在數字化與智能化浪潮的推動下，海量數據的高效檢索與實時分析，正成為各行業核心競爭力的關鍵之一。作為覆蓋全球 14+ 市場、服務數千萬用户的智慧物流與同城貨運平台，貨拉拉不僅在業務規模與運營效率上追求卓越，也在技術底座上不斷革新。

9月26日，雲棲大會AI搜索與向量引擎分論壇上，貨拉拉 Elasticsearch技術負責人——陳敏華先生分享了 Elasticsearch 在全球化高併發業務場景下的深度實踐，以及在遷移至阿里雲 Elasticsearch Serverless 後的顯著收益。貨拉拉的案例為業界提供了可複製、可落地的技術範本。

一、貨拉拉業務與Elasticsearch技術概況

作為全球領先的智慧物流與同城貨運平台，貨拉拉的業務版圖已遍及全球 14+ 個核心市場，在中國內地深耕 360 多個城市，連接了超過 120 萬名月活躍司機與 1400 萬活躍用户。

憑藉阿里雲等多平台技術架構，以及 Java、PHP、Golang、Python、C++ 等多語言開發支持，貨拉拉能夠快速適配多樣化業務場景，從貨運、企業物流到搬家、冷運、零擔乃至汽車租售與後市場服務，全鏈路滿足用户在不同行業和地域的運輸及配套需求。數字化運營過程中，貨拉拉將 Elasticsearch 技術深度應用如下：

貨拉拉 ES使用場景：

• 核心業務： 高效運維、數據查詢和智能化場景。通過在搶單大廳等高併發關鍵模塊的使用，系統能夠穩定應對海量請求；
• 日誌場景： 藉助 ELK 集羣實現日誌採集、處理與可視化，顯著提升運維效率；
• 多維度查詢： 在客服系統中，支持跨條件的多維度高效查詢，讓數據分析更快速、可輸出；
• AI 場景： Elasticsearch 為智能客服、圖像識別及知識庫檢索提供了堅實的搜索與數據處理能力，助力業務全面智能化升級。
  

二、貨拉拉 Elasticsearch 技術實踐

為了應對全球化業務的海量數據與高併發需求，貨拉拉構建了超大規模的 Elasticsearch 集羣。該集羣為貨拉拉在同城貨運、企業物流及多元化業務中提供了堅實的技術底座，實現數據檢索的高速與穩定並行。

1、貨拉拉 ES集羣特點：

• 規模大：計算資源超過 1.5 萬 CPU 核心，記錄數突破 40 億，數據總量超過 4PB。
• 併發高：集羣峯值 QPS 超過 1000 萬，支持 300+ 業務應用同時併發訪問。
• 實時性強：平均請求響應時間為 24ms，在高併發訪問核心業務場景下仍可保持 10ms 內的超高速度。

而為了保障全球業務的連續性與高性能數據檢索，貨拉拉在 Elasticsearch 構建中採用了 多 AZ 架構。這一架構不僅提高了資源利用率和系統穩定性，也為海量數據場景下的擴展與靈活部署提供了堅實基礎。

2、貨拉拉 ES集羣 多AZ架構：

• 多可用區部署：通過將集羣節點分佈在不同地理位置，避免單點故障，提升系統容錯能力和業務連續性。同時支持負載均衡，優化系統性能與穩定性。
• 冷熱分離集羣：按數據訪問頻率將數據分為熱、暖、冷三類，分別存儲在高性能或低成本節點中，以優化資源利用、降低存儲成本，並增強集羣擴展能力和靈活性，適合大規模數據場景。
  
  為保障大規模 Elasticsearch 集羣在高併發業務場景下的穩定運行，貨拉拉構建了功能完備的 集羣管理平台。平台融合監控、應急、演練、變更與治理五大模塊，無論是應對業務高峯中的擴容需求，還是處理慢 SQL、索引冗餘等性能瓶頸，平台都能高效協同，確保系統在全球多業務應用下持續保持高性能與高穩定性。

3、貨拉拉 ES集羣管理平台整體架構如下：

• 監控平台：實現請求實時監控、資源監控、巡檢告警以及異常日誌監控，保障系統運行可視化與即時告警。
• 應急平台：支持 SQL 自動查殺、集羣一鍵擴容以及磁盤空間應急擴展等能力，應對突發問題。
• 演練平台：進行可用區故障演練、注入故障測試與應急演練，提升系統的災備響應能力。
• 變更平台：提供資源申請、資源配置變更及任務管理功能，確保上線或調整過程的可控性與安全性。
• 治理平台：進行慢 SQL 優化、索引治理及資源水位治理，從根本上提升集羣性能與資源利用效率。
  

三、貨拉拉Elasticsearch上雲收益

在面對業務訪問量的波動與突增時，傳統的擴容方式往往存在資源浪費、人工操作低效和集羣風險高等問題。阿里雲 Elasticsearch 通過 Serverless 架構，顯著降低了成本，更實現了高可用、高彈性和低運維干預的流量應對能力。具體如下：

1、阿里雲 ES 應對不同類型流量增長的 Serverless 策略：

• 日常業務波峯波谷

  • 傳統方式：按峯值採購資源，導致資源浪費顯著。
  • Serverless 優化：按日常水位保留最小資源，峯值請求彈性擴縮容，避免閒置浪費。

• 預期內流量增長

  • 傳統方式：低峯期依賴人工操作擴容，變更繁瑣且耗時。
  • Serverless 優化：活動前自動調高配額，分鐘級生效，實現平穩擴容、業務無感和服務穩定。

• 非預期流量增長

  • 傳統方式：依靠緊急限流與臨時擴容，存在體驗受損和風險高的問題。
  • Serverless 優化：小規模增長時秒級自動協同擴容，大規模增長時自動限流，保障集羣穩定運行。
    
    通過將日誌集羣平穩遷移至 阿里雲 Elasticsearch Serverless，貨拉拉在資源利用與運維效率上都獲得了質的飛躍，不僅優化了技術成本結構，還顯著提升了對業務流量波動的應對能力，為核心業務的穩定與高效運行提供了更堅實的後盾。

2、貨拉拉將 ELK 日誌遷移至阿里雲 ES Serverless 後帶來的收益：

• 在高峯期，彈性寫入資源可從 120CU 動態擴展到 150CU，對應寫入速率維持在每秒 50萬\~60萬次請求（QPS）；
• 在低峯期，寫入資源可按需縮減至 12CU~18CU，寫入速率維持在每秒 5萬~8萬次請求（QPS）；
• 遷移後優勢顯著：運維效率提升 50%、可在全天各時段靈活彈性擴縮容、資源成本下降 60%。
  

四、結尾

在未來，貨拉拉將持續深化 AI 與 Elasticsearch 的融合應用，在業務側通過智能調度與精準匹配，全面提升運輸與運營效率；在運維側，通過 AI 驅動的巡檢、預測與自動化應急響應，實現更高的系統穩定性與安全性；在研發側，通過智能化的查詢轉換與技術助理能力，優化開發體驗並加速產品迭代。這一系列升級，將助力貨拉拉實現由數據驅動向智能驅動的全面躍遷。