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滴滴打的架构

LBS的瓶颈和方案 先看看基本的系统模型,如图1所示。 图1 系统模型示意图 司机每隔几秒钟上报一次经纬度,存储在MongoDB里; 乘客发单时,通过MongoDB圈选出附近司机; 将订单通过长连接服务推送给司机; 司机接单,开始服务。 MongoDB集群是一主多从的复制集方式,读写都很密集(4w+/s写、1w+/s读)时出现以下问题: 从服务器CPU负载急剧上升; 查询性能急剧降低(大量查询耗时超过800毫秒); 查询吞吐量大幅降低; 主从复制出现较大的延迟。 原因是当时的MongoDB版本(2.6.4)是库级别的锁每次写都会锁库,还有每一次LBS查询会分解成许多单独的子查询,增大整个查询的锁等待概率。我们最后将全国分为4个大区,部署多个独立的MongoDB集群,每个大区的用户存储在对应的MongoDB集群里。 长连接服务稳定性 我们的长连接服务通过Socket接收客户端心跳、推送消息给乘客和司机。打车大战期间,长连接服务非常不稳定。 先说说硬件问题,现象是CPU的第一个核经常使用率100%,其他的核却非常空闲,系统吞吐量上不去,对业务的影响很大。经过较长时间排查,最终发现这是因为服...

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