做过的人都会说简单，没有做过的人却连想都不敢想，其实技术上并没有太大的差距，差就差在“做过一次”的经验。
听别人讲述自己的经历，也是积攒经验的一种好方法。我们曾邀请快狗打车高级经理胡显波讲述他的职业生涯，他讲述了快狗打车的派单系统从 0 到智能化的演进。
下面是整理的文字版，希望您看了能有所启发。
石器时代
单一拆分数据库、业务解耦
由于快狗打车是 58 同城当时孵化的 N 个业务线之一，并且短短三周就已上线，最初的版本包含了用户侧 App、商家 App、管理后台三个模块。
上图所示的是业务孵化期整体系统架构，采用的是的单一数据库模式，与其他业务公用数据库，节省成本，这样做是为了快速验证市场对业务接受度。
上图所示是业务孵化期的派单系统，可以理解为一个单元运作。系统核心部分是 OrderPushJar，订单创建、推送等派单逻辑都在这里进行处理。
这个阶段订单调度原理很简单，就是由推送框架 MQTT，把订单推送给设定范围内所有司机，司机凭手速接单，单单都有补贴旨在快速抢占市场，这对平台而言是庞大的浪费。
快狗打车上线之后，市场反响非常好，业务也在短短三个月增长了一万单。但此时数据库达到瓶颈，字段冗余、数据库索引有效性等问题凸显，没办法支持多业务的发展，某个子业务做上线下线等操作时，“同源”业务也会受到影响。
上图是针对数据库瓶颈的解决方案，把快狗打车的数据库，从耦合的业务数据库中拆分出来。方案中采用双向同步模式来业务不停服的情况下进行数据迁移。
整体迁移后，快狗打车整体系统大致分成订单、结算、配置、轨迹等模块，每一个模块都有对应单独数据库，这样就很好的避免了业务之间的耦合，轨迹服务数据库出现异常，并不会影响其他业务流程。
铁器时代
双推送通道、象限推送
2015 年，快狗打车进入高速发展阶段，市面上也出现了很多同类竞品，如蓝犀牛、1 号货的及云鸟等。市场争夺战进入白热化阶段，快狗打车采用大量订单补贴的方式来提升市场占有率，产品方面也是争分夺秒的进行迭代，抢占市场先机。
上图是业务高速发展时期的系统架构。App、PC 及其他第三方渠道进入到 OrderCenterServer(订单中心)，OrderCenterServer 会根据具体职责进入业务的模块化，分成了像结算、支付、推送、司机任务等模块。
为保证订单能够尽快被司机接收到以及保证消息推送到达率，快狗打车采用自研 TCP 通道与 GeTui 和 MiPush 等三方通道相结合。根据司机的手机品牌择优选择 GeTui 或 MiPush 通道，加上自研的 TCP 通道，保证消息的到达率。
这个阶段订单调度原是按照不同的象限方式进行予以推送，订单产生时会先在附近 X 公里范围之内，寻找满足该需求的司机，进行推单。如果无人抢单便加部分补贴，激发司机的抢单意愿。
如上图所示，会采用象限推送的模式，如果没人抢单，就增加部分补贴，延象限进行推送，如果抢单人数达到一定上限，就回降低部分补贴。
在指派司机的环节，根据抢单司机的距离、好评率、历史订单完成率等核心评估指标进行择优指派，这种简单的方法既减少了平台派发无效补贴的浪费，又有效避免了凭速度抢单的恶意竞争，进而提升了整个平台的订单完成率。
智能时代
大数据平台引入到智能化
2016 年，快狗打车成为行业佼佼者，进入了平稳期，这时更多考虑的是平台补贴如何高效，起到真正补贴的作用、如何尽量满足用户的需求、如何分配司机的收益。
进而效率提升成为这一年的整体目标，主要做了引入大数据平台、智能派单算法和智能分流框架等内容。
第一步：数据收集
如上图，App 用户使用数据、H5 端日志操作，Server 端用户请求日志等数据进行收集并通过日志中心组进行上报，汇集到日志中心，利用 Flume 和 Kafka 同步到大数据平台。DB 则是通过 DTS 和 Canal 形式，也引入到大数据平台。
第二步：智能模型训练
如上图，是智能模型的训练逻辑。最底层是收集信息：
订单的信息，包括：始发地、目的地、以及价格。用户的信息，包括：用户位置、以及对于价格的敏感度。司机的信息，包括：接单的意愿等。客户和司机的关系信息，包括：两者能够相匹配的标准。整体订单的推送和接单场景等信息。凭借着归一化&分桶、XGBoost、特征组合、编码等大数据手段，进行模型训练，目前拥有约 80 万的数据模型用于整体的业务流程。
接下来，通过具体场景来诠释大数据的智能化派单系统的应用，涉及主要场景有计价、推单、中单等。
场景一：计价
先分享计价场景，是因为无论是打车用户还是司机，对于价格都是很敏感的。
具体说来：用户先上来询价，根据询价信息给予用户一定的优惠 A 元，同时也要据此来补贴司机 B 元，另外，在定价 C 元的基础上，快狗打车还要通过一定的抽佣 D 元，来保证平台的运营。
那么该如何计算 ABCD 之间的关系呢?显然，在保证整体抢单率的情况下，应使得 A 和 B 尽可能的小。
也就是说，在尽量降低平台补贴的前提下，根据给定补贴的预算情况，来提高抢单率。
根据上述两个计价模型，不难发现：为了保证订单的完成率，至少要保证两个司机的抢单：通过对司机和用户的行为分析，要掌握司机对于订单大致的接受价位;同时，也会通过整体的接单司机数量，来反过来验证该模型的有效性。
上述优惠模型是分析用户流失率的手段。根据用户每天的活跃度，订单价值贡献等，能够获悉：可能由于某些原因，用户存在流失的风险，就应该通过平台发券的方式将他刺激用户的回流。
场景二：推单
上图是一个接单的场景。把订单推送给愿意接单的司机，既能降低用户的等待时间、提升用户的满意度，又能通过订单的成单率，来提升司机的兴趣度。
那么司机的接单意愿又是从何而来呢?其中包括：订单与司机之间的距离、订单的价格、小费&补贴、以及起点&终点等方面。
平台通过大规模的逻辑回归，可以计算出附近司机的接单意愿，进而推送给相应的司机。
场景三:中单
在中单场景中，如果有 50 位司机抢单，那么哪位司机的好评率、距离、服务态度、以及是否愿意免费搬运等策略最为切合，谁就能够“中签”。
此处的服务模型相对较为简单，主要涉及到距离、等级、评分、耦合度等指标。
为了防止一些假司机来扰乱平台秩序，快狗打车通过：设备交叉、订单轨迹、客司金额分配、以及虚拟识别等手段，来识别订单中的作弊概率。如果发现有作弊的订单，平台会对用户和司机予以惩罚。
场景四：整体运营
如上图，是整体运用场景。
在用户下单时，快狗打车运用订单的定价模型，来确定用户是否需要调价、优惠、或是补贴。在系统推送时，快狗打车预测司机的接单意愿，以及推送的顺序。在司机抢单时，快狗打车预测整体的接单人数，一旦人数到达上限，就会通过降低订单补贴等方式进行动态微调。在订单指派时，快狗打车也会预测司机的完成概率，并获取司机的质量度。在订单完成后，快狗打车会预测用户是否流失，并根据其留存价值，来确定是否给他更多的优惠。上图展示的是整体派单侧的架构。核心在于策略应用服务侧、通用逻辑服务层，以及底层数据服务侧的划分。
上图展示的是智能派单的核心流程。左侧的核心模块是特征数据，它经由数据的收集与训练，得到相应的特征数据值。通过特征匹配系统，将数据应用到整体的业务系统中。同时这里的订单队列引擎和司机队列引擎，根据订单状态的实时变化，将订单推送给司机。
另外，通过业务监督平台，来保证新的模型、或算法在上线时得到相应的分流与监测。具体而言，根据用户的设备特点，来模拟流量的分配，进而实时地得到数据上报。
例如：用户是否仅在询价阶段完成后就流失了。倘若流失率较高的话，就会通过实时报告将线上新的分流设置关闭掉。
接下来分享快狗打车的的监控平台，具体的定义如下三点：
算法需要稳定的系统支撑业务的波动要第一时间知悉提高问题排查效率就是在挽回损失如上图，是快狗打车侧立体化监控部分截屏，涉及关键字监控、接口监控、流量，端口、JVM、CPU，线程、缓存、DB 等监控。
业务指标监控包含订单整体波动以及补贴整体波动等。订单波动就是对附近平均司机数量，推单波动进行监控。补贴波动就是对用户和司机的补贴实时投放的数据进行监控。这些核心业务指标监控需要做到实时反馈，有波动第一时间告警。
如果优惠券订单数为什么突然间在暴涨?补贴订单数为什么突然之间下降?等等这些核心业务指标监控需要做到实时反馈。
总结
2014 年至今，一路走来快狗打车团队不断壮大，业务也是不断地迭代和优化，最后总结如下几点：
架构与团队、业务对齐，保持服务的持续演进，以响应业务的快速变化建议使用双推送通道，保证推送的到达率监控很重要，第一时间发现问题，减少影响持续提升，团队的能力，要跟得上业务的节奏【51CTO原创稿件，合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】
