美团外卖系统架构演进与系统稳定性经验谈_美团外卖
美团技术实现原理
美团技术实现原理美团作为中国领先的生活服务平台，其背后涉及到复杂的技术系统和多样的业务场景。
本文将从美团技术的整体架构、核心技术模块和实现原理等方面进行介绍，帮助读者更好地理解美团技术的运作机制。
一、整体架构美团技术整体架构主要分为前端系统、后端系统和数据存储系统三大部分。
前端系统主要负责用户交互和展示，包括网页端和移动端。
后端系统负责业务逻辑的处理和数据的计算，同时与前端系统交互。
数据存储系统则是对数据进行存储和管理，以支撑业务系统的正常运作。
在这些基础之上，美团还有服务治理、安全技术、性能优化等技术保障的支撑。
二、核心技术模块1. 分布式系统为了支撑庞大的用户量和业务需求，美团采用了分布式系统架构。
分布式系统能够将数据存储在多个节点上，提高了系统性能和容错能力。
美团还采用了一系列分布式计算技术，如分布式调度、分布式事务等，以满足不同业务场景的需求。
2. 大数据技术美团在数据分析、用户画像、智能推荐等方面大量应用大数据技术。
通过Hadoop、Spark等大数据处理框架，能够对海量数据进行快速高效的计算和分析，为美团提供了业务决策和智能化推荐的基础。
3. 微服务架构微服务架构是美团后端系统的核心模式之一，它将整个系统拆分为多个小的服务单元，每个单元都能独立部署和扩展。
这种架构能够带来更好的故障隔离和灵活的业务拓展能力，同时也简化了团队的协作和开发流程。
4. 人工智能技术美团在人工智能技术方面投入力度较大，主要体现在智能推荐、自然语言处理、计算机视觉等方面。
通过机器学习、深度学习等技术手段，美团能够实现个性化推荐、语义理解、图像识别等功能，为用户提供更好的服务体验。
三、实现原理1. 订单系统在美团的订单系统中，主要涉及到用户下单、商家接单、配送员接单等环节。
整个系统借助分布式事务和消息队列等技术，确保了订单的一致性和可靠性。
美团还通过大数据分析用户行为和商家数据，为订单处理提供更精准的推荐和预测。
外卖平台架构总结
外卖平台架构总结引言外卖平台作为现代快节奏生活中的重要组成部分，为人们提供了方便快捷的饮食服务。
然而，背后支持外卖平台正常运行的是一个复杂的信息系统架构。
本文将对外卖平台的架构进行总结，以便更好地了解其运行原理与技术实现。
架构概述外卖平台的架构通常可以分为四个主要组件：客户端、服务器、数据库和第三方服务。
客户端是用户与系统之间的接口，用户通过客户端进行下单、浏览菜单等操作。
服务器是外卖平台的核心部分，负责处理客户端请求、与数据库进行交互，并提供给用户最新的外卖信息。
数据库存储了外卖平台的相关数据，如用户信息、订单信息和菜单信息。
第三方服务包括支付系统、短信验证等，为外卖平台提供必要的支持服务。
客户端外卖平台的客户端通常包括Web端和移动端（Android和iOS）。
客户端通过与服务器进行通信，将用户的请求发送到服务器，并接收服务器返回的信息展示给用户。
客户端需要提供良好的用户体验和友好的界面设计，方便用户进行操作和浏览。
服务器外卖平台的服务器是整个系统的核心部分，负责接收和处理客户端的请求，并将相关数据返回给客户端。
服务器需要具备高并发处理能力和稳定性，以应对大量的用户访问和订单处理。
为了提高性能，服务器通常使用集群架构，通过负载均衡技术将请求分发给多个服务器，实现高效的并发处理。
服务器端的技术栈通常包括以下组件： - Web服务器：常见的Web服务器有Nginx和Apache，用于接收和转发客户端请求。
- 应用服务器：应用服务器用于处理业务逻辑，如订单处理、菜单展示等。
常见的应用服务器有Tomcat和Node.js。
- 数据库连接池：由于数据库操作是相对耗时的，为了提高性能，通常会使用数据库连接池技术。
连接池可以预先创建一定数量的数据库连接，当有请求需要访问数据库时，直接从连接池中获取连接，避免了频繁创建和释放连接的开销。
数据库数据库是外卖平台存储数据的关键组件。
外卖平台通常使用关系型数据库来存储各种数据，如用户信息、订单信息和菜单信息等。
外卖平台架构总结(共3篇)
外卖平台架构总结(共3篇)外卖平台架构总结第1篇好的架构源于不停地衍变而非设计。
美团外卖的架构，历史上也是经历了很多次迭代。
由于外卖业务形态不断地发生变化，原有的设计也需要不断地跟随业务形态进行演进。
在不断探索和实践过程中，我们经历了若干个大的架构变迁。
从考虑如何高效地复用代码支持外卖App，逐渐地衍变成如何去解决多端代码复用问题，再从多端的代码复用到支持其他频道业务的平台架构上。
在平台化架构建设完成后，我们又开始尝试利用动态化技术去支持业务快速上线的诉求。
如今，我们面临着多端复用、平台能力、平台支撑、单页面多业务团队、业务动态诉求强等多个业务场景问题。
下文我们针对美团外卖移动端架构的变迁史，做一些简单的概述，以便读者阅读本文时能有更好的延续性。
外卖平台架构总结第2篇从搜索库拆分的第一次尝试算起，外卖Android客户端在架构上的持续探索和实践已经经历了2年多的时间。
起初为了解决两端代码复用的问题，我们尝试过自上而下的强行拆分和复用，但很快就暴露出层次混乱、边界模糊带来的问题，并且认识到如果不能提供两端差异化的解决方案，代码复用是很难持续的。
后来我们又尝试过运用设计模式约束边界，先实现解耦再进行复用，但在推广落地过程中认识到复杂的设计很难快速推进下去。
在两端代码复用的问题上，我们认识到要实现可持续的代码复用，必须自下向上的逐步统一两端底层的基础依赖，同时又能容易的支持两端上层业务的差异化处理。
使用Flavor管理两端的差异代码，尽量减少向上依赖，在具体实施时应用之前积累的解耦设计的经验，从而满足了架构的可伸缩性。
没有一个方案能获得每个人的赞同。
在平台化的实施过程中，团队成员多次对方案选型发生过针锋相对的讨论。
这时我们会抛开技术方案，回到问题本身，去重新审视业务的痛点，列出要解决的问题，再回过头来看哪一个方案能够解决问题。
虽然我们并不常常这么做，但某些时刻也会强制决策和实施，遇到问题再复盘和调整。
美团外卖架构演变
技术体系架构演进介绍
0 1.0 MVP阶段
1
2013.10
0 2.0 规模化阶段
2
Deficiencies in work
03 3.0 业务增长阶段 Rationalization suggestions
0 技术总结
4
Work plan for next year
01
MVP阶段
所谓最小化可用产品(MVP)，是让开发团队用最小的代价实现一个产品，以 此最大程度上了解和验证对用户问题的解决程度
04
技术总结
总结一下的话，我们的演进大概分了这样一个阶段：整体上有一个多逻辑耦合在一起 的情况按服务化拆分出来，每一个服务独立专注地做一个事情，然后我们再做应用级 的容错，到现在我们在做多机房的容错。
在缓存上，我们早期使用了 Redis，在 Redis Cluster 还没发布之前我们用了他们的 Alpha 版本，当然也踩了很多坑。后来我们用了自研的 KV 系统，最早的时候我们把 所有业务的 KV 都是共用的，这个也有很大的问题：如果所有的业务共用的 KV 集群， 其中某一个业务导致这个 KV 集群有问题的话，所有的业务都受影响。后来我们也做 了每一个业务拆分自己专用的 KV 集群。
日常运行
事前预警
事故处理
事故总结
谢
谢
THH
看
技术迭代
外卖业务稳定性挑战
高峰期的时 候，有一分 钟接进 2 万 单的巨大流 量
大家理解送外卖是一个很简单 的事情，我点了餐，送过来， 我愉快的把它吃掉就结束了， 但是做外卖的事情上我们发现 确实蛮复杂的，因为我们发现 用户要下单，要支付，我们还 要调度一个配送员，我们找一 个最快最合理的骑手，让他到 时间取餐送过去，同时还要给 这个骑手最好的路径规划，告 诉他走这条路是最快的。所以 整个是一个非常复杂的过程， 有非常非常多的服务。下面中 图是我们服务治理的情况，是 服务之间错综复杂的调用情况；
美团外卖IT系统架构演进
美团外卖IT系统架构演进作为日千万订单级别的业务，美团外卖的后端服务是怎么支撑的？写在前面2018年4月，中国外卖市场迎来巨变，外卖从无人问津开始，到现在已经培育成互联网巨头必争之地。
作为为数不多能够达到日千万订单级别的业务，其后端服务是怎么支撑的？InfoQ采访了ArchSummit出品人、美团点评技术总监方建平，请他回顾及展望美团外卖的后端架构史，本文根据采访整理而成。
美团外卖后端架构迭代各阶段美团外卖发展到今天差不多有4 年多的时间，按照外卖业务发展的几个特征，可以相应地把外卖技术分成三个主要阶段：第一阶段：业务初探期大约截止到2015 年初，持续差不多一年左右的时间。
这个阶段的主要特征就是美团对于外卖的业务还处于市场摸索期，研发人员相对也比较少，差不多10 来个同学，产品上需要快速迭代、试错。
所以这个阶段的系统架构比较简单，就是典型的单系统Web 应用服务，主要是需要满足产品需求上的快速上线，验证业务模型的市场可行性。
第二阶段：业务爆发期外卖业务在2015 年初开始了爆发式增长。
基于当前外卖的业务特性，90% 以上的交易都是在午高峰和晚高峰这个期间完成的，对业务系统来说高峰期负载重，压力大。
这个阶段，我们主要是从最早期的基于单系统的Web 应用架构，向分布式服务架构的迁移改造。
期间主要优化工作如下：一、做架构的拆分，应对高并发、保证高性能对系统的拆分，主要体现在系统服务层、以及数据存储层上。
通过对线上业务流程的分解，将外卖系统分成数据浏览体系、用户订单交易体系、商户接单配送体系、用户信息UGC 服务等，同时也针对大的业务服务体系内的流量分布、以及功能差异性，再做进一步的拆解。
比如浏览体系中会有门店服务、商品服务、搜索推荐服务等等。
针对并发的读写数据压力，我们也针对性地搭建了相应的分布式缓存服务、针对特定数据库表，例如订单表，也进行了基于订单ID、门店ID、用户ID 等多个维度的拆库、拆表操作。
美团信息系统研究报告范文
美团信息系统研究报告范文【摘要】美团信息系统是美团公司发展壮大的重要支撑，对于美团的经营管理和业务拓展起到了至关重要的作用。
本报告通过对美团信息系统的研究，从系统架构、功能模块、技术支持等方面进行深入分析，以期为美团信息系统的未来发展提供借鉴和参考。
【关键词】美团、信息系统、系统架构、功能模块、技术支持一、引言美团作为国内领先的O2O平台之一，其信息系统的设计和运营对于公司的发展至关重要。
随着互联网技术的不断发展和O2O市场的日益竞争，美团信息系统需要不断创新和改进，以适应市场的需求和用户的需求。
二、系统架构美团信息系统的系统架构采用了分层架构和微服务架构相结合的设计。
分层架构将系统按照功能划分成不同层次，每一层负责不同的功能模块；微服务架构将每个功能模块划分成独立的服务，在不同的服务器上运行，提高了系统的可伸缩性和可维护性。
三、功能模块美团信息系统的功能模块主要包括用户管理、商家管理、订单管理、支付管理等。
1. 用户管理模块：负责用户注册、登录、个人信息管理等功能，保证用户信息的安全和准确性。
2. 商家管理模块：负责商家入驻、资料管理、店铺管理等功能，提供给商家便捷的经营工具。
3. 订单管理模块：负责订单的生成、分配、处理等功能，保证订单流程的顺利进行。
4. 支付管理模块：负责支付的安全、快捷、方便，保证用户的支付体验。
四、技术支持美团信息系统的技术支持主要包括数据库技术、云计算技术和大数据技术。
1. 数据库技术：采用主从复制和分片技术，保证系统的高可用性和扩展性。
2. 云计算技术：采用云服务器和容器技术，提高了系统的可靠性和弹性。
3. 大数据技术：采用Hadoop和Spark等大数据处理框架，对海量数据进行分析和挖掘，为美团提供精准的商业决策支持。
五、结论美团信息系统是美团公司成功发展的重要支撑，通过对其系统架构、功能模块和技术支持的研究，可以看出其在信息化建设方面取得了显著成果。
然而，随着市场需求和技术的不断变化，美团信息系统仍面临一些挑战和问题。
美团外卖分布式系统架构设计
美团外卖分布式系统架构设计背景美团外卖已经发展了五年，即时物流探索也经历了3年多的时间，业务从零孵化到初具规模，在整个过程中积累了⼀些分布式⾼并发系统的建设经验。
最主要的收获包括两点：1. 即时物流业务对故障和⾼延迟的容忍度极低，在业务复杂度提升的同时也要求系统具备分布式、可扩展、可容灾的能⼒。
即时物流系统阶段性的逐步实施分布式系统的架构升级，最终解决了系统宕机的风险。
2. 围绕成本、效率、体验核⼼三要素，即时物流体系⼤量结合AI技术，从定价、ETA、调度、运⼒规划、运⼒⼲预、补贴、核算、语⾳交互、LBS挖掘、业务运维、指标监控等⽅⾯，业务突破结合架构升级，达到促规模、保体验、降成本的效果。
本⽂主要介绍在美团即时物流分布式系统架构逐层演变的进展中，遇到的技术障碍和挑战：订单、骑⼿规模⼤，供需匹配过程的超⼤规模计算问题。
遇到节假⽇或者恶劣天⽓，订单聚集效应，流量⾼峰是平常的⼗⼏倍。
物流履约是线上连接线下的关键环节，故障容忍度极低，不能宕机，不能丢单，可⽤性要求极⾼。
数据实时性、准确性要求⾼，对延迟、异常⾮常敏感。
美团即时物流架构美团即时物流配送平台主要围绕三件事展开：⼀是⾯向⽤户提供履约的SLA，包括计算送达时间ETA、配送费定价等；⼆是在多⽬标（成本、效率、体验）优化的背景下，匹配最合适的骑⼿；三是提供骑⼿完整履约过程中的辅助决策，包括智能语⾳、路径推荐、到店提醒等。
在⼀系列服务背后，是美团强⼤的技术体系的⽀持，并由此沉淀出的配送业务架构体系，基于架构构建的平台、算法、系统和服务。
庞⼤的物流系统背后离不开分布式系统架构的⽀撑，⽽且这个架构更要保证⾼可⽤和⾼并发。
分布式架构，是相对于集中式架构⽽⾔的⼀种架构体系。
分布式架构适⽤CAP理论（Consistency ⼀致性，Availability 可⽤性，Partition Tolerance 分区容忍性）。
在分布式架构中，⼀个服务部署在多个对等节点中，节点之间通过⽹络进⾏通信，多个节点共同组成服务集群来提供⾼可⽤、⼀致性的服务。
美团软件体系结构分析
架构重构案例
效果
重构后，美团外卖业务处理能力大幅提升，用户体验得到显著改善。
案例二
美团酒店架构重构
背景
美团酒店业务面临订单量大、并发访问高、数据一致性要求高等挑战。
架构重构案例
架构重构案例
采用分布式架构，将系统拆分为多个子系统，实现负载均衡和横向扩展。引入数据库分片技术，提高数据存储和查询效率。同时，加强系统监控和告警机制，确保系统稳定运行。
安全性高
美团软件体系结构采用了多种安全措施，包括数据加密、访问控制、安全审计等，确保用户数据的安全性。
优势分析
随着技术的不断发展，美团软件体系结构需要不断更新和升级，以适应新的业务需求和技术趋势。
技术更新快
不同用户的需求差异较大，美团软件体系结构需要不断优化和改进，以满足用户的个性化需求。
用户需求多样化
感谢您的观看
公司背景
01
02
业务范围
美团还通过与线下实体商家合作，提供线上预订、线下体验的服务模式，为消费者提供更加便捷的消费体验。
美团的业务覆盖了餐饮、酒店、旅游、零售等多个领域，通过提供在线点餐、外卖、团购等服务，满足消费者的日常需求。
技术团队
美团拥有一支强大的技术团队，涵盖了多个领域的技术专家和工程师。
架构优化案例
优化后，美团点评搜索性能大幅提升，用户满意度明显提高。
效果
美团买菜架构优化
案例二
美团买菜业务需要快速响应用户订单需求，对系统响应速度要求高。
背景
架构优化案例
VS
采用缓存技术，减少对数据库的直接访问，提高系统响应速度。引入分布式缓存系统，实现数据的高可用性和一致性。同时，优化数据库查询语句和索引，提高数据查询效率。
美团外卖IT系统架构演进
美团外卖IT系统架构演进作为日千万订单级别的业务，美团外卖的后端服务是怎么支撑的？写在前面2018年4月，中国外卖市场迎来巨变，外卖从无人问津开始，到现在已经培育成互联网巨头必争之地。
作为为数不多能够达到日千万订单级别的业务，其后端服务是怎么支撑的？InfoQ采访了ArchSummit出品人、美团点评技术总监方建平，请他回顾及展望美团外卖的后端架构史，本文根据采访整理而成。
美团外卖后端架构迭代各阶段美团外卖发展到今天差不多有4 年多的时间，按照外卖业务发展的几个特征，可以相应地把外卖技术分成三个主要阶段：第一阶段：业务初探期大约截止到2015 年初，持续差不多一年左右的时间。
这个阶段的主要特征就是美团对于外卖的业务还处于市场摸索期，研发人员相对也比较少，差不多10 来个同学，产品上需要快速迭代、试错。
所以这个阶段的系统架构比较简单，就是典型的单系统Web 应用服务，主要是需要满足产品需求上的快速上线，验证业务模型的市场可行性。
第二阶段：业务爆发期外卖业务在2015 年初开始了爆发式增长。
基于当前外卖的业务特性，90% 以上的交易都是在午高峰和晚高峰这个期间完成的，对业务系统来说高峰期负载重，压力大。
这个阶段，我们主要是从最早期的基于单系统的Web 应用架构，向分布式服务架构的迁移改造。
期间主要优化工作如下：一、做架构的拆分，应对高并发、保证高性能对系统的拆分，主要体现在系统服务层、以及数据存储层上。
通过对线上业务流程的分解，将外卖系统分成数据浏览体系、用户订单交易体系、商户接单配送体系、用户信息UGC 服务等，同时也针对大的业务服务体系内的流量分布、以及功能差异性，再做进一步的拆解。
比如浏览体系中会有门店服务、商品服务、搜索推荐服务等等。
针对并发的读写数据压力，我们也针对性地搭建了相应的分布式缓存服务、针对特定数据库表，例如订单表，也进行了基于订单ID、门店ID、用户ID 等多个维度的拆库、拆表操作。
美团外卖管理系统信息系统
美团外卖管理信息系统一、系统背景介绍随着互联网技术的快速发展，网络早已经成为现代人日常生活中不可或缺的部分，网上订餐由于其独有的便捷性和直观性，更能够轻而易举地被现代人认同和接受。
互联网上诞生出这种便捷的订餐形式，也是电子商务应用的全新体现；从另一个侧面来看，网上订餐还起到了帮助推进电子商务的普及和应用进程的作用，网上订餐的形式，同时也在帮助加速电子商务应用的步伐。
随着时代发展的日益加快，我们身边每天都在发生日新月异的变化。
不论在哪个行业里，用户几个大的根本需求永远不会变，比如说像省钱、懒。
省钱”这个需求美团团购已经做到，现在该轮到“懒”这个需求。
外卖一个就足够满足“懒”的需求——吃饭不出门。
二、系统的组织结构和业务流程的分析1．系统的组织结构分析对美团外卖系统进行分析把美团外卖网上订餐管理信息系统分成几个模块，即信息管理模块、信息发布模块、意见反馈模块、食品管理模块、订单管理模块和送餐管理模块以及细分模块。
2．系统的业务流程分析（1）以下的是销售管理系统业务流程图的符号说明： 表格、报表制作 业务功能描述 信息传递过程三、系统的数据流程分析：（1）以下的是销售管理系统业务流程图的符号说明：（2）下图是数据流程图和数据字典：1，数据流数据流名称：客户信息说明：公司客户资料数据流来源：人工输入数据流去向：数据库、各种报表打印数据流组成：{客户编号，名称，联系人姓名，送餐地址，联系电话，备注}数据流名：商品信息；说明：菜品简介，图片信息数据流来源：人工输入数据流去向：数据库、各种报表打印数据流组成：{店家信息，菜品名称，菜品介绍及图片，销售价}2.处理逻辑处理逻辑编号：P2处理逻辑名称：录入店家、购买商信息输入的数据流：新客户信息客户记录处理逻辑描述：在原有记录的基础上，进行录入输出数据流：客户信息 F1 客户信息表处理逻辑编号：P3处理逻辑名称：信息查询输入的数据流：客户信息处理逻辑描述：在原有记录的基础上，进行查询，看是否有查漏补缺的地方输出数据流：客户信息 P4 添加、修改客户信息处理逻辑编号：P4处理逻辑名称：添加、修改客户信息输入的数据流：新客户信息客户记录处理逻辑描述：在原有记录的基础上，进行查询，看是否有查漏补缺的地方输出数据流：客户信息 F1客户信息表处理逻辑编号：P5处理逻辑名称：录入餐品相关信息输入的数据流：新菜品推荐，菜单处理逻辑描述：在原有记录的基础上，进行新商品信息的录入输出数据流：餐品信息 F2 餐品信息表处理逻辑编号：P6处理逻辑名称：餐品预订输入的数据流：购买者的订餐明细处理逻辑描述：购买者下订单，记录订单信息及送餐地址输出数据流：F3 订餐表处理逻辑编号：P7处理逻辑名称：联系店家送餐输入的数据流：订餐信息处理逻辑描述：把客户下单订餐情况告知店家，让店家准备送餐输出数据流：F3 订餐表处理逻辑编号：P8处理逻辑名称：查看反馈信息输入的数据流：客户反馈信息处理逻辑描述：查看客户的反馈信息，对问题进行整理，告知店家进行改善输出数据流：F4 客户反馈表3.数据存储数据存储编号：F1数据存储名称：客户信息表输入数据流：新客户信息+修改删除后的原信息数据存储组成：客户编号，名称，联系人姓名，联系地址，联系电话，备注关键字：客户编号数据存储编号：F2数据存储名称：餐品信息表输入数据流：新餐品信息+修改删除后的原信息数据存储组成：菜品的介绍及图片关键字：菜品介绍数据存储编号：F3数据存储名称：订餐表输入数据流：客户下的订单情况输出数据流：订单明细数据存储组成：菜品名称，订购数量，送餐地址关键字：菜品名称数据存储编号：F4数据存储名称：客户反馈表输入数据流：客户反馈信息输出数据流：客户反馈信息数据存储组成：客户对订餐、送餐、餐品一系列服务的满意程度及建议关键字：反馈信息四、系统运行界面1、用户注册界面当用户第一次登录美团外卖，并单击订购按钮图标时，会自动跳入注册页面，在注册页面，用户需要填写订餐人姓名、送餐地址、详细地址、送餐联系电话。
移动开发工程化：从分层复用到自动化测试,看美团客户端架构演变
TABLE OF
CONTENTS 大纲
-为什么要建设客户端架构 -美团客户端架构演变的三个阶段
-原始状态一大团购模式
-业务隔离&基础设施、开发范式、多应用复用
-工程自动化 -未来的发展方向
ArchSummit
全球県何师亀会2017
Geekbang>. InfoQ
X/Y
效率对比
100%
开发效率明显提升: 模块复用成为常态
高阶工程比例
ArchSummit
全球架构师 ■会2017
业务线2 2016.12
2X/1.5Y
133%
独立App 2017.8
8X/2Y
400%
咼阶
低阶
Geek bang >. InfoQ
v1. 1.统一开发范式的困难
困难
代码重构成本高
开发同时进行重 构
-业务遍地开花
-移动支付占比超过90%
Geek bang >. InfoQ
面临的挑战
ArchSummit
全球架构师■会2017
业务 协同效率
业务差异化一需要深度定制
团队规模急速扩张 研发团队拆分到各个业务
不同业务间干扰严重
Geekbangx InfoQ
v1.0.解决问题一业务隔昌&基础设施
酒旅美 外电
标准A型
Mini-B
Mini-8pin 标准 B 型
业务模块的接口设计，恐怕要更加混乱！！
ArchSummit
全球架构师 ■会2017
开发范式目标：书同文，车同轨 实现开发 方式统一化，业务模块接口标准化
Geek bang >. InfoQ
美团软件体系结构分析讲解
2模块业务流程 图分析
用户接口模块将从以上三个方面进行介绍，分别是整个模块的概 述，模块业务流程图分析，各子模块及其构件概述
16
4.1.1模块总体概述 用户接口
用户接口模块是美 团网四大模块中的核心 模块，主要实现与用户 的互动，站在用户的角 度上看到的美团网的基 本功能。该模块又分为 顾客注册、会员登录、 团购搜索、订单管理、 售后模块 五个子模块， 从而实习用户的基本需
界面约束
对于产品要有详细的说明，并且界面简单大方美观。 通过超链接检索所有商品 为获取远程服务而设计表单，用于检索信息、定购产品等
功能约束
优惠策略限时； 稳定的数据库管理保证用户的信息和资金安全；
14
4.美团的模块视图
美团网系统
用 户 接 口 模 块
管 理 员 接 口 模 块
商
数
家
据
接
服
口
务
美团体系结构的结构分析
系统功能
美 团
数据流
概念视图
模块视图
美团软件设计与分析，南昌大学软件学院 09
1.美团的系统功能
商家
发布商品信息、 准确获取优质消 费者。
用户
快捷地搜寻感 兴趣的、优惠的、 可靠的商户进行 消费。
平台管理者
维护平台的稳 定；优化用户的 体验；业务的拓 展。
美团软件设计与分析，南昌大学软件学院 10
基本构件
用户状态维 护构件 、日志 填写构件 、分 页显示构件 、 数据库操作构 件 、异常处理 构件等 。
支撑构件
包括系统数 据库构件 、报 表格式定义构 件。
毕业设计第二次汇报，段公子，西北工业大学航空学院
4.2管理员接口模块
美团点餐系统的设计的反思与收获
美团点餐系统的设计的反思与收获
反思：
1. 用户体验：美团点餐系统在初期的设计中，用户使用过程中有时会出现订单搜索不到、下单短信延迟等问题，给用户带来较大的不良体验。
在后来的优化中，美团点餐系统加强了系统容错处理和优化网络性能，大大提高了用户的使用体验。
2. 安全问题：早期的美团点餐系统存在安全漏洞，比如支付信息被黑客盗取等。
为了保护用户信息安全，美团点餐系统进行了多次安全防范升级，增强了密码策略、数据加密等，从源头上避免了支付信息被非法获取的风险。
收获：
1. 体验设计优化：美团点餐系统在实际应用中不断接受用户反馈，根据用户建议来调整界面、功能，不断提高用户的使用体验。
2. 安全攸关性：美团点餐系统深刻理解信息安全的重要性，在设计中就已经考虑了安全因素。
并会不断加强安全措施，防范用户隐私信息泄露等风险，保障用户线上支付安全。
3. 数据分析：通过对用户使用时的数据进行收集和分析，美团点餐系统可以追踪用户行为、偏好、需求等，并应用于后续设计和优化。
这种方式可以更加精确地满足不同用户的需求和提供更个性化的服务。
美团企业的组织架构分析
美团企业的组织架构分析标题：美团企业的组织架构分析摘要：本文将深入探讨美团企业的组织架构，从不同方面分析其独特的组织模式以及其在业界的成功之处。
通过审视美团在业务拓展、人才培养和决策流程等方面的组织架构，我们将更好地理解美团如何在竞争激烈的市场中脱颖而出，成为中国领先的互联网公司之一。
文章正文：一、背景介绍美团作为中国领先的本地生活服务平台，其业务范围涵盖外卖、酒店预订、出行、电影票、团购等多个领域。
为了支撑这些多元化的业务，美团拥有独特的组织架构，以实现高效的运营和持续创新。
二、组织架构的简要概述美团的组织架构可以分为多个层级和部门，以促进跨部门协作和信息流通。
首先是公司级别的层级，包括核心决策层和战略规划团队。
其次是业务线层级，每个业务线都有自己的负责人和团队，他们独立负责相应业务线的发展和运营。
还有职能部门，例如技术、市场、人力资源等，为整个公司提供支持和服务。
三、分析美团的组织战略美团采取了分业务线的组织架构，这使得不同业务线可以快速响应市场变化，并实现灵活的决策制定。
外卖业务线可以专注于用户体验和市场竞争，酒店业务线可以专注于供应链管理和合作伙伴关系。
美团还注重赋权和分权，使得各个业务线具备一定的自主权。
这种赋权的做法，可以激励员工更好地发挥自己的创造力和责任感，同时也促进了跨部门的合作与协作。
四、美团的决策流程美团注重快速决策，并倡导授权给最合适的人才做出决策。
公司倡导的"低成本试错，快速迭代"的决策流程使得团队可以更加自主地进行决策，并快速调整和改进，以适应市场需求的变化。
五、人才培养与组织架构的关系美团认识到人才培养是组织架构成功的关键因素。
通过建立专业的培训和发展计划，美团为员工提供了不断成长和进步的机会。
美团还注重激励措施，通过薪酬、晋升和福利等方式激励员工发挥潜力，创造卓越的业绩。
六、总结与展望通过对美团企业的组织架构进行深入分析，可以看到，其独特的组织模式和决策流程是美团能够快速响应市场变化并取得成功的关键因素。
美团外卖管理信息系统分析演示课件
02
品牌简介
1、企业概况 2、发展历程
企业概况
美团网，2010年3月4日成立的团购 网站，是中国大陆第一个精品团购形式 的电子商务网站，在北京、上海等地设 有分站。 美团网有着“吃喝玩乐全都有 ”和“美团一次美一次”的服务宣传宗 旨。并且遵循“消费者第一、商家第二 ”的原则，为消费者提供优质服务，同 时给商家提供最大的收益。
（1）美团以35%美团股权、 65%的现金收购摩拜单车。
（2）美团旅行与银联国际将 在技术、大数据与购物体验方 面加深探索，让旅行购物更加 优惠、便捷。
美团外卖简介
（1）美团外卖品类包括附近美食、水果、蔬 菜、超市、鲜花、蛋糕等，无论是早午晚餐、 下午茶、宵夜，还是中餐、西餐、家常菜、 小吃、快餐、海鲜、火锅、川菜、蛋糕、烤 肉、水果、饮料、甜点等； （2）大量品牌入驻，如必胜客、肯德基、 KFC、麦当劳、汉堡王、星巴克、COCO都可奶 茶、U鼎冒菜、真功夫、每日优鲜、美食天下 等 美团外卖是美团网（旗3下）网美上团订外餐卖平还台提，供于送2药01上3年门1、1月美正团式专上送、 线，总部位于北京。美跑团腿外代卖购用等户多数种达服2.务5亿；，合作商户数超过 2完0成0万订家单，18活0跃0万配单送。骑手（美超4团）过支电5付0脑万、、名微手，信机覆支A盖付PP城、、市支微超付信过宝均1、可30A下0p个p单l，，e 日支pa持y等 多种支付方式
名 P1 登录网站
顾客
P2
录入商
商 品
品信息
信
息
餐
厅
信
息
P3
录入餐
厅信息
商品信息 商品信息 D1 商品信息表 餐厅信息 D2 餐厅信息表 餐厅信息
03 消费者信息管理流程分析
美团供应链系统架构简介及演进历程
美团供应链系统架构简介及演进历程完善的供应链系统，是美团自创立至今持续茁壮成长的基础所在。
它经历“千团大战”和后来残酷同业竞争的重重磨练。
在不断的自我优化与创新中，帮助美团奠定了团购行业的领先地位。
而面对企业今后多元化业务的发展需要，这个系统又进行了架构的重塑。
供应链系统简介美团是以团购起家并作为核心业务，之后增加了一些支付、商家管理，包括验证、凭证方面还有其他的等业务。
供应链系统主要负责商品的生产和商品的运营，其中的这个“商品”指的是我们本地的生活服务的各种套餐、代金券和其他的业务。
关注过团购领域的朋友们应该听说过“千团大战”，美团之所以能在这样的挑战中活下来，一个重要原因是我们的BD比较牛。
这一块的工作流程是：在BD与商家谈妥之后，会给商家在美团建立一个帐号，签订合同，以便在之后把谈妥的这些东西变成大家在手机APP或者是网站上出售的东西，比如团购券。
从BD谈妥单子，到消费者能从网页上买到商品，这中间的过程都是供应链完成的工作。
它的定位，是给美团是正在茁壮成长的业务提供支持，因此它的建设是一步步循序渐进的。
供应链系统的发展演进美团的供应链系统的架构不是很复杂，它是随着公司创立到在现在的各个发展阶段而一步步建立起来的，架构有一个不断演进的过程。
1手工阶段系统初创是在2010年，当时我们是模仿美国的例子，一天一单，全靠手工。
单子上传上去，七天之后才可以在网站上看见。
流程上有编审的程序，不但要审核，还要专人进行编辑。
这种情况延续到2011年，高层进行了一个星期的考量之后，决定一天要上多单。
2从在线化到自动化从这时起，我们要求每天上单量达到250，并相应安排了250个编辑。
因此，公司开始建立一个合同和CMS，就是替换成编辑的手工工作。
CMS是结构化，有三大块，原来一个人的工作分成三个人来做。
做完这个之后一个人可以上11单。
和滴答团、拉手、糯米竞争时，美团并不占据很大优势。
公司针对性地调整了策略，大幅度增加每天上单的数量，计划要一天上几千单。
美团实时数仓架构的演进史
美团实时数仓架构的演进史，千亿级数据导读：今天和大家分享一下实时数据在美团的典型应用场景，实时数仓建设中的挑战和解决方案，包括一些关键的设计细节。
主要介绍以下几方面内容：建设背景平台架构设计平台建设实践未来计划01建设背景1、实时数据在美团的典型应用场景美团作为本地生活领域的头部公司，在内部孵化了许多独立业务，可以看到有大家所熟悉的美团外卖、酒店、美团优选等，这些业务通过实时数据来支撑其内部各种各样的数据应用场景，比如BI、算法、骑手调度等等。
我们对业务场景做了一个简单的分类：指标监控：比如有实时大盘，用来即时反馈业务当日运转的健康度等场景；实时特征：比如搜索、广告CTR预估、骑手调度等，对算法特征数据新鲜度要求较高的场景；事件处理：比如一些风控类、运营活动发券等事件驱动型场景；数据对账：比如金融的支付业务，支付部门与业务部门各自独立，当业务部门的支付单据与支付部门不一致时，会造成资损，这时数据的实时对账就非常关键。
上图可以看到，截至目前，实时计算平台所支撑的实时数据处理场景的整体规模，说明实时数据在美团已经影响到了业务的方方面面。
实时计算平台从成立以来，经历了上图中的几个关键发展阶段。
平台正式成立于2014年，我们引入Storm和Spark Streaming作为美团的第一代实时计算引擎，并且发布了第一版作业托管平台。
接下来在2017年，平台正式引进了Flink，并开始初步探索以Flink SQL为主的实时数仓开发方式。
并于2019年，正式将Flink SQL作为主要编程接口暴露给业务，将以任务为中心的开发模式，升级为以数据为中心的开发模式。
当前，计算平台紧跟业界发展潮流，将工作内容都聚焦在数仓增量化生产、流批语义统一、统一实时离线数仓建模方式等几个方向上。
2、实时数仓建设过程中的问题及痛点在正式开始介绍数仓平台的建设实践之前，先来回顾下平台初期所遇到的问题。
实时数据开始建设之初，是没有离线数仓那样成熟的建设方法论的，而且也没有离线数仓领域那样成熟的开发工具，所以带来了以下几点问题：首先就是高昂的开发运维成本，每次计算框架的升级，业务都需要学习一遍计算框架的API。
美团供应链系统的架构演进_陈义宏
平台化
如何做
重新划分系统边界 完善底层基础服务 封装不变业务逻辑 开放流程驱动接口
系统边界
系统结构
成果
商家上单 BD上单 酒店上单 移动上单 OTA对接
日上单量：1.2万单
2010年9月
2010年12月 2011年3月 2011年6月 2011年9月 2011年12月 2012年3月 2012年6月 20年6月 2013年9月 2013年12月 2014年3月 2014年6月
日上单量
回到最初
美团供应链系统架构演进
美团平台业务部 陈义宏
大纲
介绍 演进 经验
业务场景
目标
高效率生产：业务流程在线化；提升生产效率；降低成本；
高质量数据：O2O数据结构化，为C端提供更多的决策信息； 高速度响应：快速响应灵活多变的业务需求
上单时长：1~2天
编辑人数：120人
10000 12000 14000 2000 4000 6000 8000 0 2010年3月 2010年6月
原因
• 合同重复审核 • 线下审核，时效差，管理复杂
在线化
如何做
合同信息
方案信息 内容管理 流程管理
系统结构
特点： 合同、方案流程独立，去除重复审核 在线流程可追踪 模块化录入，根据模板生成页面，降低人员要求
效果
日上单量：2500单
上单时长：7天 编辑人数：230人 人均效率：11单/天
业务流程
挑战
“狂拜访，狂上单”，上单量将猛增 减少上单时长，提高上单效率 提供更细粒度C端数据支持
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项目周期短
架构优化排不上期 技术欠债
监控难度大
指标覆盖全 规则变化快
目录
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个人简介 美团外卖业务发展历程 技术体系架构演进介绍 外卖业务稳定性的挑战 系统稳定性的处理原则
系统稳定性的处理原则
99.99%
系统可用性 订单可用性
系统稳定性的处理原则
日常运行
稳定性架构设计 例行梳理和巡检
做好对自身的保护，对依赖的熔断。
SOP 保平安。
每一步均严谨可信赖，危机时不慌、不乱、不遗不漏。 工具化，自动化。
你所担心的一定会发生，可能马上发生。
例行巡检，DB，调用链。
• • • • • •
新业务上线 SOP 线上发布SOP 线上灰度SOP • 数据库线上操 • 作SOP 线上容量调整 SOP 验证业务效果
• • 业务指标监控 系统监控 Dashboard
•
第一时间想上 级反馈 及时周知业务 方：问题，影 响范围，解决 方案，预计恢 复时间 线上服务降级 SOP
系统稳定性的处理原则
事故处理
及时止损 保护用户体验 99.99% 力保关键路径
全链路在线压测
事前预警
性能大盘 业务大盘 健康分析
事后总结
根本原因分析 影响损失核算 重构系统
系统稳定性的处理原则
日常运行 >>稳定性架构设计
大系统小做
服务专一性 独立的功能拆分为独立的服务
WEB MQ
API JOB
WEB
API
MessageCenter
系统稳定性的处理原则
力保关键路径
支付平台 门店商品中心 门店运营/容器 管理 风控策略 多种接单方式
订单中心
活动计算引擎
APP 打印机
PC
用户
附近商家
进店
下单
推单
接单
派单
配送
RANK 线上营销
个性化推荐 广告系统 基础数据服务
骑手调度中心 GIS路径规划 调度引擎
配送实时 跟踪系统 骑手服务 策略引擎
日常运行 >>例行稳定性巡检 静态梳理
按场景Review 关键链路调用放大情况梳理 降低“高并发”，假高并发场景
banner 定 位
专项梳理
DB健康Reivew，大表，慢查询 读写QPS，出轨，绿帽子 降级方案演练
API
用户
Rank
POI
指标巡检
性能大盘：不要放过尖刺 业务大盘：定心丸 报错大盘：定位好帮手
频 道
定位
系统稳定性的处理原则
日常运行 >>全链路在线压测 线上引流压测
Nginx分组 ThriftRPC 分组 摘掉机器
Nginx WEB 第三 方服 务 Mock
全链路压测
读流量回放 写事务模拟 流量染色 异步阶梯加压 告警自动终止
流量录制
KV
MQ
DB
Thrift RPC 原始 流量 事务 模拟 染 色 异步 阶梯 加压 监控系统
外卖业务稳定性的挑战
业务特点：高峰集中在中午、晚上饭点，爆发快 系统挑战：高并发，一旦发生故障损失较大
外卖业务稳定性的挑战
业务特点：服务链条长 系统挑战：依赖复杂
用户浏览 下单 支付 商家接单 骑手配送中 已送达 用户评价 结算
外卖业务稳定性的挑战
业务特点：发展快 技术挑战：开发迭代快
发版频繁
Task
依赖稳定性原则
只依赖稳定的服务 将易变的部分拆分 超时中断
读 写
Query
Manage
保障用户体验的容错设计
异常情况下客户端的呈现 客户端配合限流 客户端配合降级
失败！ 服务器异常！ null 别看了，啥也没
抱歉，您选的商 家运力不足，请 选择其他商家 下单。
系统稳定性的处理原则
2013/11
2014/11
2015/05
2015/12
2016/05
?
目录
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个人简介 美团外卖业务发展历程 技术体系架构演进介绍 外卖业务稳定性的挑战 系统稳定性的处理原则
技术体系架构演进介绍
业务起步：MVP阶段
美团外卖APP 验证需求 寻找产品和需求的切合点 电话点餐->网络点餐 移动后台 WEB后台 美团外卖WEB
技术架构：1.0
快速开发功能 快速调整流程 快速发布上线 订单列表
dbwaimai
技术体系架构演进介绍
业务起步：规模化
寻找规模化的业务产品形态 提高运营效率
App
I版
用户业务系统
Web
PC
App
商家业务系统
打印机
dbwaimai master/slave
技术架构：2.0
快速开发多个业务系统 复用工具库Util：http 复用业务库
API
MTThrift
订单
MQ
Atlas DB
技术架构：3.0
系统级容错 服务化重构 中间件 分库分表
美团App
Open
商品
KV Databus
点评App 外卖商家
Web
商家
ES 异构 DB
...
性能监控
统一配置中心
MHA
技术体系架构演进介绍
问题
系统架构
耦合 相互影响 容错差
目录
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个人简介 美团外卖业务发展历程 技术体系架构演进介绍 外卖业务稳定性的挑战 系统稳定性的处理原则
美团外卖业务发展历程
扩展中
扩展中
外卖
配送
美团外卖业务发展历程
供给侧改革 1000w
日交易额过亿 新LOGO 400w 美团专送 全国启动 在线支付 APP占90% WEB上线 业务MVP 200w 100w 300w
将流程自动化进行到底。
1
2
3
4 影响预估
对下游的影响评估
5 回滚措施
回滚的版本号
基本信息
发布内容 发布者 发布时间
发布前验证
关键业务流程测试 新功能测试 SQL Review 代码Review
发布步骤
多系统协同步骤
对上游的影响评估
自身负载变化评估
回滚步骤
6 灰度策略
按城市 按功能 按百分比
7
8
发布后验证
合同
运营业务系统 审核 上单 MQ
公共服务系统 订单
商家
技术体系架构演进介绍
业务增长
校园市场全国开展 白领市场开拓 美团专送启动 平台活动增加 用户激增 订单激增
用户层 接口层 Native H5 外卖App
应用层 服务层 基础层 中间件
数据层 访问层 存储层
Nginx 灰度
多逻辑耦合 直连DB Redis 主从 RabbitMQ 外卖大集群 DB join like
服务化SOA MTThrift Redis Cluster 订单集群 其他集群 DB 异构索 引表
服务级容灾
Cache
共用KV 延迟队列 重试队列
专用KV
MQ
高级查询
演进之路
服务化 中间件 KV 数据总线 异步化
项目开发
分支管理 代码交叉 Review 代码静态检查 代码规范 日志规范 引入第三方工 具、JAR包SOP 依赖外部服务 SOP 数据库迁移/ 拆分SOP
测试
发ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ上线
监控报警
故障处理
• • • • •
测试环境使用 规范 RD完成冒烟测 试 回归关键路径 及主要版本 项目提测流程 规范 线上压测流程
美团外卖系统 架构演进与系统稳定性经验谈
目录
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个人简介 美团外卖业务发展历程 技术体系架构演进介绍 外卖业务稳定性的挑战 系统稳定性的处理原则
个人简介
北纬通信
移动增值服务
新美大
创新业务探索 美团外卖架构组
2006.7~2011.2
2011.3~2013.5
2013.5~
网易
网易视频库 网易应用 网易新闻
日志,报错数 性能指标 关键流程回归
9 发布总结
可以改进的点 casestudy
10 完成
效果分析
降级方案
降级方案1 降级方案2 。。。
新功能测试
系统稳定性的处理原则
总结
灰度！灰度！灰度！
发版窗口，晚高峰前发。.
慢查询往往闯大祸。
no join，SQL Review，慢查询巡检。
防御式编程，不要相信任何人和服务。
业务监控
KV
log
flume 下单，各种信息，ip
业务大盘 脚印系统
MQ log flume
支付 推送
健康分析
指标变化趋势
系统稳定性的处理原则
事故处理 及时止损
回滚！ 分流 启动降级预案 限流
APP 客户端启动限流
流控API：jar 接收请求
保护用户体验
客户端配合降级
压测目标
排查性能瓶颈，上探系统容量，验证降级机制 验证报警响应机制 & 指导设定警戒行动线
系统稳定性的处理原则
事前预警
性能大盘
CPU Idle DB读、写QPS TP90 响应时间 超时率
log API flume
Service
log
flume Kafka storm HBase
离线任务
Databus Elasticsearch 分布式调度 Horae 一主多从 Atlas 降级