导读喜得国际成就于 2020 年 9 月，短短的四年之间，公司发展额外快速，成为了跨境电商的头部公司。在这四年里，咱们劳动逾越 130 个国度和地区，提供从 XXS 到 4XL 的尺寸白丝 av，上线了 9 种说话。咱们的全球创意中心位于洛杉矶，办公室踱步在新加坡、中国、英国、韩国、法国、德国、巴西和中东逾越 500 东说念主，中枢团队来自亚马逊、Airbnb、字节、腾讯等。

本文将共享咱们在数据平台诞生上的一些想考与实行。

主要分为四个部分：

1. 业务架构共享

2. 业务架构碰到的问题

3. 业务架构优化

4. 业务架构优化的价值

共享嘉宾｜王筱磊 北京喜得国际相聚科技有限公司 CTO

剪辑整理｜汪维

本色校对｜李瑶

出品社区｜DataFun

01

业务架构共享

最初先容一下主要的业务架构。

前端哄骗层包括 IOS 和安卓。

流量进口层包括角落筹划、Apisix 网关、CDN 和步履风控劳动。其中，步履风控方面作念了比拟多的使命。步履风控的中枢策动等于退缩机刷。在跨境电商鸿沟，价钱、穿着的项目和举座的立场是比拟要害的数据。步履风控作念的使命东如果以下几点：浪漫每一个申请或者每一次图片在固定技巧窗口的拜访频次；判断是否是爬虫，退缩项目、价钱和上线数目等信息被竞争敌手拿到；退缩袭击代码，在跨境电商鸿沟竞争额外强烈，不但愿被别东说念主袭击。是以，在网关层面作念了许多步履风控。在 CDN 层面交融了许多 CDN，我方作念了一些调节。

在业务层面，包括搜索、本色保举、商场运营、商品等，重心共享一下物流。国际物流跟国内的情况不相通，国内物流额外练习，包括四通一达、顺丰、京东等，对接这几家就十足迷漫。但在全球化的商场内部，每个国度地区的物流形貌皆不相通，是以咱们在物流劳动方面作念了许多的衡量，包括为用户匹配最合适的物流形貌，匹配适应价钱的物流商等，提供了额外丰富的礼聘。

前端本色处理完成之后，等于基层的业务处理，业务处理跟天下平常用的多样电商 APP 差不太多。有极少离别是在购物车部分，为了最猛进程地得到用户的下单，在国际购物车洞开了未登录加购的功能，这么会导致购物车内部的数据可能存在大批未注册且没下单的无效数据，也会导致购物车的数据荒谬宏大。背面会先容咱们的措置有策动。

购物车之后是支付，支付也跟国内有永逝，国内对接完支付宝和微信就照旧十迷漫用，但在国际有额外多的卡商、信用卡白丝 av，以及许多的支付形貌，在支付方面咱们作念了额外多的支付形貌切换，流量切换和一些校验，还有订单风控。订单风控和步履风控有什么离别呢？订单风控主要作念了这几点：识别是否有盗刷信用卡；识别高风险订单。高风险订单怎样相识呢？在网关层面阻难了机刷，购物车层面得阻难东说念主为刷。咱们但愿用户好像快速下单，在退货方面给了用户极大的便利。天下皆知说念，国际物流的资本相对较高，是以咱们给用户的一个礼聘是不错把商品留住，退款一部分，或者把商品留住，收受礼品卡。因为有的时候可能物流的资本比商品价值还要更高。提供了这个礼聘之后，导致额外多的用户刷单，因此需要对这种高风险的订单作念一些识别。还有一个是荒谬单，比如可能一不严防金额配错了，也有可能研发出了 bug 等导致金额额外低，是以也需要去退缩价钱单价过低、金额诞妄等多样情况的荒谬订单产生。

终末是劳动料理层，包括监控系统、质料保证，以及告警平台。

最底下是基础劳动层，这一层重心讲一下 I18n 国际化。对全球化业务来讲，国际化是额外弥留的，咱们在国际化作念了融合的收口，这个收口会将货币的币种、汇率还有翻译融合交融到国际化劳动。有了这个收口，最表层的业务就不需要温煦汇率的波动。前端哄骗展示的系数翻译，也皆是由国际化劳动提供，不错高效地作念翻译。用户劳动和库存劳动跟现时国内平台雷同。

最上头的劳动撑执层也与国内电商平台雷同，在此不作念张开考验。

以上等于咱们在 C 端国际化商场上的业务架构。

02

业务架构碰到的问题

上述架构设计也碰到了一些问题，业务发展得太快了，东说念主员跟不太上。业务团队，比如商品、物流、供应链、居品等团队想要了解业务的发展情况，就会需要一些数据。有些公司业务同学不错奏凯通过数据分析平台去获取数据，然则咱们公司成就较短，还莫得那么多资源诞生完善的数据平台。业务团队分析用户、库存、销售等数据需要把需求提给数据分析团队，数据分析团队进行消化和排期，数据分析团队相对东说念主员范围较小，一个数据分析师需要面对十多个业务，很难搪塞一天额外多的事情，况兼还有许多临时插进来的需求，经久有优先级更高的 P0 需求。关于数据分析团队来讲，还有一个贫乏在于业务不是数据分析团队写的，还需要去找工程团队去了解库、表及字段的含义，工程团队也可能还需要去查才气了解，额外耗时。

作念了微劳动拆分之后，线上库分红订单、支付、购物车和商品 4 个库，这里就暴清楚来了一个问题，怎样措置数据大批冗余的问题？额外是购物车。咱们收受了行业内一般的分表作念法，将购物车分了 32 个表，分表后由工程团队将数据查出来。

拆了 4 个库之后库和库之间没法作念关连了，工程团队在顶点情况下可能 3 天才气查出数据，因为需要基于不同的库查询数据，订单信息取自订单数据库，购物车信息来自购物车信息数据库，在不同的库中无法奏凯关连，需要将有关的数据拉到土产货，通过土产货写代码或者 excel 的 VLOOKUP 功能加工才气把数据给关连起来反馈给业务方。顶点情况下，一个索取数据的需求可能需要快要 5 个使命日。

这是咱们面对的一个比拟大的问题，在数据分析团队的资源和数据基础不够完善的情况下，提效贫乏。

03

业务架构优化

1. 架构优化想路

要措置这个问题：

最初要透顶措置分库分表的勾通查连系题，购物车分了 32 个表之后无法进行勾通查询操作，需要把表合到一个场所才气想主义 join。

第二是要支执高性能的勾通查询。

第三是需要支执多分库分表的同步导入，导入的频率越高资本会越高，大数据团队的数据居品现时支执及时导入，但主如果天表。业务和居品但愿不错支执及时的同步导入。

终末是支执源端业务库的 schema evolution，支执将表结构的变动同步到业务库表内部。

2. 基于 Prontonbase的架构矫正之搭建数仓

机缘正值下，咱们用 Protonbase 来作念了矫正。

把主要库，尤其是购物车库中的数据同步到了 Protonbase，将 30 多张表交融到一张表，在一张内外去作念勾通查询操作和一些业务处理。有了 Protonbase 之后，业务方经由培训后，就能奏凯在 Protonbase 用 SQL 查询数据了，毋庸再通过数据分析团队和工程团队，措置了跨库问题，也措置了一部分数据分析的问题。作念了这个矫正后，查询数据所用的技巧从之前顶点情况的 5 天缩小到小于 10 分钟。

3. 基于 Prontonbase 的架构矫正之去掉从库

前边的矫恰是搭建的数仓，另一个矫恰是针对从库的，在业务上频繁会礼聘从库的有策动，平常主库用来读写业务对，从库主要措置一些查连系题和一些复杂 SQL 查询的问题，因为复杂 SQL 的查询可能会拖垮主库，影响线上业务，风险很大。有了 Protonbase 之后，不错把从库放到 Protonbase 内部，去掉从库。架构就酿成了主库如故业务库，业务库的数据奏凯同步到 Protonbase，通过 Protonbase 来措置从库的功能，也分摊一些数仓的压力，同期给工程团队训导恶果，给业务分析团队提供便利。

4. 基于 Prontonbase 的架构矫正之 all in one

咱们也在想考，畴昔是否有可能 all in one，将业务库也酿成 Protonbase，这是咱们的设计，还莫得十足落地。

04

业务架构优化的价值

终末通俗回归架构优化带来的价值，主如果三个方面：

查数和取数的恶果有了极大的提高，从顶点情况下的 5 天缩减到了 10 分钟，为公司带来了额外大的价值，同期也减少了职工间的交流资本和摩擦，训导了职工的幸福度。

优化了使用数据的旅途，昔时数据有多个备份放在多个场所，现时惟有主库和 Protonbase 两份数据，举座恶果提高了许多，业务的反应速率更快。

资本得以下跌，包括提数需求的交流资本、索取数据的达成资本以及从库的基础要领资本。

以上等于本次共享的本色，谢谢天下。

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