作支持才达成的。我深知一个人的力量终究是有限的,但团队的力量可以创造无限的可能。
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