uber演算法
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《優步：演算法重新定義工作》（[美] 亞歷克斯·羅森布拉特）電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名：優步：演算法重新定義工作
作者：[美] 亞歷克斯·羅森布拉特
譯者：郭丹傑
豆瓣評分：6.7
出版社：中信出版集團
出版年份：2019-9-19
頁數：338
內容簡介：
在經濟衰退和階級固化的大環境中，科技創新帶來了新興公司的崛起，例如優步、愛彼迎等，在這一過程中，勞動者所處的環境也發生了巨大變化。
亞歷克斯·羅森布拉特通過四年時間，超過5000英里的優步乘車里程、線上論壇研究、面對面采訪優步高管等一手研究資料，詳盡記述了紐約、多倫多等超過25座城市中大量網約車司機的故事，讓人們可以了解到司機真實的工作環境以及從事這份工作的感受。同時進一步探討了當下流行的科技帶來的商業和政治影響，以及它是怎樣操縱從業者和消費者的。
優步的自我定位是一家科技公司，而念燃不是運輸公司，同時承諾通過科仔逗虛技為大眾提供創業機會。但現實是優步用演算法和互聯網平台創造了一個新的勞動僱傭模板，強調司機更接近科技消費者和獨立合約人而不是勞動者，從而逃避法律監管和企業責任。
針對消費者的演算法管理的興起在優步這樣的數據驅動型的科技公司身上表現得非常明顯。在這些強大的科技平檯面前，即使它們如何信誓旦旦地說自己是中立客觀的，用戶依然處在一個任人擺布的弱勢地位。這顛覆了我們在數字時代對工作的認知，為我們描繪了一個未來所有人都可能被無形的演算法老闆管理的工作場景。
優步造成的影響是深遠的，它用矽谷的演算法改寫了我們的工作規則，用一種非常規的手段深刻改變了各個利益相關群體所處的環境。即使明天優步不存在了，它所留下的影響也已經重新塑造了整個社會在勞工關系、科技和法律方面的未來趨勢。從這個意義上來看，雖然這本書主要是關於優步公司的，但它也代表了正在重新定義工作、生活、文化的共享經濟行業存在的普遍問題，以及我們該如何去應對。
作者簡介：
（美）亞指迅力克斯·羅森布拉特是一位科技民族志學者。她現任數據與社會研究所的研究員，擁有皇後大學社會學碩士學位和麥吉爾大學歷史學學士學位。羅森布拉特的文章見諸《紐約時報》《哈佛商業評論》《大西洋月刊》《華爾街郵報》《麻省理工科技評論》《衛報》《快公司》等知名媒體。許多學術和行業刊物也曾刊發她屢獲殊榮的作品，包括《國際傳播》和《哥倫比亞法律評論》等。
Ⅱ uber的產品和演算法nb在哪兒
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Ⅲ uber有股票嗎，股票代碼是什麼
Uber還沒有上市。
Uber 的估值是 6000 萬美元，雖然沒有寫清楚，但感覺是融資 1100 萬美元之後。
我仔細看了一團兄碰下這家公司的資料，很酷，是我最近一段時間里看過的最酷的公司之一。
為什麼？有幾點原因。
第一，市場巨大。你看著它是一個 app，其實它做的是一家計程車公司的生意。
美國的計程車也是有所謂的牌照的（medallion），就是說，如果你做的生意是「有人在路邊招手，你停車搭載他，並收費」，你就需要牌照。這機制已經有 80 年了。
但 Uber 解決了這個問題：因為用戶是通過 iPhone 預定車輛的，並沒有「在路邊招手，你停車搭載他，並收費」，就不需要牌照。
如果能就此打造出一家全美的全新的計程車網路來，光這一點就很牛了。
第二，有獨家技術。核心就是怎麼能在一個城市裡部署最少的車，能夠最有效率的滿足全城的需求。塌談
這個演算法的核心是所謂的 travelling-salesman problem。怎麼能把無數個移動的點用最短的塵悄線串起來。
第三，有定價權。Uber 的計程車比普通計程車貴不少，但用戶依然願意付費，那說明解決了真實需求。
其實說白了，是它更市場化。很多時候，如果你打不到車又急需打車，你是願意付更高價的，但傳統的計程車生意做不到這點。Uber 甚至可以做到，一些高峰時期（比如演唱會、全城活動結束後）比它平時的價格更高，這樣供需就更平衡了。
第四，有數據。能夠通過後台統計全城的人流和車流。這個數據的持續積累，說不定變成什麼。比如，可以賣給地產商。
有這幾點，已經非常厲害了。可惜，中國暫時做不出這樣的公司來。
Ⅳ 類Uber/滴滴分單引擎中應用到的技術原理 (1)
文章內容來自互聯網，不做好壞評價。只對相關技術做以梳理、總結、學習。
總結技術內容之前，先看看這種「分單引擎」是應用在什麼樣的場景中的，並提出問題。
首先，它應用在一個平台之上，平台粘合與匹配了多方的需求（Uber/滴滴 -- 乘客與司機，外賣 -- C端用戶、商家與騎手）。平台以積極構建網路效應為目的 -- 需求越多，供給就越多。
其次，越大的規模，越有助於平台來優化需求與供給之間交互的價值單元，如，Uber/滴滴對於乘客提供更短時間接乘敬激的司機；外賣對於用戶提供配送時效更短和更好服務體驗的騎手，而這也是平台的價值。平台通過收集乘客的需求數據（包括，歷史上這個區域的數據），司機的數據（車型、位置、速度等），並幫助過濾和篩選最優的司機來滿足乘客的需求。
第三，在平台之上，隨著規模的增大，網路效應會發生變化。准確的說，需要構建積極的網路效應，而持續不斷的調節消極的網路效應。比如，更多的弊念乘客打車需求會帶來司機接乘時間的變長，從而又使得乘客的體驗下降。近些年滴滴推出的 -- 快車、專車、順風車、拼車等等模式，無不是通過不斷的調整產品和運營策略以調節供需之間的平衡在做努力，細分並開拓更多的場景，以滿足需求。不同的需求與供給，對於後端的分單引擎來說，帶來的是調度模式和策略的復雜化、計算量的指數增長。
第四，「分單引擎」面對的不是一次只求解「單一需求與單一供給匹配」的最優解問題，而是「多個需求與多供給匹配」之間的全局的最優解問題。這裡面的優化目標，不僅需要考慮某一個時刻乘客的體驗問題（如，接乘時間指標、平台響應時間（有司機接單）指標），也要考亮卜襪慮司機的情況（價格等指標），以及未來一段時間內其他更多乘客和司機的需求供給匹配的問題，即：站在全局視角，盡量去滿足盡可能多的出行需求，保證乘客的每一個叫車需求都可以更快更確定的被滿足，並同時盡力去提升每一個司機的接單效率，讓總的接駕距離和時間最短。
仔細拆解問題來看，這裡面又分為如下一些問題：
（從演算法策略角度 & 問題規模 - 如果考慮全國的規模，每次匹配幾千乘客與司機，每天幾千萬單）
- 是否單單匹配？如果不是，而進行批量分單匹配的話，先拿出哪些乘客訂單進行匹配？多久匹配一次？並以多大的batch size進行乘客訂單和司機進行匹配？
- 打分和分派，如何考慮業務約束。比如，等級高的司機比較等級低的司機有更多的派單機會；某類司機只接某個區域范圍內的單；特定場景下，乘客單可以在不同司機類別之間跨層轉（快車單給專車）；
（從系統角度）
- 在匹配計算時，分單引擎所使用的機器資源該如何分配？全國的訂單一起匹配？還是按城市/地理區域錯開進行匹配？
- 匹配時，所需要的數據和計算任務量，該以哪種計算模型計算才能更好的利用資源？
- ... ...
上述要點都是關鍵的問題，其背後也隱藏著諸多其他相關復雜的制約和影響因素（如性能指標、資源利用率、系統穩定性、數據的一致性和正確性）。待後續不斷的拆解，補充。
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簡介：在這本書里，作者帶我們認識到了新興數字科技的本質。優步崛起的背景是美國的金融危機和階層固化。對司機，它推卸責任，強化管理；對乘客，它監控數據，調整費率，而對媒體，它以演算法為理由掩蓋自己的商業手段。通過演算法，優步在潛移默化中實現了操控大眾的目的。同時本書探討了以優步為代表的互聯網科技是如何重新定義工作、社會和文化的。對商家，它讓數據成為最重要的資源之一；對民眾，它讓更多人用網路創業代替了固定上班；對社會，它重新定義了僱傭關系，更需要日趨完善的監管體系來制約。
Ⅵ 在美國，一名 Uber 司機能賺多少
Uber司機年入9.7萬美元，只剩傳說
Uber這家公司，共享經濟模式下的蛋，如今已經以「顛覆傳統計程車行業的鼻祖」而被追捧。該公司近日宣稱，9.7066萬美元是紐約市打車服務UberX旗下司機年收入的中等水平。9.7066萬美元，成了Uber描繪給計程車司機的美國夢和Uber最吸引應聘者眼球的「金字招牌」。可這一數字背後有何玄機？司機們面臨的真實境況是什麼？
在Uber掀起草根司機致富運動的發源地紐約，9.7066萬美元已經開始失去它誘人的成色。
Slate雜志記者艾莉森•格里斯沃爾德（Alison Griswold）對此做出了深度報道，猛料盡在文中。
短短四年內，Uber編織了一張龐大的業務網，目前已覆蓋全球45個國家100多個城市，聘請司機數萬名，為數百萬客戶服務。今年6月，Uber獲得12億美元融資，公司整體估值增至170億美元，成為史上最高估值的科技業初創公司之一。
數據確實博人眼球，Uber這家公司也一向承諾「以數據為本」，因為這正好滿足該公司的需要。團橋斗作為一家在「搭順風車」上做文章的公司，Uber提供的租車或者打車服務與其他同行並無區別，但這家新生代科技公司抓住了一個成為非常有盈利前景的要害：怎樣提高打車的效率。藉助其獨有的演算法，Uber讓司機與客戶領略了浮動定價的魅力。支持這類定價的理念是：需求越多，搭車的成本就應該越高。通過推行這一定價策略，Uber讓供應與需求更匹配，系統地杜絕了汽車服務的低效問題。而那些有數據支撐的演算法也為Uber的成功奠定了基礎。
9萬美元的傳說已經黯然無光，在Uber的所有重要數據之中，9.7066萬美元這個數字格外引人注目。
今年5月末，Uber在企業博客中稱9.7066萬美元是紐約市打車服務UberX旗下司機年收入的中等水平。該公司博客寫道：
「遍布美國各地與UberX合作的司機向大家展示了當司機是一項不錯的生意。而相反的是，通常美國計程車司機生活在貧困線以下……而富有的計程車公司老闆卻從那些除了開車別無其他謀生選擇的司機身上大肆榨錢。」
當Uber在紐約及全球范圍聘用專屬自身平台的司機時，最吸引應聘者眼球的恐怕就是隨隨便便能夠年入逾9萬美元的「金字招牌」。
不過隨著Uber收取傭金增加、打車費用下降，這塊「金字招牌」的光環已經消退，司機們開始對這家公司及其前景感到失望。從倫敦到舊金山再到紐約，多個大城市都爆發了司機示威，他們團結起來公開反對Uber——為什麼？Uber曾是他們眼中美好生活的創造者，如今卻無異於「陰謀家」與「詐騙犯」。
在Uber掀起草根司機致富運動的發源地紐約，9.7066萬美元已經開始失去它誘人的成色。
今年夏季，Uber推出「比紐約市計程車更便宜」的宣傳口號，決定將租車收費下調20%。該公司聲稱即使收費降低，但隨著用車需求增加，接送客戶的時間會減少，進而每小時出車次數相應增多，司機不會受到影響，收入將不減反增。Uber在企業博客中斷言：「他們（司機）會比以前賺得還多！」
然而迄今為止，紐約市的司機都不同意這種說法。一消銷位名叫加雷的司機向記者提到了降價20%的影響：「Uber方面說，不會害司機蒙受損失，但實際上司機蒙受損失了。因為從真實經營的角度計算，那些數據都是不可能的。」 在司機們看來，在打車降價的狀況下能夠增加的行駛里程到一定程度就到頂了。
加雷還稱，司機既是與Uber簽約的獨立承包商，又是紐約市計程車與轎車委員會特別授權的持牌司機。紐約是Uber最大的市場之一，Uber在該市提供三檔服務：收費最低的UberX、收費中檔的UberBlack和收費最高的UberSUV。不同檔次的車不但收費有高低之分，Uber收取司機的傭金也各不相同，UberX抽成20%，UberBlack和UberSUV分別為25%和28%。根據這一收費標准，紐約市會向Uber的簽約司機收取8.875%的銷售塌磨稅，這些司機要向Black Car Fund基金繳納2.5%的保費。
加雷向Slate透露，截至10月13日，他一周工作40小時，車費收入1163.3美元，扣掉以上費用和納稅後純收入850美元。此外，加雷預計，每周加油、洗車、交車保、停車和車輛保養合計至少要花350美元。再扣除個人所得稅，加雷一周實際收入約為480美元，約合每小時開車賺12美元。
時薪12美元不算特別低，可這與Uber面向司機大肆鼓吹的相差太遠。加雷自稱一周工作40小時，但Uber的通知註明他那周「在線工作時長」只有32.8小時。Uber與加雷所說的時長區別奧妙在於，它們指的是兩種時間：一種是在手機應用上花的時間，一種是客戶實際乘車的時間。司機通常指前者，也就是用應用找車所花的時間，而Uber將整個時間段分割開來，他們感興趣的是乘客乘車的時間。
「中介」模式之困
一個關鍵的問題在於：在所謂的共享經濟下，像Uber這樣充當服務買家與服務提供者的「中介」的公司而言，誰真正擁有決定權？
這個問題尚無明確解答，業內三大公司構建自身平台採用了兩種不同的策略：一種就是Uber的方式：以降低車費取悅客戶。另一家打著共享經濟旗號的用車服務公司Lyft與Uber的做法類似；第三家大公司Gett選擇通過提高支付司機的薪資取悅司機。
密西根大學羅斯商學院員工及研究高級副主管沃利•霍普（Wally Hopp）說：「這就是那種模式的有趣之處。現在還不清楚哪些人群，是客戶還是員工對他們最重要。
僅僅就贏得客戶的方法來說，霍普認為，Uber和Lyft這類公司已經偏離了他們擁護自由市場的原則，人為壓低了價格。
「我覺得他們有些做法定價過低，你只能用一時，也許這么做得消耗公司自己的資金，也許是犧牲公司在司機心目中的良好商譽，」霍普說，「Uber並未讓自己的演算法發揮作用，並未讓浮動的價格達到市場能自動消化的水平。所以，他們其實是為了贏得市場份額而壓低叫價，讓價格始終低於司機期望的水平。」
考慮到Uber迅猛發展和進化的速度，以及僱用人手的增長速度，未來這家公司還會面對員工抗議示威。Uber美洲區外聯部負責人雷恩•卡塞爾曼（Lane Kasselman）對這種爭論不以為意。他向格里斯沃爾德表示：「我們的看法不同，司機是我們的客戶，而且是擁有軟體使用權的客戶。他們在不斷自我壯大，在推廣，在獲得做小買賣的工具。」
他還說：「我們每月通過自己的平台創造5萬個就業崗位。司機為那些正在出現的機遇而興奮。」 對於本周發生的抗議活動，格里斯沃爾德回應稱，「我們在紐約、芝加哥、華盛頓的分部都沒有任何抗議的司機。事實上，洛杉磯和舊金山也只有一小撮人抗議。」可這種說辭與Uber司機網在Facebook上公布的消息有明顯出入。
記者（格里斯沃爾德）已經為報導Uber耗時數月，還從未遇見Uber有哪位年收入高達9.0766萬美元的司機。
一些司機告訴他，扣除銷售稅和傭金後，他們每周收入約有1000美元，年收入接近5萬美元，但還沒有計入汽油和其他費用。Uber推薦格里斯沃爾德采訪的一位司機亞當•科森蒂諾（Adam Cosentino）也沒有那麼高的年收入。他擁有MBA學位，每周為Uber工作30-40小時，而且利用所學盡量利用最繁忙的用車時間工作，每周收入在800-1000美元。盡管如此他仍感到滿意。其實，扣去一周加油和洗車的費用230美元，以及傭金等其他費用，科森蒂諾一周大概真正賺到約400美元。格里斯沃爾德提醒他：「這可沒多少錢。」
科森蒂諾想了想，然後承認：「對，是沒多少收入。可那是因為我沒有把所有時間都用來開車。如果每周干六天，工作時間合計60小時，大多數人應該一周可以賺取2000美元。」格里斯沃爾德問他知不知道有誰這樣工作。他回答：「我自己是沒碰到誰這樣。我只能告訴你我個人的經驗。假如我一周開60小時，我可以保證賺到2000美元。」
科森蒂諾對Uber宣傳數據的深信不疑對Uber來說是好事。可這是否也從一個側面說明，靠開車獲得9.0766萬美元的年收入有多難？畢竟這只是Uber所說的紐約市司機中等收入水平。那意味著，幾千位Uber旗下的司機都能大致達到這一水平，莫非只有采訪所有為Uber服務的紐約司機才能得到最有說服力的結論？
這位記者帶著好奇再次咨詢卡塞爾曼，盼望找到如Uber所說實現高收入夢想的司機。而最後他得到的事實是這樣的：Uber方面也還在苦苦找尋這樣一位所謂的「模範司機」呢！（本文首發鈦媒體）
Ⅶ Uber實時推送平台是如何打造的
原文：Uber』s Real-Time Push Platform
譯者：LZM
Uber 建立的出行平台每天在處理全球數以百萬計的打車訂單。
實時打車市場是一個十分活躍的市場。一次行程包括多個參與者（乘客、司機），他們需要能在 APP 上實時查看、修改當前旅程的狀態。因此，Uber 需要保證每個參與者和他們的 APP 實時同步相關信息，無論是接車時間、達到時間還是行駛路線和附近的司機。
今天，手機端呈現的功能日益豐富，而這些功能對實時信息同步的需求也逐漸增多。本文將介紹 Uber 工程團隊如何把 Uber 平台信息同步機制從輪詢轉為基於 gRPC 的雙向消息流協議。
在 Uber 後台，一個行程連接了現實世界中的乘客和司機。在行程過程中，這兩個實體需要實時更新後台系統的信息。
我們思考一個場景：乘客發出打車請求，而司機在系統上等待接單。Uber 配對系統在後台自動匹配二者，向司機發送訂單。到此為止，每一方（乘客、司機、後台）應該彼此同步他們的內容。
如果一個新訂單帶來，司機 APP 會每隔幾秒輪詢一次信息以及時更新訂單狀態。與此同時，乘客 APP 也會每隔幾秒輪詢一個信息來查看司機時候接單。
輪詢的頻率由數據改變的速率決定。對於一個大型 APP（例如 Uber APP），這個變化速率從幾秒到幾個小時不等，變化范圍十分寬泛。
80% 的後台 API 請求都是來自客戶端的輪詢請求。激進的輪詢策略能讓 APP 的消息保持最新，但也會導致伺服器資源耗盡。任何輪詢過程中的 bug 都可能頻繁導致後台負載顯著加劇，甚至崩潰。隨著需要動態實時數據的功能的增加，這個方法變得不再可行。
輪詢會導致更快的電池消耗、應用程序延遲和網路級擁塞。這在城市中使用 2G/3G 網路或網路不穩定的地方尤其明顯。在這些地方，應用程序每次嘗試拉取信息時，都會重試多次。
隨著功能增加，開發者們嘗試重載輪詢 API 或重建一個新的 API。在高峰期，APP 同時向多個 API 發送輪詢請求。每個 API 負載數個功能。這些輪詢 API 本質上成為一組分片負載 API。但是，在 API 級別上保持一致性和邏輯分離仍然是一個越來越大的挑戰。
冷啟動問題是其中最具挑戰性的問題之一。每當 APP 啟動，所有功能都希望從後台獲取最新狀態，以渲染用戶界面。這導致多個 API 並發競爭，APP 不能成功渲染出正常界面，直到關鍵組件的消息被返回。在沒有優先順序的情況下，因為所有的 API 都有一些關鍵信息，所以應用載入時間會持續增加。糟糕的網路條件會進一步惡化冷啟動問題。
很明顯，我們需要一個徹頭徹尾的、對消息同步機制的改變。我們開啟了建立一個全新的實時推送平台的旅程。在這個平台上，伺服器可以根據需要向應用程序發送數據。當我們採用這種新架構時，我們發現效率有顯著的改進，同時也解決了不同的問題和挑戰。
接下來，來看看我們對推送平台的幾代改進以及該平台是如何演變的。
雖然使用消息推送是取代輪詢的自然選擇，但在如何構建推送機制上有很多需要考慮的問題。四個主要設計原則如下：
1）從輪詢到推送的簡單遷移
目前存在大量端設備在進行輪詢。新系統必須利用現有的、分配給輪詢 API 的負載和邏輯，而不是完全推倒重來。
2）簡易開發
與開發輪詢 API 相比，開發人員在推送數據方面不應該做截然不同的事情。
3）可靠性
所有消息應該通過網路可靠地發送到客戶的 APP 上，並在發送失敗時重試。
4）高效率
隨著 Uber 在發展中國家的迅速發展，數據使用成本對我們的用戶來說是一個挑戰，對於每天要在 Uber 平台上呆上幾個小時的司機來說尤其如此。新協議必須最小化伺服器和移動應用程序之間的數據傳輸量。
我們將這個消息推送系統命名為 RAMEN (Realtime Asynchronous MEssaging Network，實時非同步消息網路)。
任何時候，實時信息都在變化。消息的生命周期開始於決定生成一條信息的那一刻。微服務 Fireball 用於決定何時推送消息。很大部分決策都由配置文件決定。Fireball 在系統間監聽多種類型的事件，並決定是否推送給該消息涉及的客戶。
例如，當一個司機加單，司機和行程的狀態都會改變，並觸發 Fireball。之後，根據配置文件的內容，Fireball 決定何類消息應該推送給客戶。通常，一個觸發器會向多個用戶發送多個消息。
任何事件都可能被觸發器捕獲，例如一些客戶行為（如發出打車請求、打開 APP）、定時器到期、消息匯流排上的後端業務事件或是地理上的駛出 / 駛入事件。所有這些觸發器都被過濾並轉換為對各種後台 API 的調用。這些 API 需要客戶的上下文信息，如設備定位、設備的操作系統以及 APP 的版本號，來生成一個響應。Fireball 獲取設備上下文 RAMEN 伺服器，並在調用 API 時將它們添加到頭部。
所有來自 Uber APP 的伺服器調用都由我們的 API 網關提供。推送有效負載以同樣的方式生成。一旦 Fireball 決定了推送消息的對象和時間，API 網關就負責決定推送什麼。網關會調用各類域服務來生成正確的推送負載。
網關中的所有 API 在如何生成有效負載方面是相似的。這些 API 分為拉取式和推送式兩種。。拉取式 API 由移動設備調用來執行任何 HTTP 操作。推送 API 由 Fireball 調用，它有一個額外的 「推送」 中間件，可以攔截拉取式 API 的響應，並將其轉發給推送消息系統。
將 API 網關介乎於二者之間有以下好處：
l 拉式和推式 API 共享端設備上的大部分業務邏輯。一個給定的負載可以從拉式 API 無縫切換到推式 API。例如，無論你的 APP 是通過拉式 API 調用拉出一個客戶對象，還是 Fireball 通過推式 API 調用發送一個客戶對象，他們都使用相同的邏輯。
l 網關負責處理大量業務邏輯，如推送消息的速率、路由和消息驗證。
在適當的時候，Fireball 和網關一起生成發送給客戶的推送消息。負責將這些信息傳遞到移動設備的是 「推送消息傳遞系統」。
每條消息推送會根據不同的配置執行，這些配置項包括：
1）優先順序
由於為不同的用例生成了數百個不同的消息負載，因此需要對發送到 APP 的內容進行優先排序。我們將在下一節中看到，我們採用的協議限制在單個連接上發送多個並發負載。此外，接收設備的帶寬是有限的。為了給人一種相對優先順序的感覺，我們將信息大致分為三個不同的優先順序：
l 高優先順序：核心功能數據
l 中優先順序：其他有助於提升客戶體驗的功能數據
l 低優先順序：需要發送的數據規模大且使用頻率不高
優先順序配置用於管理平台的多種行為。例如，連接建立後，消息按照優先順序降序排列在套接字（socket）中。在 RPC 失敗的情況下，通過伺服器端重試，高優先順序消息變得更加可靠，並且支持跨區域復制。
2）存活時間
推送消息是為了改善實時體驗。因此，每個消息都有一個預先定義的生存時間，從幾秒到半個小時不等。消息傳遞系統將消息持久化並在發生錯誤時重試傳遞消息，直到有效值過期為止。
3）去重復
當通過觸發器機制或重傳機制多次生成相同的消息時，此配置項確定是否應該刪除重復的消息推送。對於我們的大多數用例，發送給定類型的最新推送消息足以滿足用戶體驗，這允許我們降低總體數據傳輸速率。
消息推送系統的最後一個組件是實際的有效負載交付服務。該服務維持著與世界各地數百萬 APP 程序的活躍連接，並在它們到達時將有效信息同步。世界各地的移動網路提供了不同級別的可靠性，因此傳輸系統需要足夠魯棒以適應故障。我們的系統保證 「至少一次」 交貨。
為了保證可靠傳輸，我們必須基於 TCP 協議，建立從應用程序到數據中心的持久連接。對於 2015 年的一個應用協議，我們的選擇是使用帶有長輪詢、網路套接字或最終伺服器發送事件 (SSE) 的 HTTP/1.1。
基於各種考慮，如安全性、移動 SDK 的支持和數據大小的影響，我們決定使用 SSE。Uber 已經支持了 HTTP + JSON API 棧，它的簡單性和可操作性使它成為我們當時的選擇。
然而，SSE 是一種單向協議，即數據只能從伺服器發送到應用程序。為了提供之前提到的 「至少一次」 的保障，需要確認和重傳機制以構建到應用程序協議之上的交付協議中。在 SSE 的基礎上，我們定義了一個非常優雅和簡單的協議方案。
客戶端開始接收第一個 HTTP 請求的消息 /ramen/receive?seq=0，在任何新會話開始時序列號為 0。伺服器以 HTTP 200 和 「Content-Type: text/event-stream」 響應客戶端以維護 SSE 連接。接下來，伺服器將按照優先順序降序發送所有掛起的消息並依次遞增序列號。由於底層傳輸協議是 TCP 協議，如果沒有交付帶有 seq#3 的消息，那麼該連接應該已斷開、超時或失敗。
客戶端期望在下一個看到的帶有最大序列號重新連接 (在本例中 seq=2)。這就告訴了伺服器，即使編號 3 寫到了套接字上，它也沒有被正常傳遞。然後伺服器將重新發送相同的消息或以 seq=3 開始的任何更高優先順序的消息。該協議構建了流連接所需的可恢復性，伺服器負責大部分的存儲工作，在客戶端實現起來非常簡單。
為了獲知鏈接是否存活，伺服器每 4 秒會發送一個心跳包，這類數據包大小隻有一個比特。如果超過 7 秒沒有收到來自伺服器的消息或心跳，客戶端會認定服務終端並重新發起鏈接。
在上面的協議中，每當客戶端重新以一個更高的序列號發起連接時，它就充當伺服器刷新舊消息的確認機制。在一個環境良好的網路中，用戶可能會保持連接數分鍾，從而導致伺服器不斷積累舊消息。為了緩解這個問題，應用程序會每 30 秒一次調用 /ramen/ack?seq=N，不管連接質量如何。協議的簡單性允許用許多不同的語言和平台非常快速地編寫客戶端。
在設備上下文存儲上，RAMEN 伺服器在每次建立連接時存儲設備上下文，並將此上下文暴露給 Fireball。每個設備上下文的 id 是用戶及其設備參數對應的唯一哈希值。這允許隔離推送消息，即使用戶在不同的設置下同時使用多個設備或應用程序。
第一代 RAMEN 伺服器使用 Node.js 編寫，並使用 Uber 內部的一致性哈西 / 分片框架 Ringpop。Ringpop 是一個去中心化的分片系統。所有連接都使用用戶的 UUID 進行分片，並使用 Redis 作為持久性數據存儲。
在接下來的一年半時間里，消息推送平台在整個公司得到了廣泛的應用。高峰期時，RAMEN 系統通過維持高達 60 萬個並發數據流連接，每秒向三種不同類型的應用程序推送超過 70000 個 QPS 消息。該系統很快成為伺服器 - 客戶端 API 基礎結構中最重要的部分。
隨著通信量和持久連接的快速增加，我們的技術選擇也需要擴展。基於 Ringpop 的分布式分片是一個非常簡單的架構，不會隨著 ring 中的節點數量的增加而動態擴展。Ringpop 庫使用一種 gossip 協議來評估成員資格。gossip 協議的收斂時間也隨著環的大小增加而增加。
此外，Node.js 是單線程的，並且會有更高級別的事件循環延遲，從而進一步延遲成員信息的收斂。這些問題可能引發拓撲信息不一致，進而導致消息丟失、超時和錯誤。
2017 年初，我們決定重新啟動 RAMEN 協議的伺服器實現，以繼續擴大應用規模。在這次迭代中，我們使用了以下技術：Netty、Apache Zookeeper、Apache Helix、Redis 和 Apache Cassandra。
1）Netty： Netty 是一個用於構建網路伺服器和客戶端的高性能庫。Netty 的 bytebuf 允許零拷貝緩沖區，這使得系統非常高效。
2）Apache ZooKeeper： Apache ZooKeeper 對網路連接進行一致性哈希，可以直接傳輸數據，不需要任何存儲層。但是與分散的拓撲管理不同，我們選擇了 ZooKeeper 的集中共享。ZooKeeper 是一個非常強大的分布式同步和配置管理系統，可以快速檢測連接節點的故障。
3）Apache Helix： Helix 是一個健壯的集群管理框架，運行在 ZooKeeper 之上，允許定義自定義拓撲和重新平衡演算法。它還很好地從核心業務邏輯中抽象出拓撲邏輯。它使用 ZooKeeper 來監控已連接的工作者，並傳播分片狀態信息的變化。它還允許我們編寫一個自定義的 Leader-Follower 拓撲和自定義的漸進再平衡演算法。
4）Redis 和 Apache Cassandra： 當我們為多區域雲架構做准備時，有必要對消息進行正確的復制和存儲。Cassandra 是一個持久的跨區域復制存儲。Redis 被用作 Cassandra 之上的容量緩存，以避免分片系統在部署或故障轉移事件中常見的群發問題。
5）Streamgate： 這個服務在 Netty 上實現了 RAMEN 協議，並擁有所有與處理連接、消息和存儲相關的邏輯。該服務還實現了一個 Apache Helix 參與者來建立與 ZooKeeper 的連接並維護心跳。
6）StreamgateFE (Streamgate Front End)： 該服務充當 Apache Helix 的旁觀者，從 ZooKeeper 上偵聽拓撲變化。它實現了反向代理。來自客戶機 (火球、網關或移動應用程序) 的每個請求都使用拓撲信息進行分片，並路由到正確的 Streamgate 工作程序。
7）Helix Controllers： 顧名思義，這是一個 5 節點的獨立服務，單獨負責運行 Apache Helix Controller 進程，是拓撲管理的大腦。無論何時任何 Streamgate 節點啟動或停止，它都會檢測到更改並重新分配分片分區。
在過去的幾年中，我們一直在使用這種架構，並且實現了 99.99% 的伺服器端可靠性。我們推動基礎設施的使用持續增長，支持 iOS、Android 和 Web 平台上的十多種不同類型的應用程序。我們已經使用超過 1.5M 的並發連接來操作這個系統，並且每秒推送超過 250,000 條消息。
伺服器端基礎設施一直保持穩定運行。隨著我們為更多新城市提供各種各樣的網路服務和應用程序，我們的重點將是繼續提高向移動設備消息推送機制的長尾可靠性。我們一直在試驗新協議、開發新方法，以彌合和現實需求的差距。在檢查以往的不足時，我們發現以下方面是導致可靠性下降的原因。
1）缺乏認證
RAMEN 協議在減少數據傳輸進行了優化，僅在每 30 秒或客戶端重新連接時才發送確認消息。這將導致延遲確認，在某些情況下無法確認消息達到，因此很難區分是真正的消息丟失還是確認失敗。
2）連接不穩定
維持客戶端和伺服器的正常連接至關重要。跨不同平台的客戶端實現方式在處理錯誤、超時、後退或應用生命周期事件 (打開或關閉)、網路狀態更改、主機名和數據中心故障轉移等方面有許多細微差別。這導致了不同版本間的性能差異。
3）傳輸限制
由於該協議在 SSE 協議基礎上實現，因此數據傳輸是單向的。但是，許多新的應用程序要求我們啟用雙向消息傳輸機制。沒有實時的往返行程時間測量，確定網路狀況、傳輸速度、緩解線路阻塞都是不可能的。SSE 也是一個基於文本的協議，它限制了我們傳輸二進制有效負載的能力，不需要使用像 base64 這樣的文本編碼，從而獲得更大的有效負載。
2019 年底，我們開始開發下一代 RAMEN 協議以解決上述缺點。經過大量考量，我們選擇在 gRPC 的基礎上進行構建。gRPC 是一個被廣泛採用的 RPC 棧，具有跨多種語言的客戶端和伺服器的標准化實現，對許多不同的 RPC 方法提供了一流的支持，並具有與 QUIC 傳輸層協議的互操作性。
新的、基於 gRPC 的 RAMEN 協議擴展了以前基於 SSE 的協議，有幾個關鍵的區別：
l 確認消息立即通過反向流發送，提高了確認的可靠性，而數據傳輸量幾乎沒有增加。
l 實時確認機制允許我們測量 RTT，了解實時的網路狀況。我們可以區分真正的消息損失和網路損失。
l 在協議之上提供了抽象層，以支持流多路傳輸等功能。它還允許我們試驗應用級網路優先順序和流控制演算法，從而在數據使用和通信延遲方面帶來更高的效率。
l 協議對消息有效負載進行抽象，以支持不同類型的序列化。將來，我們會探索其他序列化方法，但要將 gRPC 保留在傳輸層。
l 不同語言的客戶端實現也讓我們能夠快速支持不同類型的應用程序和設備。
目前，這項開發工作處於 beta 版階段，很快就能上線。
消息推送平台是 Uber 出行體驗的組成部分之一。今天有數百種功能建立在該平台的基礎服務之上。我們總結了消息推送平台在 Uber 出行生態中取得巨大成功的幾個關鍵原因。
1）職能分離
消息觸發、創建和傳遞系統之間明確的職責分離允許我們在業務需求發生變化時將注意力轉移到平台的不同部分。通過將交付組件分離到 Apache Helix 中，數據流的拓撲邏輯和核心業務邏輯被很好的區分開，這允許在完全相同的架構上使用不同的有線協議支持 gRPC。
2）行業標准技術
構建在行業標准技術之上使我們的實現更加魯棒且低成本。上述系統的維護開銷非常小。我們能夠以一個非常高效的團隊規模來傳遞平台的價值。根據我們的經驗，Helix 和 Zookeeper 非常穩定。
我們可以在不同的網路條件下擴展到數百萬用戶的規模，支持數百個功能和幾十個應用程序。該協議的簡單性使其易於擴展和快速迭代。
原文:
https://eng.uber.com/real-time-push-platform/
Ⅷ Uber判定作弊使用了哪些演算法
Uber是提供專車服務的公司，和打計程車相似，通過Uber可以呼叫專車，通過Uber計算路程並
結算費用。Uber在2009年創立，Uber 已覆蓋超過70個城市，並繼升態續在全球迅速擴展業務，在中
國已經在上海，北京，天津，廣州，成都，杭州，武漢，深圳，重慶，香港，台灣提供服務。
uber不能用解決方橋帶法：
1、卸載後重新下載登錄使用。
2、操作不當引起的不能使用，正確的操作如下：
在手機上面登錄自己的優步。
在這里點擊一下計程車的標記，出現價格。
接著再選擇點擊自己的位置定位。
選擇預約uber。吵消源
然後等待司機應答，等待預約。如不想預約了可以點擊下面的X號。
長按取消預約，如不取消的話，司機應答之後，就等司機到來接自己上車即可。
Ⅸ 預警系統應該使用什麼演算法比較合適
架構以及我理解中架構的本質
在開始談我對架構本質的理解之前，先談談對今天技術沙龍主題的個人見解，千萬級規模的網站感覺數量級是非常大的，對這個數量級我們戰略上 要重 視 它 ， 戰術上又 要 藐 視 它。先舉個例子感受一下千萬級到底是什麼數量級？現在很流行的優步(Uber)，從媒體公布的信息看，它每天接單量平均在百萬左右， 假如每天有10個小時的服務時間，平均QPS只有30左右。對於一個後台伺服器，單機的平均QPS可以到達800-1000，單獨看寫的業務量很簡單 。為什麼我們又不能說輕視它？第一，我們看它的數據存儲，每天一百萬的話，一年數據量的規模是多少？其次，剛才說的訂單量，每一個訂單要推送給附近的司機、司機要並
發搶單，後面業務場景的訪問量往往是前者的上百倍，輕松就超過上億級別了。
今天我想從架構的本質談起之後，希望大家理解在做一些建構設計的時候，它的出發點以及它解決的問題是什麼。
架構，剛開始的解釋是我從知乎上看到的。什麼是架構？有人講， 說架構並不是一 個很 懸 乎的 東西 ， 實際 上就是一個架子 ， 放一些 業務 和演算法，跟我們的生活中的晾衣架很像。更抽象一點，說架構其 實 是 對 我 們 重復性業務 的抽象和我 們 未來 業務 拓展的前瞻，強調過去的經驗和你對整個行業的預見。
我們要想做一個架構的話需要哪些能力？我覺得最兆灶敬重要的是架構師一個最重要的能力就是你要有 戰 略分解能力。這個怎麼來看呢:
第一，你必須要有抽象的能力，抽象的能力最基本就是去重，去重在整個架構中體現在方方面面，從定義一個函數，到定義一個類，到提供的一個服務，以及模板，背後都是要去重提高可復用率。
第二， 分類能力。做軟體需要做對象的解耦，要定義對象的屬性和方法，做分布式系統的時候要做服務的拆分和模塊化，要定義服務的介面和規范。
第三， 演算法（性能），它的價值體現在提升系統的性能，所有性能的提升，最終都會落到CPU，內存，IO和網路這4大塊上。
這一頁PPT舉了一些例子來更深入的理解常見技術背後的架構理念。
第一個例子，在分布式系統我們會做 MySQL分 庫 分表，我們要從不同的庫和表中讀取數據，這樣的抽象最直觀就是使用模板，因為絕大多數SQL語義是相同的，除了路由到哪個庫哪個表，如果不使用Proxy中間件，模板就是性價比最高的方法。
第二看一下加速網路的CDN，它是做速度方面的性能提升，剛才我們也提到從CPU、內存、IO、網路四個方面來考慮，CDN本質上一個是做網路智能調度優化，另一個是多級緩存優化。
第三個看一下服務化，剛才已經提到了，各個大網站轉型過程中一定會做服務化，其實它就是做抽象和做服務的拆分。第四個看一下消息隊列，本質上還是做分類，只不過不是兩個邊際清晰的類，而是把兩個邊際不清晰的子系統通過隊列解構並且非同步化。
新浪微博整體架構是什麼樣的
接下我們看一下微博整體架構，到一定量級的系統整個架構都會變成三層，客戶端包括WEB、安卓和IOS，這里就不說了。
接著還都會有一個介面層， 有三個主要作用：
第一個作用，要做 安全隔離，因為前端節點都是直接和用戶交互，需要防範各種惡意攻擊；
第二個還充當著一個 流量控制的作用，大家知道，在2014年春節的時候，微信紅包，每分鍾8億多次的請求，其實真正到它後台的請求量，只有十萬左右的數量級（這里的數據可能不準），剩餘的流量在介面層就被擋住了；
第族慎三，我們看對 PC 端和移 動 端的需求不一樣的，所以我們可以進行拆分。介面層之後是後台，可以看到微博後台有三大塊：
一個是 平台服 務，
第二， 搜索，
第三， 大數據。
到了後台的各種服務其實都是處理的數據。 像平台的業務部門，做的就是 數據辯廳存儲和讀 取，對搜索來說做的是 數據的 檢 索，對大數據來說是做的數據的 挖掘。微博其實和淘寶是很類似
微博其實和淘寶是很類似的。一般來說，第一代架構，基本上能支撐到用戶到 百萬 級別，到第二代架構基本能支撐到 千萬 級別都沒什麼問題，當業務規模到 億級別時，需要第三代的架構。
從 LAMP 的架構到面向服 務 的架構，有幾個地方是非常難的，首先不可能在第一代基礎上通過簡單的修修補補滿足用戶量快速增長的，同時線上業務又不能停， 這是我們常說的 在 飛 機上 換 引擎的 問題。前兩天我有一個朋友問我，說他在內部推行服務化的時候，把一個模塊服務化做完了，其他部門就是不接。我建議在做服務化的時候，首先更多是偏向業務的梳理，同時要找准一個很好的切入點，既有架構和服務化上的提升，業務方也要有收益，比如提升性能或者降低維護成本同時升級過程要平滑，建議開始從原子化服務切入，比如基礎的用戶服務， 基礎的短消息服務，基礎的推送服務。 第二，就是可 以做無狀 態 服 務，後面會詳細講，還有數據量大了後需要做數據Sharding，後面會將。 第三代 架構 要解決的 問題，就是用戶量和業務趨於穩步增加（相對爆發期的指數級增長），更多考慮技術框架的穩定性， 提升系統整體的性能，降低成本，還有對整個系統監控的完善和升級。
大型網站的系統架構是如何演變的
我們通過通過數據看一下它的挑戰，PV是在10億級別，QPS在百萬，數據量在千億級別。我們可用性，就是SLA要求4個9，介面響應最多不能超過150毫秒，線上所有的故障必須得在5分鍾內解決完。如果說5分鍾沒處理呢？那會影響你年終的績效考核。2015年微博DAU已經過億。我們系統有上百個微服務，每周會有兩次的常規上線和不限次數的緊急上線。我們的挑戰都一樣，就是數據量，bigger and bigger，用戶體驗是faster and faster，業務是more and more。互聯網業務更多是產品體驗驅動， 技 術 在 產 品 體驗上最有效的貢獻 ， 就是你的性能 越來越好 。 每次降低載入一個頁面的時間，都可以間接的降低這個頁面上用戶的流失率。
微博的技術挑戰和正交分解法解析架構
下面看一下 第三代的 架構 圖 以及 我 們 怎麼用正交分解法 闡 述。 我們可以看到我們從兩個維度，橫軸和縱軸可以看到。 一個 維 度 是 水平的 分層 拆分，第二從垂直的維度會做拆分。水平的維度從介面層、到服務層到數據存儲層。垂直怎麼拆分，會用業務架構、技術架構、監控平台、服務治理等等來處理。我相信到第二代的時候很多架構已
經有了業務架構和技術架構的拆分。我們看一下， 介面層有feed、用戶關系、通訊介面；服務層，SOA里有基層服務、原子服務和組合服務，在微博我們只有原子服務和組合服務。原子服務不依賴於任何其他服務，組合服務由幾個原子服務和自己的業務邏輯構建而成 ，資源層負責海量數據的存儲（後面例子會詳細講）。技 術框架解決 獨立於 業務 的海量高並發場景下的技術難題，由眾多的技術組件共同構建而成 。在介面層，微博使用JERSY框架，幫助你做參數的解析，參數的驗證，序列化和反序列化；資源層，主要是緩存、DB相關的各類組件，比如Cache組件和對象庫組件。監 控平台和服 務 治理 ， 完成系統服務的像素級監控，對分布式系統做提前診斷、預警以及治理。包含了SLA規則的制定、服務監控、服務調用鏈監控、流量監控、錯誤異常監控、線上灰度發布上線系統、線上擴容縮容調度系統等。
Ⅹ uber訂單多區域怎麼看
1.Uber的車大多是和租車公司簽約的，但也有大約10%（師傅語）是自帶車掛靠租車公司後兼職，所以會碰上沒戴手套甚至沒穿白衫直接休閑T出場的，我碰到過一個沒模拍紅色休閑T別克君越阿叔，聊天之下一問果然是兼職賺賺零花錢，越到高等級的車（UberXL、UberBlack）越少出現這種情況。傳說中的開車門則謎一般無規律，別克GL8師傅幫你開門，打不到X的時候用XL叫來一輛凌志，師傅卻並沒有幫你開門。2.據某趟從武康路到正大廣場的師傅說，Uber的司機最恨長差，他們和計程車的提成方式完全不同，是看接單次數而不是接單價格的，基本上平均一天接單10+趟每周可以有四千塊，所以Uber的司機多集中在靜安、盧灣、徐匯和陸家嘴，長寧都不多，更不用說閘北普陀楊浦。如果接到一單長差（師傅舉例從陸家嘴到彭浦新村），雖然沒有法不能拒載，但心裡肯定在罵人。3.Uber的演算法和後台運行導致司機無法拒載，具體操作是這樣的——用戶輸入起始地和目的地，Uber給出估價，如能接受該預算用戶發出邀約，Uber將訂單就近指派給一輛車，枯羨這輛車的司機不知道具體起始地和目的地，不能取消訂單，唯一可以商量的是比如司機告訴用戶「我開過來大概還要20分鍾」，由用戶決定取消還是等待，如果用戶選擇等待，那麼司機必須前來。之前我一直以為Uber的碼嘩師傅和其他打車app一樣是可以無視訂單或者搶單的，原來並非如此。這個過程部分犧牲了司機利益，比如會出現上文提到的不情不願的長差，但也保障了用戶的用車體驗。說實話，我非常討厭打車app上加價加到10塊沒人理，加到20塊立刻被手快卻並不就近的車搶單。