uber算法
Ⅰ 《优步算法重新定义工作》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源
《优步：算法重新定义工作》（[美] 亚历克斯·罗森布拉特）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：优步：算法重新定义工作
作者：[美] 亚历克斯·罗森布拉特
译者：郭丹杰
豆瓣评分：6.7
出版社：中信出版集团
出版年份：2019-9-19
页数：338
内容简介：
在经济衰退和阶级固化的大环境中，科技创新带来了新兴公司的崛起，例如优步、爱彼迎等，在这一过程中，劳动者所处的环境也发生了巨大变化。
亚历克斯·罗森布拉特通过四年时间，超过5000英里的优步乘车里程、线上论坛研究、面对面采访优步高管等一手研究资料，详尽记述了纽约、多伦多等超过25座城市中大量网约车司机的故事，让人们可以了解到司机真实的工作环境以及从事这份工作的感受。同时进一步探讨了当下流行的科技带来的商业和政治影响，以及它是怎样操纵从业者和消费者的。
优步的自我定位是一家科技公司，而念燃不是运输公司，同时承诺通过科仔逗虚技为大众提供创业机会。但现实是优步用算法和互联网平台创造了一个新的劳动雇佣模板，强调司机更接近科技消费者和独立合约人而不是劳动者，从而逃避法律监管和企业责任。
针对消费者的算法管理的兴起在优步这样的数据驱动型的科技公司身上表现得非常明显。在这些强大的科技平台面前，即使它们如何信誓旦旦地说自己是中立客观的，用户依然处在一个任人摆布的弱势地位。这颠覆了我们在数字时代对工作的认知，为我们描绘了一个未来所有人都可能被无形的算法老板管理的工作场景。
优步造成的影响是深远的，它用硅谷的算法改写了我们的工作规则，用一种非常规的手段深刻改变了各个利益相关群体所处的环境。即使明天优步不存在了，它所留下的影响也已经重新塑造了整个社会在劳工关系、科技和法律方面的未来趋势。从这个意义上来看，虽然这本书主要是关于优步公司的，但它也代表了正在重新定义工作、生活、文化的共享经济行业存在的普遍问题，以及我们该如何去应对。
作者简介：
（美）亚指迅力克斯·罗森布拉特是一位科技民族志学者。她现任数据与社会研究所的研究员，拥有皇后大学社会学硕士学位和麦吉尔大学历史学学士学位。罗森布拉特的文章见诸《纽约时报》《哈佛商业评论》《大西洋月刊》《华尔街邮报》《麻省理工科技评论》《卫报》《快公司》等知名媒体。许多学术和行业刊物也曾刊发她屡获殊荣的作品，包括《国际传播》和《哥伦比亚法律评论》等。
Ⅱ uber的产品和算法nb在哪儿
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Ⅲ uber有股票吗，股票代码是什么
Uber还没有上市。
Uber 的估值是 6000 万美元，虽然没有写清楚，但感觉是融资 1100 万美元之后。
我仔细看了一团兄碰下这家公司的资料，很酷，是我最近一段时间里看过的最酷的公司之一。
为什么？有几点原因。
第一，市场巨大。你看着它是一个 app，其实它做的是一家出租车公司的生意。
美国的出租车也是有所谓的牌照的（medallion），就是说，如果你做的生意是“有人在路边招手，你停车搭载他，并收费”，你就需要牌照。这机制已经有 80 年了。
但 Uber 解决了这个问题：因为用户是通过 iPhone 预定车辆的，并没有“在路边招手，你停车搭载他，并收费”，就不需要牌照。
如果能就此打造出一家全美的全新的出租车网络来，光这一点就很牛了。
第二，有独家技术。核心就是怎么能在一个城市里部署最少的车，能够最有效率的满足全城的需求。塌谈
这个算法的核心是所谓的 travelling-salesman problem。怎么能把无数个移动的点用最短的尘悄线串起来。
第三，有定价权。Uber 的出租车比普通出租车贵不少，但用户依然愿意付费，那说明解决了真实需求。
其实说白了，是它更市场化。很多时候，如果你打不到车又急需打车，你是愿意付更高价的，但传统的出租车生意做不到这点。Uber 甚至可以做到，一些高峰时期（比如演唱会、全城活动结束后）比它平时的价格更高，这样供需就更平衡了。
第四，有数据。能够通过后台统计全城的人流和车流。这个数据的持续积累，说不定变成什么。比如，可以卖给地产商。
有这几点，已经非常厉害了。可惜，中国暂时做不出这样的公司来。
Ⅳ 类Uber/滴滴分单引擎中应用到的技术原理 (1)
文章内容来自互联网，不做好坏评价。只对相关技术做以梳理、总结、学习。
总结技术内容之前，先看看这种“分单引擎”是应用在什么样的场景中的，并提出问题。
首先，它应用在一个平台之上，平台粘合与匹配了多方的需求（Uber/滴滴 -- 乘客与司机，外卖 -- C端用户、商家与骑手）。平台以积极构建网络效应为目的 -- 需求越多，供给就越多。
其次，越大的规模，越有助于平台来优化需求与供给之间交互的价值单元，如，Uber/滴滴对于乘客提供更短时间接乘敬激的司机；外卖对于用户提供配送时效更短和更好服务体验的骑手，而这也是平台的价值。平台通过收集乘客的需求数据（包括，历史上这个区域的数据），司机的数据（车型、位置、速度等），并帮助过滤和筛选最优的司机来满足乘客的需求。
第三，在平台之上，随着规模的增大，网络效应会发生变化。准确的说，需要构建积极的网络效应，而持续不断的调节消极的网络效应。比如，更多的弊念乘客打车需求会带来司机接乘时间的变长，从而又使得乘客的体验下降。近些年滴滴推出的 -- 快车、专车、顺风车、拼车等等模式，无不是通过不断的调整产品和运营策略以调节供需之间的平衡在做努力，细分并开拓更多的场景，以满足需求。不同的需求与供给，对于后端的分单引擎来说，带来的是调度模式和策略的复杂化、计算量的指数增长。
第四，“分单引擎”面对的不是一次只求解“单一需求与单一供给匹配”的最优解问题，而是“多个需求与多供给匹配”之间的全局的最优解问题。这里面的优化目标，不仅需要考虑某一个时刻乘客的体验问题（如，接乘时间指标、平台响应时间（有司机接单）指标），也要考亮卜袜虑司机的情况（价格等指标），以及未来一段时间内其他更多乘客和司机的需求供给匹配的问题，即：站在全局视角，尽量去满足尽可能多的出行需求，保证乘客的每一个叫车需求都可以更快更确定的被满足，并同时尽力去提升每一个司机的接单效率，让总的接驾距离和时间最短。
仔细拆解问题来看，这里面又分为如下一些问题：
（从算法策略角度 & 问题规模 - 如果考虑全国的规模，每次匹配几千乘客与司机，每天几千万单）
- 是否单单匹配？如果不是，而进行批量分单匹配的话，先拿出哪些乘客订单进行匹配？多久匹配一次？并以多大的batch size进行乘客订单和司机进行匹配？
- 打分和分派，如何考虑业务约束。比如，等级高的司机比较等级低的司机有更多的派单机会；某类司机只接某个区域范围内的单；特定场景下，乘客单可以在不同司机类别之间跨层转（快车单给专车）；
（从系统角度）
- 在匹配计算时，分单引擎所使用的机器资源该如何分配？全国的订单一起匹配？还是按城市/地理区域错开进行匹配？
- 匹配时，所需要的数据和计算任务量，该以哪种计算模型计算才能更好的利用资源？
- ... ...
上述要点都是关键的问题，其背后也隐藏着诸多其他相关复杂的制约和影响因素（如性能指标、资源利用率、系统稳定性、数据的一致性和正确性）。待后续不断的拆解，补充。
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简介：在这本书里，作者带我们认识到了新兴数字科技的本质。优步崛起的背景是美国的金融危机和阶层固化。对司机，它推卸责任，强化管理；对乘客，它监控数据，调整费率，而对媒体，它以算法为理由掩盖自己的商业手段。通过算法，优步在潜移默化中实现了操控大众的目的。同时本书探讨了以优步为代表的互联网科技是如何重新定义工作、社会和文化的。对商家，它让数据成为最重要的资源之一；对民众，它让更多人用网络创业代替了固定上班；对社会，它重新定义了雇佣关系，更需要日趋完善的监管体系来制约。
Ⅵ 在美国，一名 Uber 司机能赚多少
Uber司机年入9.7万美元，只剩传说
Uber这家公司，共享经济模式下的蛋，如今已经以“颠覆传统出租车行业的鼻祖”而被追捧。该公司近日宣称，9.7066万美元是纽约市打车服务UberX旗下司机年收入的中等水平。9.7066万美元，成了Uber描绘给出租车司机的美国梦和Uber最吸引应聘者眼球的“金字招牌”。可这一数字背后有何玄机？司机们面临的真实境况是什么？
在Uber掀起草根司机致富运动的发源地纽约，9.7066万美元已经开始失去它诱人的成色。
Slate杂志记者艾莉森•格里斯沃尔德（Alison Griswold）对此做出了深度报道，猛料尽在文中。
短短四年内，Uber编织了一张庞大的业务网，目前已覆盖全球45个国家100多个城市，聘请司机数万名，为数百万客户服务。今年6月，Uber获得12亿美元融资，公司整体估值增至170亿美元，成为史上最高估值的科技业初创公司之一。
数据确实博人眼球，Uber这家公司也一向承诺“以数据为本”，因为这正好满足该公司的需要。团桥斗作为一家在“搭顺风车”上做文章的公司，Uber提供的租车或者打车服务与其他同行并无区别，但这家新生代科技公司抓住了一个成为非常有盈利前景的要害：怎样提高打车的效率。借助其独有的算法，Uber让司机与客户领略了浮动定价的魅力。支持这类定价的理念是：需求越多，搭车的成本就应该越高。通过推行这一定价策略，Uber让供应与需求更匹配，系统地杜绝了汽车服务的低效问题。而那些有数据支撑的算法也为Uber的成功奠定了基础。
9万美元的传说已经黯然无光，在Uber的所有重要数据之中，9.7066万美元这个数字格外引人注目。
今年5月末，Uber在企业博客中称9.7066万美元是纽约市打车服务UberX旗下司机年收入的中等水平。该公司博客写道：
“遍布美国各地与UberX合作的司机向大家展示了当司机是一项不错的生意。而相反的是，通常美国出租车司机生活在贫困线以下……而富有的出租车公司老板却从那些除了开车别无其他谋生选择的司机身上大肆榨钱。”
当Uber在纽约及全球范围聘用专属自身平台的司机时，最吸引应聘者眼球的恐怕就是随随便便能够年入逾9万美元的“金字招牌”。
不过随着Uber收取佣金增加、打车费用下降，这块“金字招牌”的光环已经消退，司机们开始对这家公司及其前景感到失望。从伦敦到旧金山再到纽约，多个大城市都爆发了司机示威，他们团结起来公开反对Uber——为什么？Uber曾是他们眼中美好生活的创造者，如今却无异于“阴谋家”与“诈骗犯”。
在Uber掀起草根司机致富运动的发源地纽约，9.7066万美元已经开始失去它诱人的成色。
今年夏季，Uber推出“比纽约市出租车更便宜”的宣传口号，决定将租车收费下调20%。该公司声称即使收费降低，但随着用车需求增加，接送客户的时间会减少，进而每小时出车次数相应增多，司机不会受到影响，收入将不减反增。Uber在企业博客中断言：“他们（司机）会比以前赚得还多！”
然而迄今为止，纽约市的司机都不同意这种说法。一消销位名叫加雷的司机向记者提到了降价20%的影响：“Uber方面说，不会害司机蒙受损失，但实际上司机蒙受损失了。因为从真实经营的角度计算，那些数据都是不可能的。” 在司机们看来，在打车降价的状况下能够增加的行驶里程到一定程度就到顶了。
加雷还称，司机既是与Uber签约的独立承包商，又是纽约市出租车与轿车委员会特别授权的持牌司机。纽约是Uber最大的市场之一，Uber在该市提供三档服务：收费最低的UberX、收费中档的UberBlack和收费最高的UberSUV。不同档次的车不但收费有高低之分，Uber收取司机的佣金也各不相同，UberX抽成20%，UberBlack和UberSUV分别为25%和28%。根据这一收费标准，纽约市会向Uber的签约司机收取8.875%的销售塌磨税，这些司机要向Black Car Fund基金缴纳2.5%的保费。
加雷向Slate透露，截至10月13日，他一周工作40小时，车费收入1163.3美元，扣掉以上费用和纳税后纯收入850美元。此外，加雷预计，每周加油、洗车、交车保、停车和车辆保养合计至少要花350美元。再扣除个人所得税，加雷一周实际收入约为480美元，约合每小时开车赚12美元。
时薪12美元不算特别低，可这与Uber面向司机大肆鼓吹的相差太远。加雷自称一周工作40小时，但Uber的通知注明他那周“在线工作时长”只有32.8小时。Uber与加雷所说的时长区别奥妙在于，它们指的是两种时间：一种是在手机应用上花的时间，一种是客户实际乘车的时间。司机通常指前者，也就是用应用找车所花的时间，而Uber将整个时间段分割开来，他们感兴趣的是乘客乘车的时间。
“中介”模式之困
一个关键的问题在于：在所谓的共享经济下，像Uber这样充当服务买家与服务提供者的“中介”的公司而言，谁真正拥有决定权？
这个问题尚无明确解答，业内三大公司构建自身平台采用了两种不同的策略：一种就是Uber的方式：以降低车费取悦客户。另一家打着共享经济旗号的用车服务公司Lyft与Uber的做法类似；第三家大公司Gett选择通过提高支付司机的薪资取悦司机。
密西根大学罗斯商学院员工及研究高级副主管沃利•霍普（Wally Hopp）说：“这就是那种模式的有趣之处。现在还不清楚哪些人群，是客户还是员工对他们最重要。
仅仅就赢得客户的方法来说，霍普认为，Uber和Lyft这类公司已经偏离了他们拥护自由市场的原则，人为压低了价格。
“我觉得他们有些做法定价过低，你只能用一时，也许这么做得消耗公司自己的资金，也许是牺牲公司在司机心目中的良好商誉，”霍普说，“Uber并未让自己的算法发挥作用，并未让浮动的价格达到市场能自动消化的水平。所以，他们其实是为了赢得市场份额而压低叫价，让价格始终低于司机期望的水平。”
考虑到Uber迅猛发展和进化的速度，以及雇用人手的增长速度，未来这家公司还会面对员工抗议示威。Uber美洲区外联部负责人雷恩•卡塞尔曼（Lane Kasselman）对这种争论不以为意。他向格里斯沃尔德表示：“我们的看法不同，司机是我们的客户，而且是拥有软件使用权的客户。他们在不断自我壮大，在推广，在获得做小买卖的工具。”
他还说：“我们每月通过自己的平台创造5万个就业岗位。司机为那些正在出现的机遇而兴奋。” 对于本周发生的抗议活动，格里斯沃尔德回应称，“我们在纽约、芝加哥、华盛顿的分部都没有任何抗议的司机。事实上，洛杉矶和旧金山也只有一小撮人抗议。”可这种说辞与Uber司机网在Facebook上公布的消息有明显出入。
记者（格里斯沃尔德）已经为报导Uber耗时数月，还从未遇见Uber有哪位年收入高达9.0766万美元的司机。
一些司机告诉他，扣除销售税和佣金后，他们每周收入约有1000美元，年收入接近5万美元，但还没有计入汽油和其他费用。Uber推荐格里斯沃尔德采访的一位司机亚当•科森蒂诺（Adam Cosentino）也没有那么高的年收入。他拥有MBA学位，每周为Uber工作30-40小时，而且利用所学尽量利用最繁忙的用车时间工作，每周收入在800-1000美元。尽管如此他仍感到满意。其实，扣去一周加油和洗车的费用230美元，以及佣金等其他费用，科森蒂诺一周大概真正赚到约400美元。格里斯沃尔德提醒他：“这可没多少钱。”
科森蒂诺想了想，然后承认：“对，是没多少收入。可那是因为我没有把所有时间都用来开车。如果每周干六天，工作时间合计60小时，大多数人应该一周可以赚取2000美元。”格里斯沃尔德问他知不知道有谁这样工作。他回答：“我自己是没碰到谁这样。我只能告诉你我个人的经验。假如我一周开60小时，我可以保证赚到2000美元。”
科森蒂诺对Uber宣传数据的深信不疑对Uber来说是好事。可这是否也从一个侧面说明，靠开车获得9.0766万美元的年收入有多难？毕竟这只是Uber所说的纽约市司机中等收入水平。那意味着，几千位Uber旗下的司机都能大致达到这一水平，莫非只有采访所有为Uber服务的纽约司机才能得到最有说服力的结论？
这位记者带着好奇再次咨询卡塞尔曼，盼望找到如Uber所说实现高收入梦想的司机。而最后他得到的事实是这样的：Uber方面也还在苦苦找寻这样一位所谓的“模范司机”呢！（本文首发钛媒体）
Ⅶ Uber实时推送平台是如何打造的
原文：Uber’s Real-Time Push Platform
译者：LZM
Uber 建立的出行平台每天在处理全球数以百万计的打车订单。
实时打车市场是一个十分活跃的市场。一次行程包括多个参与者（乘客、司机），他们需要能在 APP 上实时查看、修改当前旅程的状态。因此，Uber 需要保证每个参与者和他们的 APP 实时同步相关信息，无论是接车时间、达到时间还是行驶路线和附近的司机。
今天，手机端呈现的功能日益丰富，而这些功能对实时信息同步的需求也逐渐增多。本文将介绍 Uber 工程团队如何把 Uber 平台信息同步机制从轮询转为基于 gRPC 的双向消息流协议。
在 Uber 后台，一个行程连接了现实世界中的乘客和司机。在行程过程中，这两个实体需要实时更新后台系统的信息。
我们思考一个场景：乘客发出打车请求，而司机在系统上等待接单。Uber 配对系统在后台自动匹配二者，向司机发送订单。到此为止，每一方（乘客、司机、后台）应该彼此同步他们的内容。
如果一个新订单带来，司机 APP 会每隔几秒轮询一次信息以及时更新订单状态。与此同时，乘客 APP 也会每隔几秒轮询一个信息来查看司机时候接单。
轮询的频率由数据改变的速率决定。对于一个大型 APP（例如 Uber APP），这个变化速率从几秒到几个小时不等，变化范围十分宽泛。
80% 的后台 API 请求都是来自客户端的轮询请求。激进的轮询策略能让 APP 的消息保持最新，但也会导致服务器资源耗尽。任何轮询过程中的 bug 都可能频繁导致后台负载显着加剧，甚至崩溃。随着需要动态实时数据的功能的增加，这个方法变得不再可行。
轮询会导致更快的电池消耗、应用程序延迟和网络级拥塞。这在城市中使用 2G/3G 网络或网络不稳定的地方尤其明显。在这些地方，应用程序每次尝试拉取信息时，都会重试多次。
随着功能增加，开发者们尝试重载轮询 API 或重建一个新的 API。在高峰期，APP 同时向多个 API 发送轮询请求。每个 API 负载数个功能。这些轮询 API 本质上成为一组分片负载 API。但是，在 API 级别上保持一致性和逻辑分离仍然是一个越来越大的挑战。
冷启动问题是其中最具挑战性的问题之一。每当 APP 启动，所有功能都希望从后台获取最新状态，以渲染用户界面。这导致多个 API 并发竞争，APP 不能成功渲染出正常界面，直到关键组件的消息被返回。在没有优先级的情况下，因为所有的 API 都有一些关键信息，所以应用加载时间会持续增加。糟糕的网络条件会进一步恶化冷启动问题。
很明显，我们需要一个彻头彻尾的、对消息同步机制的改变。我们开启了建立一个全新的实时推送平台的旅程。在这个平台上，服务器可以根据需要向应用程序发送数据。当我们采用这种新架构时，我们发现效率有显着的改进，同时也解决了不同的问题和挑战。
接下来，来看看我们对推送平台的几代改进以及该平台是如何演变的。
虽然使用消息推送是取代轮询的自然选择，但在如何构建推送机制上有很多需要考虑的问题。四个主要设计原则如下：
1）从轮询到推送的简单迁移
目前存在大量端设备在进行轮询。新系统必须利用现有的、分配给轮询 API 的负载和逻辑，而不是完全推倒重来。
2）简易开发
与开发轮询 API 相比，开发人员在推送数据方面不应该做截然不同的事情。
3）可靠性
所有消息应该通过网络可靠地发送到客户的 APP 上，并在发送失败时重试。
4）高效率
随着 Uber 在发展中国家的迅速发展，数据使用成本对我们的用户来说是一个挑战，对于每天要在 Uber 平台上呆上几个小时的司机来说尤其如此。新协议必须最小化服务器和移动应用程序之间的数据传输量。
我们将这个消息推送系统命名为 RAMEN (Realtime Asynchronous MEssaging Network，实时异步消息网络)。
任何时候，实时信息都在变化。消息的生命周期开始于决定生成一条信息的那一刻。微服务 Fireball 用于决定何时推送消息。很大部分决策都由配置文件决定。Fireball 在系统间监听多种类型的事件，并决定是否推送给该消息涉及的客户。
例如，当一个司机加单，司机和行程的状态都会改变，并触发 Fireball。之后，根据配置文件的内容，Fireball 决定何类消息应该推送给客户。通常，一个触发器会向多个用户发送多个消息。
任何事件都可能被触发器捕获，例如一些客户行为（如发出打车请求、打开 APP）、定时器到期、消息总线上的后端业务事件或是地理上的驶出 / 驶入事件。所有这些触发器都被过滤并转换为对各种后台 API 的调用。这些 API 需要客户的上下文信息，如设备定位、设备的操作系统以及 APP 的版本号，来生成一个响应。Fireball 获取设备上下文 RAMEN 服务器，并在调用 API 时将它们添加到头部。
所有来自 Uber APP 的服务器调用都由我们的 API 网关提供。推送有效负载以同样的方式生成。一旦 Fireball 决定了推送消息的对象和时间，API 网关就负责决定推送什么。网关会调用各类域服务来生成正确的推送负载。
网关中的所有 API 在如何生成有效负载方面是相似的。这些 API 分为拉取式和推送式两种。。拉取式 API 由移动设备调用来执行任何 HTTP 操作。推送 API 由 Fireball 调用，它有一个额外的 “推送” 中间件，可以拦截拉取式 API 的响应，并将其转发给推送消息系统。
将 API 网关介乎于二者之间有以下好处：
l 拉式和推式 API 共享端设备上的大部分业务逻辑。一个给定的负载可以从拉式 API 无缝切换到推式 API。例如，无论你的 APP 是通过拉式 API 调用拉出一个客户对象，还是 Fireball 通过推式 API 调用发送一个客户对象，他们都使用相同的逻辑。
l 网关负责处理大量业务逻辑，如推送消息的速率、路由和消息验证。
在适当的时候，Fireball 和网关一起生成发送给客户的推送消息。负责将这些信息传递到移动设备的是 “推送消息传递系统”。
每条消息推送会根据不同的配置执行，这些配置项包括：
1）优先级
由于为不同的用例生成了数百个不同的消息负载，因此需要对发送到 APP 的内容进行优先排序。我们将在下一节中看到，我们采用的协议限制在单个连接上发送多个并发负载。此外，接收设备的带宽是有限的。为了给人一种相对优先级的感觉，我们将信息大致分为三个不同的优先级：
l 高优先级：核心功能数据
l 中优先级：其他有助于提升客户体验的功能数据
l 低优先级：需要发送的数据规模大且使用频率不高
优先级配置用于管理平台的多种行为。例如，连接建立后，消息按照优先级降序排列在套接字（socket）中。在 RPC 失败的情况下，通过服务器端重试，高优先级消息变得更加可靠，并且支持跨区域复制。
2）存活时间
推送消息是为了改善实时体验。因此，每个消息都有一个预先定义的生存时间，从几秒到半个小时不等。消息传递系统将消息持久化并在发生错误时重试传递消息，直到有效值过期为止。
3）去重复
当通过触发器机制或重传机制多次生成相同的消息时，此配置项确定是否应该删除重复的消息推送。对于我们的大多数用例，发送给定类型的最新推送消息足以满足用户体验，这允许我们降低总体数据传输速率。
消息推送系统的最后一个组件是实际的有效负载交付服务。该服务维持着与世界各地数百万 APP 程序的活跃连接，并在它们到达时将有效信息同步。世界各地的移动网络提供了不同级别的可靠性，因此传输系统需要足够鲁棒以适应故障。我们的系统保证 “至少一次” 交货。
为了保证可靠传输，我们必须基于 TCP 协议，建立从应用程序到数据中心的持久连接。对于 2015 年的一个应用协议，我们的选择是使用带有长轮询、网络套接字或最终服务器发送事件 (SSE) 的 HTTP/1.1。
基于各种考虑，如安全性、移动 SDK 的支持和数据大小的影响，我们决定使用 SSE。Uber 已经支持了 HTTP + JSON API 栈，它的简单性和可操作性使它成为我们当时的选择。
然而，SSE 是一种单向协议，即数据只能从服务器发送到应用程序。为了提供之前提到的 “至少一次” 的保障，需要确认和重传机制以构建到应用程序协议之上的交付协议中。在 SSE 的基础上，我们定义了一个非常优雅和简单的协议方案。
客户端开始接收第一个 HTTP 请求的消息 /ramen/receive?seq=0，在任何新会话开始时序列号为 0。服务器以 HTTP 200 和 “Content-Type: text/event-stream” 响应客户端以维护 SSE 连接。接下来，服务器将按照优先级降序发送所有挂起的消息并依次递增序列号。由于底层传输协议是 TCP 协议，如果没有交付带有 seq#3 的消息，那么该连接应该已断开、超时或失败。
客户端期望在下一个看到的带有最大序列号重新连接 (在本例中 seq=2)。这就告诉了服务器，即使编号 3 写到了套接字上，它也没有被正常传递。然后服务器将重新发送相同的消息或以 seq=3 开始的任何更高优先级的消息。该协议构建了流连接所需的可恢复性，服务器负责大部分的存储工作，在客户端实现起来非常简单。
为了获知链接是否存活，服务器每 4 秒会发送一个心跳包，这类数据包大小只有一个比特。如果超过 7 秒没有收到来自服务器的消息或心跳，客户端会认定服务终端并重新发起链接。
在上面的协议中，每当客户端重新以一个更高的序列号发起连接时，它就充当服务器刷新旧消息的确认机制。在一个环境良好的网络中，用户可能会保持连接数分钟，从而导致服务器不断积累旧消息。为了缓解这个问题，应用程序会每 30 秒一次调用 /ramen/ack?seq=N，不管连接质量如何。协议的简单性允许用许多不同的语言和平台非常快速地编写客户端。
在设备上下文存储上，RAMEN 服务器在每次建立连接时存储设备上下文，并将此上下文暴露给 Fireball。每个设备上下文的 id 是用户及其设备参数对应的唯一哈希值。这允许隔离推送消息，即使用户在不同的设置下同时使用多个设备或应用程序。
第一代 RAMEN 服务器使用 Node.js 编写，并使用 Uber 内部的一致性哈西 / 分片框架 Ringpop。Ringpop 是一个去中心化的分片系统。所有连接都使用用户的 UUID 进行分片，并使用 Redis 作为持久性数据存储。
在接下来的一年半时间里，消息推送平台在整个公司得到了广泛的应用。高峰期时，RAMEN 系统通过维持高达 60 万个并发数据流连接，每秒向三种不同类型的应用程序推送超过 70000 个 QPS 消息。该系统很快成为服务器 - 客户端 API 基础结构中最重要的部分。
随着通信量和持久连接的快速增加，我们的技术选择也需要扩展。基于 Ringpop 的分布式分片是一个非常简单的架构，不会随着 ring 中的节点数量的增加而动态扩展。Ringpop 库使用一种 gossip 协议来评估成员资格。gossip 协议的收敛时间也随着环的大小增加而增加。
此外，Node.js 是单线程的，并且会有更高级别的事件循环延迟，从而进一步延迟成员信息的收敛。这些问题可能引发拓扑信息不一致，进而导致消息丢失、超时和错误。
2017 年初，我们决定重新启动 RAMEN 协议的服务器实现，以继续扩大应用规模。在这次迭代中，我们使用了以下技术：Netty、Apache Zookeeper、Apache Helix、Redis 和 Apache Cassandra。
1）Netty： Netty 是一个用于构建网络服务器和客户端的高性能库。Netty 的 bytebuf 允许零拷贝缓冲区，这使得系统非常高效。
2）Apache ZooKeeper： Apache ZooKeeper 对网络连接进行一致性哈希，可以直接传输数据，不需要任何存储层。但是与分散的拓扑管理不同，我们选择了 ZooKeeper 的集中共享。ZooKeeper 是一个非常强大的分布式同步和配置管理系统，可以快速检测连接节点的故障。
3）Apache Helix： Helix 是一个健壮的集群管理框架，运行在 ZooKeeper 之上，允许定义自定义拓扑和重新平衡算法。它还很好地从核心业务逻辑中抽象出拓扑逻辑。它使用 ZooKeeper 来监控已连接的工作者，并传播分片状态信息的变化。它还允许我们编写一个自定义的 Leader-Follower 拓扑和自定义的渐进再平衡算法。
4）Redis 和 Apache Cassandra： 当我们为多区域云架构做准备时，有必要对消息进行正确的复制和存储。Cassandra 是一个持久的跨区域复制存储。Redis 被用作 Cassandra 之上的容量缓存，以避免分片系统在部署或故障转移事件中常见的群发问题。
5）Streamgate： 这个服务在 Netty 上实现了 RAMEN 协议，并拥有所有与处理连接、消息和存储相关的逻辑。该服务还实现了一个 Apache Helix 参与者来建立与 ZooKeeper 的连接并维护心跳。
6）StreamgateFE (Streamgate Front End)： 该服务充当 Apache Helix 的旁观者，从 ZooKeeper 上侦听拓扑变化。它实现了反向代理。来自客户机 (火球、网关或移动应用程序) 的每个请求都使用拓扑信息进行分片，并路由到正确的 Streamgate 工作程序。
7）Helix Controllers： 顾名思义，这是一个 5 节点的独立服务，单独负责运行 Apache Helix Controller 进程，是拓扑管理的大脑。无论何时任何 Streamgate 节点启动或停止，它都会检测到更改并重新分配分片分区。
在过去的几年中，我们一直在使用这种架构，并且实现了 99.99% 的服务器端可靠性。我们推动基础设施的使用持续增长，支持 iOS、Android 和 Web 平台上的十多种不同类型的应用程序。我们已经使用超过 1.5M 的并发连接来操作这个系统，并且每秒推送超过 250,000 条消息。
服务器端基础设施一直保持稳定运行。随着我们为更多新城市提供各种各样的网络服务和应用程序，我们的重点将是继续提高向移动设备消息推送机制的长尾可靠性。我们一直在试验新协议、开发新方法，以弥合和现实需求的差距。在检查以往的不足时，我们发现以下方面是导致可靠性下降的原因。
1）缺乏认证
RAMEN 协议在减少数据传输进行了优化，仅在每 30 秒或客户端重新连接时才发送确认消息。这将导致延迟确认，在某些情况下无法确认消息达到，因此很难区分是真正的消息丢失还是确认失败。
2）连接不稳定
维持客户端和服务器的正常连接至关重要。跨不同平台的客户端实现方式在处理错误、超时、后退或应用生命周期事件 (打开或关闭)、网络状态更改、主机名和数据中心故障转移等方面有许多细微差别。这导致了不同版本间的性能差异。
3）传输限制
由于该协议在 SSE 协议基础上实现，因此数据传输是单向的。但是，许多新的应用程序要求我们启用双向消息传输机制。没有实时的往返行程时间测量，确定网络状况、传输速度、缓解线路阻塞都是不可能的。SSE 也是一个基于文本的协议，它限制了我们传输二进制有效负载的能力，不需要使用像 base64 这样的文本编码，从而获得更大的有效负载。
2019 年底，我们开始开发下一代 RAMEN 协议以解决上述缺点。经过大量考量，我们选择在 gRPC 的基础上进行构建。gRPC 是一个被广泛采用的 RPC 栈，具有跨多种语言的客户端和服务器的标准化实现，对许多不同的 RPC 方法提供了一流的支持，并具有与 QUIC 传输层协议的互操作性。
新的、基于 gRPC 的 RAMEN 协议扩展了以前基于 SSE 的协议，有几个关键的区别：
l 确认消息立即通过反向流发送，提高了确认的可靠性，而数据传输量几乎没有增加。
l 实时确认机制允许我们测量 RTT，了解实时的网络状况。我们可以区分真正的消息损失和网络损失。
l 在协议之上提供了抽象层，以支持流多路传输等功能。它还允许我们试验应用级网络优先级和流控制算法，从而在数据使用和通信延迟方面带来更高的效率。
l 协议对消息有效负载进行抽象，以支持不同类型的序列化。将来，我们会探索其他序列化方法，但要将 gRPC 保留在传输层。
l 不同语言的客户端实现也让我们能够快速支持不同类型的应用程序和设备。
目前，这项开发工作处于 beta 版阶段，很快就能上线。
消息推送平台是 Uber 出行体验的组成部分之一。今天有数百种功能建立在该平台的基础服务之上。我们总结了消息推送平台在 Uber 出行生态中取得巨大成功的几个关键原因。
1）职能分离
消息触发、创建和传递系统之间明确的职责分离允许我们在业务需求发生变化时将注意力转移到平台的不同部分。通过将交付组件分离到 Apache Helix 中，数据流的拓扑逻辑和核心业务逻辑被很好的区分开，这允许在完全相同的架构上使用不同的有线协议支持 gRPC。
2）行业标准技术
构建在行业标准技术之上使我们的实现更加鲁棒且低成本。上述系统的维护开销非常小。我们能够以一个非常高效的团队规模来传递平台的价值。根据我们的经验，Helix 和 Zookeeper 非常稳定。
我们可以在不同的网络条件下扩展到数百万用户的规模，支持数百个功能和几十个应用程序。该协议的简单性使其易于扩展和快速迭代。
原文:
https://eng.uber.com/real-time-push-platform/
Ⅷ Uber判定作弊使用了哪些算法
Uber是提供专车服务的公司，和打出租车相似，通过Uber可以呼叫专车，通过Uber计算路程并
结算费用。Uber在2009年创立，Uber 已覆盖超过70个城市，并继升态续在全球迅速扩展业务，在中
国已经在上海，北京，天津，广州，成都，杭州，武汉，深圳，重庆，香港，台湾提供服务。
uber不能用解决方桥带法：
1、卸载后重新下载登录使用。
2、操作不当引起的不能使用，正确的操作如下：
在手机上面登录自己的优步。
在这里点击一下出租车的标记，出现价格。
接着再选择点击自己的位置定位。
选择预约uber。吵消源
然后等待司机应答，等待预约。如不想预约了可以点击下面的X号。
长按取消预约，如不取消的话，司机应答之后，就等司机到来接自己上车即可。
Ⅸ 预警系统应该使用什么算法比较合适
架构以及我理解中架构的本质
在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上 要重 视 它 ， 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右， 假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器，单机的平均QPS可以到达800-1000，单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它？第一，我们看它的数据存储，每天一百万的话，一年数据量的规模是多少？其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机要并
发抢单，后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍，轻松就超过上亿级别了。
今天我想从架构的本质谈起之后，希望大家理解在做一些建构设计的时候，它的出发点以及它解决的问题是什么。
架构，刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构？有人讲， 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 ， 实际 上就是一个架子 ， 放一些 业务 和算法，跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点，说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻，强调过去的经验和你对整个行业的预见。
我们要想做一个架构的话需要哪些能力？我觉得最兆灶敬重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢:
第一，你必须要有抽象的能力，抽象的能力最基本就是去重，去重在整个架构中体现在方方面面，从定义一个函数，到定义一个类，到提供的一个服务，以及模板，背后都是要去重提高可复用率。
第二， 分类能力。做软件需要做对象的解耦，要定义对象的属性和方法，做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化，要定义服务的接口和规范。
第三， 算法（性能），它的价值体现在提升系统的性能，所有性能的提升，最终都会落到CPU，内存，IO和网络这4大块上。
这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。
第一个例子，在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表，我们要从不同的库和表中读取数据，这样的抽象最直观就是使用模板，因为绝大多数SQL语义是相同的，除了路由到哪个库哪个表，如果不使用Proxy中间件，模板就是性价比最高的方法。
第二看一下加速网络的CDN，它是做速度方面的性能提升，刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑，CDN本质上一个是做网络智能调度优化，另一个是多级缓存优化。
第三个看一下服务化，刚才已经提到了，各个大网站转型过程中一定会做服务化，其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列，本质上还是做分类，只不过不是两个边际清晰的类，而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。
新浪微博整体架构是什么样的
接下我们看一下微博整体架构，到一定量级的系统整个架构都会变成三层，客户端包括WEB、安卓和IOS，这里就不说了。
接着还都会有一个接口层， 有三个主要作用：
第一个作用，要做 安全隔离，因为前端节点都是直接和用户交互，需要防范各种恶意攻击；
第二个还充当着一个 流量控制的作用，大家知道，在2014年春节的时候，微信红包，每分钟8亿多次的请求，其实真正到它后台的请求量，只有十万左右的数量级（这里的数据可能不准），剩余的流量在接口层就被挡住了；
第族慎三，我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的，所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台，可以看到微博后台有三大块：
一个是 平台服 务，
第二， 搜索，
第三， 大数据。
到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门，做的就是 数据辩厅存储和读 取，对搜索来说做的是 数据的 检 索，对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似
微博其实和淘宝是很类似的。一般来说，第一代架构，基本上能支撑到用户到 百万 级别，到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题，当业务规模到 亿级别时，需要第三代的架构。
从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构，有几个地方是非常难的，首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的，同时线上业务又不能停， 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我，说他在内部推行服务化的时候，把一个模块服务化做完了，其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候，首先更多是偏向业务的梳理，同时要找准一个很好的切入点，既有架构和服务化上的提升，业务方也要有收益，比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑，建议开始从原子化服务切入，比如基础的用户服务， 基础的短消息服务，基础的推送服务。 第二，就是可 以做无状 态 服 务，后面会详细讲，还有数据量大了后需要做数据Sharding，后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题，就是用户量和业务趋于稳步增加（相对爆发期的指数级增长），更多考虑技术框架的稳定性， 提升系统整体的性能，降低成本，还有对整个系统监控的完善和升级。
大型网站的系统架构是如何演变的
我们通过通过数据看一下它的挑战，PV是在10亿级别，QPS在百万，数据量在千亿级别。我们可用性，就是SLA要求4个9，接口响应最多不能超过150毫秒，线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢？那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务，每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样，就是数据量，bigger and bigger，用户体验是faster and faster，业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动， 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 ， 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间，都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。
微博的技术挑战和正交分解法解析架构
下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度，横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分，第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分，会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已
经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下， 接口层有feed、用户关系、通讯接口；服务层，SOA里有基层服务、原子服务和组合服务，在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务，组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ，资源层负责海量数据的存储（后面例子会详细讲）。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题，由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层，微博使用JERSY框架，帮助你做参数的解析，参数的验证，序列化和反序列化；资源层，主要是缓存、DB相关的各类组件，比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 ， 完成系统服务的像素级监控，对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。
Ⅹ uber订单多区域怎么看
1.Uber的车大多是和租车公司签约的，但也有大约10%（师傅语）是自带车挂靠租车公司后兼职，所以会碰上没戴手套甚至没穿白衫直接休闲T出场的，我碰到过一个没模拍红色休闲T别克君越阿叔，聊天之下一问果然是兼职赚赚零花钱，越到高等级的车（UberXL、UberBlack）越少出现这种情况。传说中的开车门则谜一般无规律，别克GL8师傅帮你开门，打不到X的时候用XL叫来一辆凌志，师傅却并没有帮你开门。2.据某趟从武康路到正大广场的师傅说，Uber的司机最恨长差，他们和出租车的提成方式完全不同，是看接单次数而不是接单价格的，基本上平均一天接单10+趟每周可以有四千块，所以Uber的司机多集中在静安、卢湾、徐汇和陆家嘴，长宁都不多，更不用说闸北普陀杨浦。如果接到一单长差（师傅举例从陆家嘴到彭浦新村），虽然没有法不能拒载，但心里肯定在骂人。3.Uber的算法和后台运行导致司机无法拒载，具体操作是这样的——用户输入起始地和目的地，Uber给出估价，如能接受该预算用户发出邀约，Uber将订单就近指派给一辆车，枯羡这辆车的司机不知道具体起始地和目的地，不能取消订单，唯一可以商量的是比如司机告诉用户“我开过来大概还要20分钟”，由用户决定取消还是等待，如果用户选择等待，那么司机必须前来。之前我一直以为Uber的码哗师傅和其他打车app一样是可以无视订单或者抢单的，原来并非如此。这个过程部分牺牲了司机利益，比如会出现上文提到的不情不愿的长差，但也保障了用户的用车体验。说实话，我非常讨厌打车app上加价加到10块没人理，加到20块立刻被手快却并不就近的车抢单。