MongoDB驱动快的打车：关键业务中的挑战与解决方案

"MongoDB在快的打车关键业务中的应用分享由快的打车架构师欧阳康在2014年的MongoDB北京会议中进行。快的打车自2012年成立以来迅速扩张，从最初的出租车服务发展到包括商务车服务的“一号专车”，业务量快速增长。2014年期间，日订单量达到600万，并覆盖全国32个城市，经历了激烈的市场竞争，如“打车大战”。 在快的打车的业务中，MongoDB被应用于两个关键场景：地理位置服务(LBS)和海量记录存储。对于LBS，MongoDB作为主要的数据存储解决方案，提供了实时数据更新的支持，通过副本集实现了读写分离和负载均衡，简化了开发和部署流程。然而，随着业务规模的扩大，当查询吞吐量增加，尤其是写入操作高达每秒4万次，读取操作达到每秒1万次时，MongoDB集群面临挑战。这导致服务器CPU负载激增，查询性能下降，查询延迟增大。 具体问题表现为锁等待现象，特别是行锁的存在限制了并发写入性能。为解决这个问题，欧阳康提出了采用类似数据库隔离级别的优化策略，允许在低隔离级别下进行无锁写入，以提高写入效率。此外，他还讨论了使用分片技术来处理庞大的数据量，快的打车采用了120个shard节点，每个shard由2个节点组成，通过mongos进行路由，有效地管理了100万以上的记录和700GB的数据量。 对于海量记录存储，例如乘客的历史目的地记录和订单记录，MongoDB以其高效性和扩展性满足了需求。截至2014年11月16日，快的打车已积累了2.7亿乘客、42.8亿历史目的地记录和83.6亿订单数据。通过MongoDB，快的打车能够快速响应大规模查询，确保服务的稳定性和数据一致性。 总结来说，MongoDB在快的打车的关键业务中发挥了重要作用，支撑了其快速发展的地理位置服务和海量数据存储，同时也面临着随着业务增长而带来的性能优化挑战。通过不断的技术调整和实践，快的打车成功地利用MongoDB的优势，应对了业务需求的复杂性。"