大家好，我有个朋友叫小王，是一名苦逼程序猿，平日工作兢兢业业。某一天午休前，偶然一看日期，小王大惊失色，明天竟是女友生日！！！
这段时间全心工作忘了重要日子，满心焦虑自责。想着给女友惊喜弥补过错，急忙打开手机备忘录准备礼物，想起女友想要 iPad 刷剧，但钱包不鼓，决定买二手的。
打开多个二手软件，中意的不能明天送到，能明天送到的又不中意。同事张三见状推荐转转 APP，说能满足需求，支持查看预计送达时间，还支持次日、隔日和三日达筛选。
小王如见曙光，立刻下载转转APP，五分钟就下单了满意的 iPad 。
第二天上班的时候接到快递电话，喜不自禁。下班后带着礼物回家给女友过生日，从此过上了幸福的生活。
上面一个小故事，便于大家了解履约时效是什么，这次主要介绍履约时效在转转侧的落地方案。
章节列表
1 履约时效是什么 ？ 2 转转履约时效的落地方案 2.1 预计送达时间是怎么设计的 ？ 2.2 如何支撑万级QPS ？ 2.3 次日达、隔日达以及三日达的筛选底层逻辑以及技术实现 3 结语
1 履约时效是什么？
履约时效，简称Promise，对于消费者来说，可以让他们更好地规划自己的时间和需求，知道自己购买的商品能够在特定时间内到达，有助于消费者做出合理的决策，并减少等待的焦虑。现在各大电商平台都有展示，形式如下：
2 转转履约时效的落地方案
如下图，在转转 APP 的商品列表页、商品详情页、确认下单页、商品筛选项等等都会有履约时效的身影，由此可见，日常获取商品的预计送达时间的QPS很高，大促时足以破万。
2.1 预计送达时间是怎么设计的 ？
为了方便大家理解，拿小王举个例子，假设小王假期要从北京回趟老家郑州，当天从北京到郑州的高铁只有三趟，分别是以下三个车次。
如果小王想要赶上在家吃晚饭，那就必须要坐上13:10从北京西站出发16:20到郑州东站的G521次列车，那小王怎样才能坐上这趟车呢 ？如下图：
小王只要在11:20之前开始做午饭，就可以赶上13:10的高铁。
对于用户在转转看到的“某一时间点前支付，某天送达”是一样的道理，先看一张用户在转转下单到签收的全流程的简图（如下）：
分为订单、OMS、WMS和TMS四个模块：
订单模块：用户支付后会产生订单，订单会下发给OMS创建出库单。 OMS模块：产生出库单后，OMS会根据策略下发不同的仓储系统（WMS），创建WMS发货单。 WMS模块：产生发货单后，仓储人员会操作商品出库，等待揽收。 TMS模块：转转跟其他物流公司合作，每天在仓库有几个固定的时间点进行揽收。
综上所述，转转预计送达时间的计算逻辑为：
根据支付后每个系统节点的流转时间，计算出用户支付后多久被物流揽收。 根据揽收时间，调用物流公司获取预计送达时间（这一步类比小王回家的故事中的高铁）。
举个例子：
得出：
今日7:30前下单，明天14:00送达。 今日12:00前下单，明天22:00送达。 今日 16:30前下单，后天11:00送达。
2.2 如何支撑万级QPS
首先看一次不做任何策略的获取预计送达时间的接口的耗时情况，如下图：
很明显耗时最高的地方是根据揽收时间获取预计送达时间，其逻辑如下：
如果用户每次请求都这么处理，显然是有很大问题的，所以我们选择了一个稳妥的方案处理这个点，那就是预热，如下图：
每天T+1根据每个仓的每个揽收时间计算到全国任意一个区的预计送达时间，存入自己的Redis中，那么新的根据揽收时间获取预计送达时间的逻辑如下：
然后我们将其他耗时的地方通过增加一二级缓存优化，如下表格：
| 查询描述 | 优化方案 | 说明 |
|---|---|---|
| 用户地址转换 | 本地缓存 | 城市名称和code 的映射关系发放入本地缓存 |
| 商品寻仓 | Redis | 请求一次放入Redis |
| 仓库信息填充 | 本地缓存 | 仓库信息为低频变化数据，数据量少，可以放入本地缓存 |
| 匹配揽收时间 | Redis | 配置修改是次日生效，每天定时刷入Redis |
最终，一次获取预计送达时间的接口耗时如下：
2.3 次日达、隔日达以及三日达的筛选底层逻辑以及技术实现
想要筛选有哪些商品支持次日达的含义就是筛选哪些仓支持次日达，所以我们要做两件事如下图：
在商品标记上每个商品所在的仓库站点。 提供到全国任意地址支持次日达的仓站点的能力。
如上图，到北京能够支持次日达的商品为SKUA、SKUE、SKUF。
难点
我们可以想像一下，对于用户小王来筛选次日达的时候，系统不可能实时计算每个仓到小王所在地址的送达时间，判断是否次日达，假设我们有3000个仓，每个仓有三个揽收时间，那么每次筛选就要计算9000次预计送达时间，肯定不可行。
如何解决
结合上文预热预计送达时间，在其预热任务基础上增加预热时效类型，如下图：
那存储结构怎么做？
如下图，以全国所有的省市区作为每个key，value是list对象存到redis中。
当前存储结构检索效率有提升但非最优，从redis拿list后需内存过滤次日达或隔日达。可将时效类型抽取到key上为：省市区 + 时效类型，虽key数量增加但value元素减少，能使用户检索时响应更快，如下图：
细心的同学应该发现了，这样仍需内存过滤，因有时间条件。如当前 11 点，上图首个次日达中仅青岛中心仓支持，此存储结构欠佳，需进一步改进，如下图。
变动点：
存储结构由原来的key-list转变为key-zset，把所有仓的所有批次（最晚支付时间）聚合成一个zset，最晚支付时间作为score，仓库信息作为value生成倒排索引。 原本的存储结构是针对某个收件区的次日达，每个仓下有哪些最晚支付时间支持；现在的存储结构是针对某个区的次日达，每个时间下有哪些仓支持。
这样做的好处：用户来筛选的时候定位到key，通过当前筛选时间，range一下当前zset，取出所有比当前筛选时间大的score，然后内存里去重一下即可直接获得当前支持的仓，并且避免了大key的问题，每次操作redis只是range一个范围，不取全量。
3 结语
转转履约时效系统的构建，是对用户体验的高度重视与不懈追求的体现。从精准的预计送达时间计算逻辑，到应对高并发的巧妙技术方案，再到不断优化的次日达等筛选功能，转转始终致力于为用户打造一个高效、可靠的购物环境。
在电商行业飞速发展的当下，履约时效已成为关键竞争力之一。未来，我们有理由相信，转转将持续完善履约时效系统，以更优质的服务满足用户日益增长的需求，在电商舞台上绽放更加耀眼的光芒。
关于作者
王鹏，转转履约中台研发工程师，主要负责OMS、履约时效等系统
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