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Uber系统架构设计

共享租车鼻祖 Uber 的后端架构也经历了从单体到微服务的演化过程,这篇文章介绍了 Uber 后端架构的功能、设计,对于理解 O2O 系统的架构实现提供了很好的参考。原文:Uber System Architecture[1]

Fikri Rasyid@Unsplash

Uber 一开始是单体架构,后来逐渐演化为面向服务的架构。Uber 最早只为旧金山提供服务,他们称之为 UberBlack。后来随着核心领域模型的增长以及引入了越来越多的新特性,组件的耦合非常严重,持续集成变成了沉重的负担,每次部署都意味着需要一次性部署所有的东西。在单一代码库中添加新功能、修复 bug、解决技术债务变得非常困难,这也是为什么 Uber 后来采用面向服务的架构的原因,这也促使 Uber 工程团队重构了新的 Uber 应用。

延伸阅读:

  1. Is Microservice Architecture the best choice for Machine Learning Deployment: https://towardsdatascience.com/is-microservice-architecture-the-best-choice-for-machine-learning-deployment-39ae325a2baf
  2. Engineering the Architecture Behind Uber's New Rider App: https://eng.uber.com/new-rider-app-architecture/

新应用程序增加了 UberPool、预约出行和促销车辆的视图。

目标

  1. 实现优步核心出行体验 99.99%的可靠性(每年最多 1 小时的停机时间,每周最多 1 分钟,换句话说,每 10000 次运营一次只能出现 1 次故障)
  2. 代码库拆分成两部分:核心代码和可选代码。核心代码被用于乘客注册、呼叫、完成或取消出行要求时,任何对核心代码的修改都必须经过严格的审查。可选代码很少被审查,并且可以在任何时候被动态关闭。这鼓励了代码级别上的相互独立,允许我们尝试新特性并随时停止它们。
  3. 核心架构:类名、业务逻辑单元之间的继承关系、主业务逻辑、插件点(名称、依赖关系、结构等)、响应式编程链(响应式编程之间的关系)、统一平台组件(统一的平台级模块)

解决方案

  1. 应用 iOS 架构(从 MVC 到 VIPER,并创建 Riblets)

延伸阅读:

  1. iOS Architecture Patterns: https://medium.com/ios-os-x-development/ios-architecture-patterns-ecba4c38de52
  2. Ensuring Product Success With Transparency: https://mutualmobile.com/approach

功能性需求

  1. 乘客可以查看附近的司机
  2. 乘客可以发起乘车请求
  3. 乘客可以查看司机的预计到达时间和预计价格
  4. 司机如果接受请求,直到整个行程结束,乘客都可以查看司机的位置并与之沟通
  5. 乘客可以预定出租车
  6. 可以自动匹配乘客和司机
  7. 可以看到附近的出租车
  8. 位置跟踪
  9. 事后操作:评价、发送电子邮件、更新数据库、付款
  10. 价格和激励:在预测算法的帮助下,当需求增加而供给减少时,价格会上升。据 Uber 称,激励有助于满足供给需求,通过提高价格,当需求增加时,路上会有更多的出租车。

非功能性需求

  1. 全球化
  2. 低时延
  3. 高可用
  4. 高一致性
  5. 可扩展性
  6. 数据中心故障:用于处理意外的级联故障或上游网络提供商的失效。Uber 维护了一个备份数据中心,交换机已经准备好将所有数据都路由到备份数据中心,唯一的问题是正在进行的行程的数据可能没有备份。

延伸阅读: How to Make an App Like Uber: https://mlsdev.com/blog/how-to-make-an-app-like-uber


DISCO — Uber 系统的基础

  1. 供给服务(在司机端操作)
  2. 请求服务(在乘客端操作)

调度优化(或称 DISCO,Dispatch optimization)是 Uber 系统的一部分,用于基于位置数据匹配需求和供给。在匹配司机和乘客时,DISCO 保持最小化总服务时间和驾驶时间。与简单地使用纬度和经度来定位乘客和司机不同,DISCO 使用了更精确的谷歌 S2 库,它将地图划分为多个小单元。例如根据需求,可以在地图上设置 1 平方公里的单元格,每个单元分配唯一的 ID,因此在分布式系统中可以通过 ID 更方便的存储和访问单元数据,并且可以使用一致性哈希来存储单元数据。

调度系统基于 NodeJS 实现,提供基于事件的异步机制,允许在任何时候通过 WebSocket 和应用程序进行交互。Uber 使用一致性哈希环来扩展其 DISCO 服务器,从而在服务器之间有效分配负载,并自动检测集群中是否有新节点被添加或是否有节点从集群中移除,从而通过 SWIM/Gossip 协议重新分配工作负载。服务器之间通过 RPC 进行通信。

请求服务

  • 乘客请求搭乘出租车
  • 可以获得乘客发起请求的位置
  • 微服务通过 WebSocket 获取乘客发起的请求
  • 跟踪乘客的 GPS 位置
  • 接受乘客的特定需求
  • 将请求以及其他需求移交给调度系统,以将其连接到供给服务

供给服务

  • 为司机端提供服务
  • 使用经纬度数据(地理位置)跟踪出租车
  • 所有在线的出租车每 5 秒过 Web 应用程序防火墙向负载均衡器发送一次它们的位置
  • 负载均衡器将出租车的 GPS 位置定向到 Kafka REST API。
  • 出租车的位置信息被更新到 Kafka,同时副本被发送到数据库和 DISCO,这样每个服务都可以使用最新的出租车位置信息

DISCO — 调度优化

  1. 减少司机驾驶时间
  2. 减少乘客等待时间
  3. 最小化总服务时间

出行数据

  • 出租车位置数据
  • 出行完成后的计费数据,包括出行开始和结束的时间戳,这样 Uber 可以计算车费并向乘客收费

数据库架构

  • 支持应用频繁读写
  • 因为出租车每 5 秒更新一次位置信息,因此会有频繁的写操作。同时有很多出行请求,意味着读操作也会很频繁。
  • 从关系型数据库 PostgreSQL 到建立在 MySQL 之上的无模式 NoSQL 数据库

系统架构

延伸阅读:

  1. System Design: Uber Lyft ride sharing services: https://youtu.be/J3DY3Te3A_A
  2. Uber System Design: https://youtu.be/NOHQ15lwHKY
  3. Grokking the Uber System Design Interview: https://youtu.be/AAMLzNaDkjk
  4. Uber System Design: https://youtu.be/Tp8kpMe-ZKw
  5. UBER System Design: https://youtu.be/umWABit-wbk

系统组件

地图 — 把出租车位置发送给乘客

  • 乘客发出出行请求,应用程序会在地图上显示附近所有司机的位置。当客户打开地图时,会向服务器发送查找附件所有司机的查询。
  • Kafka 提供的实时位置数据将用于计算司机到达时间,这样乘客就可以知道车辆什么时候会来,同时还会告诉乘客到达目的地的预计时间。
  • Dijkstra 算法可以用来在有公路网的地图上找到最短路径。由于最短路径(按距离计算)并不总是最快路径(繁忙的交通可能会影响到达时间),更复杂的人工智能算法也可以用来估算最短行驶时间。

Web 应用防火墙

  • 出于安全原因会设置防火墙,用来拦截来自可疑来源或服务不支持地区的请求。

负载均衡

  • Uber 使用三层负载均衡器,分别用于处理网络的三层、四层和七层协议。L3 是基于 IP 的负载均衡,L4 用于基于 DNS 的负载均衡,L7 处理应用程序负载均衡。

Kafka

  • Kafka 为 Uber 提供了日志层。它可以立即将更新记录到某个存储位置,从而可以被不同微服务使用。Kafka 提取所有这些实时更新并保证没有信息丢失。在实现上,通过一个 Kafka 服务器集群来达成这个目的。

Web Sockets

  • 在这种类型的应用程序中,客户端(包括乘客应用和司机应用)和服务器之间的通信可以通过 Web Sockets 来完成,从而可以保持客户端与服务器之间的长连接。

Hadoop

  • Uber 通过分析数据来改善服务。Kafka 会定期在 Hadoop 中存储和归档数据,这些数据在分析应用程序的不同使用趋势时很有帮助。例如,可以知道何时何地有更多的 Uber 司机或更多的出行请求。

基于 MySQL 的支付数据库

  • 支付服务基于 Kafka,在出行服务完成后被触发。一旦出行完成,基于距离、时间等信息,计算出需要支付金额,并将所有这些信息插入支付 MySQL 数据库中。如果需要的话,支付服务也将与支付网关对接。此外还提供开放 API,以供查询客户或司机帐户所有与支付相关的信息。
  • 支付选项,方便用户添加新的支付配置文件
  • 对交易进行支付预授权,保证有一定数量的金额可供支付
  • 取消付款,退款
  • 获取客户账户并收费,将金额从用户账户转移到 Uber
  • 删除支付选项和配置文件
  • 小费
  • 预约服务
  • 促销
  • 按期清偿未付款项
  • 在服务期间切换支付方式
  • 默认支付方式,支持回退或选择
  • 重复支付
  • 不正确的货币转换
  • 错误的付款
  • 缺失的付款
  • 空授权

延伸阅读: Uber's Payment Platform: https://underhood.blog/uber-payments-platform

Spark 流处理集群

  • 跟踪基本事件,例如找不到司机,识别缺少司机的区域,以及其他基本分析。Spark 集群还会转储 Hadoop 集群中的所有事件,以便进行进一步分析,如用户分析、司机行为分析等,从而可以将客户或司机划分为高级、常规等不同等级。

司机资料引擎

  • 基于评价、服务时间精度等信息对司机进行分类

欺诈引擎

  • 如果同一司机总是接同一用户的单子,他们很有可能是朋友,或者他试图利用 Uber 提供的激励计划。我们还可以使用相同的数据来获取交通或道路状况信息,从而进一步支持地图服务。

Kibana/Graphana - Elastic search

  • 日志分析
  • 跟踪 HTTP API,管理配置文件,收集反馈和评价,促销和优惠券,欺诈检测,支付欺诈,激励滥用,被盗账户

最后,

大数据

延伸阅读: Uber's Big Data Platform: 100+ Petabytes with Minute Latency: https://eng.uber.com/uber-big-data-platform/

从这篇文章中可以看出,大数据是一个必须要发展的更好的解决方案。

延伸阅读:

  1. https://techtakshila.com/system-design-interview/chapter-3/#high-level-design
  2. https://tianpan.co/hacking-the-software-engineer-interview#designing-uber-or-a-realtime-marketplace
  3. https://weixia.info/ride-hailing-system-design.html
  4. https://www.codekarle.com/system-design/Uber-system-design.html
  5. https://underhood.blog/uber-payments-platform
  6. https://github.com/raghav-chamarthy/Uber-replica
  7. https://github.com/apache/hudi
  8. https://eng.uber.com/engineering-routing-engine/
  9. https://www.garyfox.co/uber-business-model/
  10. https://eng.uber.com/michelangelo-machine-learning-platform/

References: [1] Uber System Architecture: https://medium.com/interviewnoodle/uber-system-architecture-40201134aaea

你好,我是俞凡,在 Motorola 做过研发,现在在 Mavenir 做技术工作,对通信、网络、后端架构、云原生、DevOps、CICD、区块链、AI 等技术始终保持着浓厚的兴趣,平时喜欢阅读、思考,相信持续学习、终身成长,欢迎一起交流学习。微信公众号:DeepNoMind

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  • 本文为 InfoQ 中文站特供稿件
  • 首发地址https://www.infoq.cn/article/c7c4c0fb77b70d1ea3c8c5e0b
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