京東物流出問題了？褥了30塊羊毛 & 淺析系統架構

本人親身經歷，但後續的流程分析都是個人猜測的，畢竟沒有實際做過這塊的業務。

訂單物流阻塞經過

火熱的雙11剛剛退去，截止今日，我在京東購買的礦泉水終於到貨啦，下單兩箱還只收到了一箱 🙁 ，從下單到收到貨過去了14天，足足兩周的時間。

我從11-20號開始與京東客服聯繫，直到11-25整個購物體驗才完成，也因為京東沒有按照約定重新發貨，算是補償了我3000個京豆。

朋友們，不會不知道京豆是幹啥的吧，100個京豆相當於一塊錢，1000個京豆相當於10塊錢，3000個京豆就是30塊錢。

可那不是現金有啥卵用，你不會不在京東購物吧，下單的時候就可以選擇用京豆來抵用一部分下單金額了。

所以一般購買商品后鼓勵你去評價，文字超過一定字數且上傳了購買商品的圖片，就能得到比如20個京豆。京豆積少成多，就可以下單抵用現金了。

廢話不多說，回到正題！

雙11我在京東下單，自營商品的訂單一般都是次日達，因為雙11物流緊張，所以下單后提示11-13日送達。

11-13日：

遺憾的是，11-13日並沒有如期送達，查看訂單物流，增加了一段溫馨提示：「由於銷售火爆，根據目前情況，訂單預計11月16日送達到您的手中」，額~，當然大家都能理解，原來京東商品這麼「火爆」，畢竟雙十一累積銷量2000億呢。

11-20日 周三：

問題是到了11-16日並沒有送達，我把這個訂單差點忘記了，11-20號突然想起來了這件事，上京東確認了訂單，才發現還是那個「銷售火爆…」的提示呀！竟然沒有給我送貨。。。

然後在線聯繫人工客服，說了一下情況，客服態度很好，兩箱水拆分下單后因已經拆分為了兩個訂單，有兩個訂單號，為了表示歉意，每個訂單號補了500個京豆，1000個京豆到手了。

然後，客服跟我說，已經給我催促倉儲發貨了，讓耐心等待一下，預計第二天就能到了。

11-21號 周四：

可惜到了第二天，並沒有像客服MM所說的那樣如期送達，反正已經晚了，心想也不差這一天兒，還贈送了京豆，再等等了…… 。

11-22號 周五：

然而，到了11-22號還是沒有配送物流通知，訂單中的分揀流程沒有完成，這是什麼操作？？

當天繼續聯繫客服，問了是什麼原因，又來「話術」：小妹已為您催促正在發貨中，此時我有點懷疑了，可能這個流程本身就中斷了，需要人工來協助處理補單流程。

此刻，「客服的嘴，騙人的鬼」終於用到這了~

同時，京東客服升級來了個電話溝通，誠摯的表示歉意，說是倉儲這邊發貨有點問題，正在重新補貨中… ，預計明日就能送到，請注意查收！

11-23日 周六：

「客服的嘴，騙人的鬼」再一次用到這了~

周六仍然沒有收到貨，而且訂單里的物流配送流程一動也沒動~

11-23日 周日：

周日仍然沒有收到貨，而且訂單里的物流配送流程一動也沒動~

看來沒很好的注重用戶體驗嘛，再次在線聯繫客服，每次接線的不是同一個客服，所以每次都要求提供一下訂單號，很煩，此時很無語了，本用戶表示很生氣啊，自己查！

然後呢，客服又說已經重新補發貨了，並且這次竟然不給我大概的送貨時間點了，因為他不相信到底有沒有真的去補發貨操作了，補發貨這個操作多半客服是沒有權限的。

另外，解釋到因訂單延遲時間過長，又一次非常的抱歉，給申請了1000京豆，不過這次京豆並不是實時到賬的，需要經過審核流程。

11-25日 周一：

早上已經在地鐵上了，收到了京東快遞小哥的來電，但是只到了一個訂單的貨。查了一下另外一個訂單物流狀態仍然一動沒動 :(。

最後，客服專員再次電話聯繫，解釋到這個訂單給疏忽了，建議我重新下單，然後這個訂單走退款流程。並且再一次給予了1000京豆的補償 :)。

物流系統異常分析：

上述物流配送異常流程中，想了解故障原因，電話中我也有意識的去問一下客服，是不是某個環節有這樣的問題，但是從客服那裡只能給到說倉配流程有問題 ，具體他們也不是很清楚了，全都是針對用戶的話術，避免說錯話。

作為個技術人，通常得思考一下問題背後的原因：

• 到底是哪個環節出現的問題
• 出現這樣問題的原因
• 對用戶的影響及應對方案
• 如何能避免類似的問題發生
• …

物流系統介紹

由此次問題引出，我還特意去查資料看了一下京東物流的系統架構演進過程。記得當時京東物流招人非常猛，作為一個內部非常重量級的項目投入了很多研發人力。

在2012年的時候京東內部開始對物流系統進行設計改造，那時訪問量應該還不算高，最初的系統還沒那麼複雜。新改造的物流系統：「青龍系統」

青龍系統演進過程如上圖所示 ，它的系統發展至今，已經包含了分揀中心，運輸路由，終端，對外拓展，運營支持等五十餘個核心子系統，構建了完善的電商物流體系。

並且青龍系統中總結了一些最佳的實戰原則，如下所示：

這些系統設計原則我認為對任何系統都是通用的，值得我們一起學習的:

• 高可用

選擇合適的架構方案；大系統小做，服務拆分；併發控制，服務隔離；灰度發布；全方位監控報警；核心服務，平滑降級。

• 高性能

緩存和異步化，同步接口異步化設計；接口數據緩存化。

接口數據緩存化是非常重要的手段，對Redis緩存系統的很好的利用，構建了具有自己特色的緩存體系，很好的支撐了業務發展。同時，還發展了基於Redis的分佈式調度系統

• 數據一致性

高實時性/高一致性，高實時性/低一致性，低實時性/高一致性，低實時性/低一致性。

針對具體的業務，可以匹配到具體的數據場景，找到對應的解決方案。要客觀的結合業務分析，選擇最適合的一致性方案，並不是高實時性/高一致性就好，成本是很更貴的。

• 用戶體驗

東哥要求過任何人不能對用戶體驗提升的建議說No。用戶體驗主要遵循MVP原則和動態運營的原則。

MVP原則：也就是敏捷開發中的迭代思路。即快速迭代，核心需求線上，及時的反饋和改進。

動態運營：跟MVP原則強關聯，上線后收集並分析用戶數據，使得產品落地的設計符合用戶的需求，不符合設計要求的就要不斷的持續調整，是一個動態持續的過程。

物流分揀系統

簡單介紹完了物流系統的演進過程及架構原則，還是回到主題，到底是哪個環節出現了問題？

需要了解整個購物鏈路的各個環節：

用戶整個購物流程經過以上幾個關鍵的流程，已經生成訂單號並且已經支付了，流程到了訂單中心。

各個系統都是分佈式部署的，訂單中心會發送一個MQ消息給各個下游系統，積分系統增加積分京豆等，促銷系統發放優惠券等，倉儲系統接收到MQ消息進行處理，調用物流系統生成物流單，通知到配送站，由配送員送貨。

結合一個火爆的訂單，看一下訂單跟蹤過程：

該訂單在倉庫處理中已經打包完成，訂單在京東【北京李橋接貨倉庫】分揀完成。注意到了「分揀」二字，順便看了一下正常的訂單流程，會經過多個貨倉的分揀過程，最終會分揀到離用戶最近的貨倉。

所以，猜測，這筆訂單的問題就是在配送前的分揀系統處理過程中出現了異常情況。

青龍物流系統其中就包括了預分揀流程，如下所示：

當用戶下單后，首先必須是經過預分揀環節，但是根據最新的訂單跟蹤過程看，是先進行了倉庫打包處理，然後進入分揀流程。

分揀系統接收到訂單，根據不同的訂單進行規則匹配，分配站點，處理成功後生產包裹打印標籤。

訂單無法被正常分揀完成，將無法生成訂單：

想必我的訂單大概率就是在分揀環節出現了問題 ~

分揀系統的目標：

其中可用性要求是達到99.99%，4個9的可用率呢，看來很不幸啊，不可用的0.01%小概率事件偶發在了我的訂單上。

預分揀算法：

1、經驗值

只適用於同一個地址多次購買，依賴於第一妥投地址。

2、特徵值

需要提前人工維護關鍵字，依賴於關鍵字的準確性。

3、特殊配置

需要提前人工配置，依賴於該區域是否有特殊配置。

4、GIS

通過GIS技術精準的匹配地理位置。

上述都沒有匹配到，那麼只能走人工處理流程了。

預分揀系統架構：

訂單系統下發服務，默認會進入到預分揀系統，不同的訂單有不同的匹配規則，匹配規則使用開源的Drools來實現的，規則匹配完成，會按照預分揀算法匹配，優先匹配到離用戶最近的地址，返回自動預分揀的結果。

一旦回傳失敗，應該會有預警，需要人工介入來協助完成預分揀，將結果返回給訂單服務。

預分揀服務系統交互流程：

分揀服務使用Tomcat分佈式部署的Worker進程，完成后，將結果寫入到任務庫，回傳服務從人物庫抓取分揀結果回傳站點。

下圖來源於網絡，不是很清晰了：

其中預分揀服務接受訂單服務都是分佈式部署的，並且針對不同的訂單做了服務隔離，使用應用服務器是Tomcat；全文檢索使用的Solr，可能目前已改進為流行的ElasticSerach架構了；分佈式緩存使用了Redis集群；預分揀算法中的地址庫、特徵值、配置都對應了自己的Worker集群，也是做了服務隔離，每個服務分佈式部署，最終將結果寫入到MySQL數據庫中；預分揀回傳站點單獨的Worker集群，用來從數據庫抓取分揀數據，返回給用戶站點。

小結

經過以上過程猜測性分析，基本就清楚了自己的訂單問題出現的位置了。

大概率就是預分揀服務在某一個站點因為流量洪峰或異常出現了故障，可能服務恢復后沒有及時完成自動分揀數據校對。

與客服的溝通結果來看，當分揀過程出現問題后，可能並沒有及時預警並人工及時的去干預處理，導致分揀流程被阻塞，遲遲無法進入到分揀恢復階段。或許也是考慮到這種小概率事件，就由用戶來直接反饋，然後由人工介入處理。

但是，很明顯，客服用話術告知用戶結果，讓用戶耐心等待的同時。在後續的分揀系統訂單恢複流程並不是那麼順暢的，不一定是那麼簡單的人工直接快速處理，會經過一些校驗核對、人工審核等一系列流程，又或者讓技術人員協助恢復的，導致分揀流程流轉下去很慢，也進而影響了用戶體驗。

在線話術告知用戶結果算是A方案。

人工處理的第一筆訂單跟蹤：

而第二個訂單，客服根據情況執行了B方案，將問題升級到專員，電話聯繫用戶，建議用戶重新下單，並給予一定的補償。當你重新下單，分揀系統接收到新的訂單，就是進入了自動預分揀訂單處理過程了，自動化流程當然是很快的，無需人工干預。

總體來說，京東客服的做法可圈可點，整體售後服務流程較以前值得肯定，越來越完善。

同時，系統架構在未來方向上，肯定更趨向於更加的智能化，使用機器學習、人工智能等手段持續不斷優化物流的各環節，減少或避免小概率的事件發生。

ps：文章前半段真實發生，後半段僅作為問題分析參考。

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