1. 快递行业的老系统,通过官网和小程序查询物流轨迹,查询逻辑逻辑高度依赖存储过程、连表查询、触发器等特性,与数据库深度耦合。不能利用应用的弹性扩展提高吞吐量,也增加了后期的维护和扩展成本。
2. 大量依赖读写分离与OGG同步应对数据库压力,存在数据冗余存储成本高、同步延迟与一致性问题。随着业务需求增加或变更,轨迹查询需要关联的表越来越多,存储和查询都显现瓶颈。
点击空白处退出提示
1. 快递行业的老系统,通过官网和小程序查询物流轨迹,查询逻辑逻辑高度依赖存储过程、连表查询、触发器等特性,与数据库深度耦合。不能利用应用的弹性扩展提高吞吐量,也增加了后期的维护和扩展成本。
2. 大量依赖读写分离与OGG同步应对数据库压力,存在数据冗余存储成本高、同步延迟与一致性问题。随着业务需求增加或变更,轨迹查询需要关联的表越来越多,存储和查询都显现瓶颈。
1. 轨迹查询性能提升5倍;下线机器利旧使用,节省采购成本1000万+。
2. 核心轨迹查询功能的平均需求交付周期缩短30%,新业务接入时长降低50%。
3. 实现服务升级的灰度能力,确保升级过程可控、影响范围最小化。
1. 完成数据库迁移与性能达标:将轨迹点查业务核心数据100%从Oracle迁移至Lindorm或Hbase,满足双11请求峰值下接口P99时延≤200ms。
2. 实现架构解耦与逻辑迁移:将80%以上核心点查与计算逻辑从存储过程迁移至Java应用,数据库角色明确为存储,消除业务对数据库存储过程、触发器等特性的依赖,迁移后数据库CPU使用率下降30%。



评论