基于Tablestore管理海量快递轨迹数据架构实现

快递轨迹管理

对于一个快递公司，在全国范围内有着大量的快递点、快递员、运输车辆以及仓储中心。而快递自产生后，就会在这些地点、人物之间流转。因而，一套完善的快递管理追踪系统是快递公司的重要管理工具；

用户通过平台客户端下单后，产生唯一的快递单号作为唯一身份标识。快递除了订单号，还会有很多属性信息，如：邮寄人、邮寄人手机、邮寄人地址、收件人、快递类型等信息。生成快递订单后，用户的邮寄物品才会成为“快递”。快递公司配合扫码机器，将快递的流转事件、地点、时间等信息不定期推送至系统。快递流转信息不仅可以是简单的量化数据，也可以是描述性文字、地理位置等特殊信息。系统将流转信息记录成快递的监控数据，同时修改快递状态、实时位置等。直至快递送达收件人手中，结束快递生命周期。

通过系统，用户可以管理自己的历史邮寄单列表、收件列表，掌握自己邮寄中的快递轨迹。快递公司也可以查询、修改快递信息、追踪快递时效，并借助海量轨迹监控数据，掌握快递产生、收件的高频路线，在高频位置铺设更多的基础设施、转移调度快递员；

功能需求

面向用户：

1、用户在线下单生成快递单，等候快递员上门取件；
2、管理历史订单列表，了解快递明细；
3、追踪特定快递周转状态、运送轨迹；

面向平台：

1、借助扫码器，实现快递周转事件采集、存储；
2、统计、查询所有快递订单，实现全订单的管理：CRUD；
3、掌握所有邮寄中快递的实时位置；
4、掌握任意一个订单的周转状态、运送轨迹；
5、基于历史快递数据，分析快递时效；
6、方便掌握高频地域、路线，为增设基础设施、快递员提供依据；
等等...

系统样例，如下所示：官网控制台地址：项目样例

实现方案

MySQL方案与难点

通常，用户会选用MySQL作为方案数据库，因为MySQL作为数库在查询、分析等功能上有优势，用户创建两个表：订单表、事件追踪表实现对快递数据的存储。

但是快递场景有几个强需求：
第一、需要有强大的查询、统计能力，实现快递单的管理；
第二、对于海量快递，有着高并发写入需求，对写入性能要求较高;
第三、数据持续膨胀，但历史快递订单、事件数据多为冷数据，存储成本需要尽可能低；
第四、数据未来挖掘潜在价值较高，需要有较好的计算生态；

而MySQL方案在面对第二、第三个强需求时，劣势凸显，海量并发、不断的数据膨胀、存储成本高一直以来都是关系型数据库的痛点；

表格存储方案

选择表格存储有以下优势：

其一、表格存储的多元索引（SearchIndex）功能轻松满足用户的多维查询、GEO检索、统计等功能需求；
其二、基于LSM tree打造的分布式NoSQL数据库，轻松支持海量高并发读、写，零运维轻松应对数据量的不断膨胀，理论上无上限。
其三、表格存储按量计费，提供容量型、高性能型两种实例，容量型对冷数据更适宜，提供了更低存储成本。
其四、更重要的，表格存储拥有较为完善的计算生态，提供全、增量通道服务，提供流计算、批计算一体的计算体系，对未来监控数据价值挖掘提供渠道。

表格存储在时序场景需求的技术点上拥有极高的匹配，而基于时序场景打造的Timestream模型更是将时序场景通用功能，封装成易用的场景接口，使用户更容易的基于表格存储，根据自身需求设计、打造不同特点的轨迹追踪系统；

数据结构设计

基于快递的时序，将快递的属性信息作为meta数据，而快递的周转路径、状态、位置等则为data数据，下面对两类数据做简单介绍。

快递元数据

meta数据管理着快递的属性信息，支持指标、标签、属性、地理位置、更新时间等参数，模型会为所有属性创建相应的索引，提供多维度条件组合查询（包含GEO查询）。其中Identifier是时间线的标识，包含两部分：name部分（监控指标标识）、tags部分（固有不可变参数集合）。

在快递场景中，用户通常是基于快递单号直接定位快递，因而tags使用空的。而属性信息则存储快递的邮寄人信息、收件人信息、邮寄起/止地址等，location字段，用于最新位置追踪，可不定期根据产生新的状态周转数据时更新。

快递轨迹数据

data数据记录着快递的状态周转信息，主要为量化数据、地理位置、文字表述等任意类型。data数据按照+有序排列，因而同一快递的所有数据物理上存在一起，且基于时间有序。这种数据存储方式，极大的提升了时间线的查询效率。对应到快递轨迹，监控数据主要记录了：【who】do【something】@【where】with the location【geo】以及联系方式等。

读写接口使用介绍

写数据

写接口根据数据类型分为两类：meta写入（新增快递）、data写入（快递周转数据）

• 新增快递：当用户通过系统直接下快递单后，产生唯一订单号，加上用户填写的快递单信息组成必要的凯迪数据。此时，就会生成一个时间线，产生一个meta数据；
• 快递周转：当快递发生取件、运输周转、派送、取件是，产生的状态转变数据时，就会产生一条追踪数据，通过data数据的写接口不定期的写入；

读数据

与写数据一样，针对两类数据提供了两类读接口：meta读取（快递查询）、data读取（查询快递轨迹）

• 查询快递：根据快递号、寄件人手机、收件人手机等信息，获取对应快递的列表，掌握所有快递的最新动态；
• 查询快递轨迹：基于单个meta的Identifier，获取该快递从产生到结束整个生命周期内的轨迹周转数据，可以通过列表、地图轨迹展示等方式，直观的了解快递的周转过程；

方案核心代码

SDK与样例代码

SDK使用：
时序模型Timestream模型集成于表格存储的SDK中，目前已在4.11.0版本中支持；

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.openservices</groupId>
    <artifactId>tablestore</artifactId>
    <version>4.11.0</version>
</dependency>

代码开源：
https://github.com/aliyun/tablestore-examples/tree/master/demos/MailManagement

建表准备

在创建完成实例后，用户需要通过时序模型的sdk创建相应的meta表（快递元数据）、data表（快递周转数据）：

private void init() {
    AsyncClient asyncClient = new AsyncClient(endpoint, accessKeyId, accessKeySecret, instance);
    //快递抽象Timestream
    TimestreamDBConfiguration mailConf = new TimestreamDBConfiguration("metaTableName");
    mailDb = new TimestreamDBClient(asyncClient, mailConf);
}

public void createTable() {
    mailDb.createMetaTable(Arrays.asList(//自定义索引
        new AttributeIndexSchema("fromMobile", AttributeIndexSchema.Type.KEYWORD),
        new AttributeIndexSchema("fromName", AttributeIndexSchema.Type.KEYWORD),
        new AttributeIndexSchema("toMobile", AttributeIndexSchema.Type.KEYWORD),
        new AttributeIndexSchema("toName", AttributeIndexSchema.Type.KEYWORD),
        new AttributeIndexSchema("toLocation", AttributeIndexSchema.Type.GEO_POINT)
    )）;
    mailDb.createDataTable("dataTableName");
}

写数据

数据写入主要分两部分，meta表创建新快递、data表采集快递周转信息

创建快递单（meta表写入）

//metaWriter对应meta表，提供读、写接口
TimestreamMetaTable mailMetaWriter = mailDb.metaTable();

//identifier作为时间线的身份标识（unique），仅含：快递单号ID，
TimestreamIdentifier identifier = new TimestreamIdentifier.Builder("mail-id-001")
    .build();

//基于identifier创建meta对象，并为meta设置更多属性，Attributes为属性参数
TimestreamMeta meta = new TimestreamMeta(identifier)
    .addAttribute("fromName", whos.get(Rand.nextInt(whos.size())))
    .addAttribute("fromMobile", "15812345678")
    .addAttribute("toName", whos.get(Rand.nextInt(whos.size())))
    .addAttribute("toMobile", "15812345678")
    .addAttribute("toLocation", "30,120");

//创建新的时间线，然后写入监控数据
mailMetaWriter.put(meta);

采集快递周转事件（data表写入）

//dataWriter分别对应data表，提供读、写接口
TimestreamDataTable mailDataWriter = mailDb.dataTable("mailDataTableName");
TimestreamMeta meta；//meta上一步已经构建

//创建新的时间线，然后写入监控数据
mailDataWriter.write(
    meta.getIdentifier(),
    new Point.Builder(14500000000, TimeUnit.MILLISECONDS)
        .addField("who", "张三")
        .addField("do", "取件")
        .addField("where", "云栖小镇")
        .addField("location", "30,120")
        .build()
);

数据读取

数据读取分为两类：

快递订单多维查询（meta表读取）

//reader对应meta表，提供读、写接口，此处名字为突出读功能
TimestreamMetaTable metaReader = mailDb.metaTable();

//构建筛选条件
Filter filter = AndFilter(
    Name.equal("mail-id-001"),
    Attribute.equal("fromMobile", "15812345678")
);

Iterator<TimestreamMeta> metaIterator = mailDb.metaTable()
    .filter(filter)
    .fetchAll();

while (iterator.hasNext()) {
    TimestreamMeta meta = iterator.next();//deal with metas
}

快递轨迹追踪（data表读取）

//dataWriter分别对应data表，提供读、写接口
TimestreamDataTable dataReader = db.dataTable("dataTableName");
TimestreamMeta meta；//基于已获取的meta列表，分别获取每个快递的轨迹追踪

Iterator<Point> dataIterator = mailDb.dataTable(mailDataTableName)
    .get(meta.getIdentifier())
    .fetchAll();

while (iterator.hasNext()) {
    Point point = iterator.next();//deal with points
    long timestamp = point.getTimestamp(TimeUnit.MILLISECONDS);//毫秒单位时间戳
    String location = point.getField("location").asString();//获取该点String类型的位置信息
}

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本文作者：潭潭

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