话说“京东大件物流系统”主要由“四大天王”（仓储君、配送君、安维君和售后君）以及他们的一群小弟守护着。
经过这样的改造，系统应用服务器与数据库的压力即使在大促峰值期间也才占用60%左右。想想自己电脑的资源占用率就知道，这数值可谓轻松无压力了。就京东近两年的6.18和11.11大促而言，虽然每次的大件订单量都是上一次的两倍左右，但调度系统依然感觉：那都不是事儿。
估计你也看不懂，咱就不用勉强了…..总之，通过把“鸭梨”分散到不同的库表中，让系统倍感轻松。你可以这么理解：老爸单打你+老妈单打你比爸妈一起混合双打你轻松很多。这样一来，当遇到6.18等接单量巨大的时刻，调度系统会采取“流量削峰”，减少对数据库造成的瞬间冲击，预约查询量非常巨大时，通过限流、数据缓存等手段也能轻松化解，此外，还实现了“读写分离”，使业务操作与查询操作互不影响。
经过这样的改造，系统应用服务器与数据库的压力即使在大促峰值期间也才占用60%左右。想想自己电脑的资源占用率就知道，这数值可谓轻松无压力了。就京东近两年的6.18和11.11大促而言，虽然每次的大件订单量都是上一次的两倍左右，但调度系统依然感觉：那都不是事儿。
大促的海量订单，曾经让“处理层”和“数据层”倍感压力。在京东程序猿的不断努力下，终于大功告成，能够轻松应对！我们就拿“数据层”的改进举个栗子，看图：
估计你也看不懂，咱就不用勉强了…..总之，通过把“鸭梨”分散到不同的库表中，让系统倍感轻松。你可以这么理解：老爸单打你+老妈单打你比爸妈一起混合双打你轻松很多。这样一来，当遇到6.18等接单量巨大的时刻，调度系统会采取“流量削峰”，减少对数据库造成的瞬间冲击，预约查询量非常巨大时，通过限流、数据缓存等手段也能轻松化解，此外，还实现了“读写分离”，使业务操作与查询操作互不影响。
经过这样的改造，系统应用服务器与数据库的压力即使在大促峰值期间也才占用60%左右。想想自己电脑的资源占用率就知道，这数值可谓轻松无压力了。就京东近两年的6.18和11.11大促而言，虽然每次的大件订单量都是上一次的两倍左右，但调度系统依然感觉：那都不是事儿。
自从有了“调度系统”的指挥，配送就更有节奏了，即使在6.18与11.11这种大促时刻，也能轻松应对。你不信？那我就扒开“调度系统”的外衣给你看看——
大促的海量订单，曾经让“处理层”和“数据层”倍感压力。在京东程序猿的不断努力下，终于大功告成，能够轻松应对！我们就拿“数据层”的改进举个栗子，看图：
估计你也看不懂，咱就不用勉强了…..总之，通过把“鸭梨”分散到不同的库表中，让系统倍感轻松。你可以这么理解：老爸单打你+老妈单打你比爸妈一起混合双打你轻松很多。这样一来，当遇到6.18等接单量巨大的时刻，调度系统会采取“流量削峰”，减少对数据库造成的瞬间冲击，预约查询量非常巨大时，通过限流、数据缓存等手段也能轻松化解，此外，还实现了“读写分离”，使业务操作与查询操作互不影响。
经过这样的改造，系统应用服务器与数据库的压力即使在大促峰值期间也才占用60%左右。想想自己电脑的资源占用率就知道，这数值可谓轻松无压力了。就京东近两年的6.18和11.11大促而言，虽然每次的大件订单量都是上一次的两倍左右，但调度系统依然感觉：那都不是事儿。
自动预约让用户回复更简单、更方便，看似小改动却提升了购物体验。今年，我们还会推出更厉害的“智能预约”哦！
自从有了“调度系统”的指挥，配送就更有节奏了，即使在6.18与11.11这种大促时刻，也能轻松应对。你不信？那我就扒开“调度系统”的外衣给你看看——
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估计你也看不懂，咱就不用勉强了…..总之，通过把“鸭梨”分散到不同的库表中，让系统倍感轻松。你可以这么理解：老爸单打你+老妈单打你比爸妈一起混合双打你轻松很多。这样一来，当遇到6.18等接单量巨大的时刻，调度系统会采取“流量削峰”，减少对数据库造成的瞬间冲击，预约查询量非常巨大时，通过限流、数据缓存等手段也能轻松化解，此外，还实现了“读写分离”，使业务操作与查询操作互不影响。
经过这样的改造，系统应用服务器与数据库的压力即使在大促峰值期间也才占用60%左右。想想自己电脑的资源占用率就知道，这数值可谓轻松无压力了。就京东近两年的6.18和11.11大促而言，虽然每次的大件订单量都是上一次的两倍左右，但调度系统依然感觉：那都不是事儿。
通过调度系统，整个配送流程更加智能化，通过人工智能来大大提升了运营效率，对于用户来说，当然就意味着更快收到货喽~~
以前，配送大件前会通过人工电话方式提前预约收货时间，万一用户开着会或者不方便接听预约人员还得换时间再打，程序略为繁琐。于是，京东攻城狮们就搞出了“自动预约”系统。
自动预约让用户回复更简单、更方便，看似小改动却提升了购物体验。今年，我们还会推出更厉害的“智能预约”哦！
自从有了“调度系统”的指挥，配送就更有节奏了，即使在6.18与11.11这种大促时刻，也能轻松应对。你不信？那我就扒开“调度系统”的外衣给你看看——
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估计你也看不懂，咱就不用勉强了…..总之，通过把“鸭梨”分散到不同的库表中，让系统倍感轻松。你可以这么理解：老爸单打你+老妈单打你比爸妈一起混合双打你轻松很多。这样一来，当遇到6.18等接单量巨大的时刻，调度系统会采取“流量削峰”，减少对数据库造成的瞬间冲击，预约查询量非常巨大时，通过限流、数据缓存等手段也能轻松化解，此外，还实现了“读写分离”，使业务操作与查询操作互不影响。
经过这样的改造，系统应用服务器与数据库的压力即使在大促峰值期间也才占用60%左右。想想自己电脑的资源占用率就知道，这数值可谓轻松无压力了。就京东近两年的6.18和11.11大促而言，虽然每次的大件订单量都是上一次的两倍左右，但调度系统依然感觉：那都不是事儿。
考虑到海量订单以及需求的复杂性，如何用最短的时间完成所有的配送绝对是博士后级别的难度。这启示我们：年轻人有力气也不能蛮干 还是得先心里有谱（谋略）！
所以京东研发出了一个“带头大哥”——大件物流调度系统来充当整个系统的智囊，负责计算派送问题的最佳解决方案。
通过调度系统，整个配送流程更加智能化，通过人工智能来大大提升了运营效率，对于用户来说，当然就意味着更快收到货喽~~
以前，配送大件前会通过人工电话方式提前预约收货时间，万一用户开着会或者不方便接听预约人员还得换时间再打，程序略为繁琐。于是，京东攻城狮们就搞出了“自动预约”系统。
自动预约让用户回复更简单、更方便，看似小改动却提升了购物体验。今年，我们还会推出更厉害的“智能预约”哦！
自从有了“调度系统”的指挥，配送就更有节奏了，即使在6.18与11.11这种大促时刻，也能轻松应对。你不信？那我就扒开“调度系统”的外衣给你看看——
大促的海量订单，曾经让“处理层”和“数据层”倍感压力。在京东程序猿的不断努力下，终于大功告成，能够轻松应对！我们就拿“数据层”的改进举个栗子，看图：
估计你也看不懂，咱就不用勉强了…..总之，通过把“鸭梨”分散到不同的库表中，让系统倍感轻松。你可以这么理解：老爸单打你+老妈单打你比爸妈一起混合双打你轻松很多。这样一来，当遇到6.18等接单量巨大的时刻，调度系统会采取“流量削峰”，减少对数据库造成的瞬间冲击，预约查询量非常巨大时，通过限流、数据缓存等手段也能轻松化解，此外，还实现了“读写分离”，使业务操作与查询操作互不影响。
经过这样的改造，系统应用服务器与数据库的压力即使在大促峰值期间也才占用60%左右。想想自己电脑的资源占用率就知道，这数值可谓轻松无压力了。就京东近两年的6.18和11.11大促而言，虽然每次的大件订单量都是上一次的两倍左右，但调度系统依然感觉：那都不是事儿。
然而这只是小学理论题，实际我们面对的问题却是酱婶儿的：
考虑到海量订单以及需求的复杂性，如何用最短的时间完成所有的配送绝对是博士后级别的难度。这启示我们：年轻人有力气也不能蛮干 还是得先心里有谱（谋略）！
所以京东研发出了一个“带头大哥”——大件物流调度系统来充当整个系统的智囊，负责计算派送问题的最佳解决方案。
通过调度系统，整个配送流程更加智能化，通过人工智能来大大提升了运营效率，对于用户来说，当然就意味着更快收到货喽~~
以前，配送大件前会通过人工电话方式提前预约收货时间，万一用户开着会或者不方便接听预约人员还得换时间再打，程序略为繁琐。于是，京东攻城狮们就搞出了“自动预约”系统。
自动预约让用户回复更简单、更方便，看似小改动却提升了购物体验。今年，我们还会推出更厉害的“智能预约”哦！
自从有了“调度系统”的指挥，配送就更有节奏了，即使在6.18与11.11这种大促时刻，也能轻松应对。你不信？那我就扒开“调度系统”的外衣给你看看——
大促的海量订单，曾经让“处理层”和“数据层”倍感压力。在京东程序猿的不断努力下，终于大功告成，能够轻松应对！我们就拿“数据层”的改进举个栗子，看图：
估计你也看不懂，咱就不用勉强了…..总之，通过把“鸭梨”分散到不同的库表中，让系统倍感轻松。你可以这么理解：老爸单打你+老妈单打你比爸妈一起混合双打你轻松很多。这样一来，当遇到6.18等接单量巨大的时刻，调度系统会采取“流量削峰”，减少对数据库造成的瞬间冲击，预约查询量非常巨大时，通过限流、数据缓存等手段也能轻松化解，此外，还实现了“读写分离”，使业务操作与查询操作互不影响。
经过这样的改造，系统应用服务器与数据库的压力即使在大促峰值期间也才占用60%左右。想想自己电脑的资源占用率就知道，这数值可谓轻松无压力了。就京东近两年的6.18和11.11大促而言，虽然每次的大件订单量都是上一次的两倍左右，但调度系统依然感觉：那都不是事儿。
这四大天王个个业务能力出众，但就是有一个问题：缺少个带头大哥，容易走弯路！
说到这里，先让我们回顾一道小学数学题：如何计算出最快、最佳的路径。
然而这只是小学理论题，实际我们面对的问题却是酱婶儿的：
考虑到海量订单以及需求的复杂性，如何用最短的时间完成所有的配送绝对是博士后级别的难度。这启示我们：年轻人有力气也不能蛮干 还是得先心里有谱（谋略）！
所以京东研发出了一个“带头大哥”——大件物流调度系统来充当整个系统的智囊，负责计算派送问题的最佳解决方案。
通过调度系统，整个配送流程更加智能化，通过人工智能来大大提升了运营效率，对于用户来说，当然就意味着更快收到货喽~~
以前，配送大件前会通过人工电话方式提前预约收货时间，万一用户开着会或者不方便接听预约人员还得换时间再打，程序略为繁琐。于是，京东攻城狮们就搞出了“自动预约”系统。
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大促的海量订单，曾经让“处理层”和“数据层”倍感压力。在京东程序猿的不断努力下，终于大功告成，能够轻松应对！我们就拿“数据层”的改进举个栗子，看图：
估计你也看不懂，咱就不用勉强了…..总之，通过把“鸭梨”分散到不同的库表中，让系统倍感轻松。你可以这么理解：老爸单打你+老妈单打你比爸妈一起混合双打你轻松很多。这样一来，当遇到6.18等接单量巨大的时刻，调度系统会采取“流量削峰”，减少对数据库造成的瞬间冲击，预约查询量非常巨大时，通过限流、数据缓存等手段也能轻松化解，此外，还实现了“读写分离”，使业务操作与查询操作互不影响。
经过这样的改造，系统应用服务器与数据库的压力即使在大促峰值期间也才占用60%左右。想想自己电脑的资源占用率就知道，这数值可谓轻松无压力了。就京东近两年的6.18和11.11大促而言，虽然每次的大件订单量都是上一次的两倍左右，但调度系统依然感觉：那都不是事儿。
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