本次分享旨在揭秘如何基于海量数据打造低延迟、高可用、高精准度的智能分单系统。中国物流规模已居世界前列，海量的数据与复杂性给电商系统提出了较高的性能要求。

如在下单环节，用户填写的地址参差不齐，如何快速有效地识别正确地址，给行政区划错误、地址层级缺失、小区名称错别字以及不同城市道路河流差异性的地址做归类是一大痛点。

京东智能分单系统应运而生，根据用户下单地址计算配送信息的系统，在用户下单时可以通过系统计算出仓储到配送员的全链路信息，迅速计算出包裹需要“飞走”的最佳路径。

而面对这样复杂的业务系统，在保障业务稳定性的同时更要保证服务的响应速度，则低延迟的架构设计是始终不变的追求。

演讲提纲

• 订单生产流程架构与性能重要指标；
• 应对措施：服务拆分规则化保障快速响应的架构方案；
• 应对措施：缓存及一致性；
• 应对措施：性能瓶颈之死锁及JVM调优实践；
• 回顾与总结。

听众受益

• 构建低延迟高并发的系统；
• 基于海量数据、打造低延迟的架构介绍；
• 低延迟系统之性能毛刺实践。