一、引言

在电商物流领域我们会涉及到地址，其中包括了基础的四级地址和用户填写的地址。四级地址在整个从下单到收货的业务流程中都会用到，因此设计的时候要考虑如何最大限度地提高QPS。用户地址在下单的时候让用户填写或者选择，然后存在交易订单和物流订单上，后续的流程一般不会变，如果用户需要修改地址，直接变更交易订单和物流订单的地址信息即可，因此设计的时候主要考虑满足各种用户地址场景。

二、物流地址数据模型设计

1、dvc_division表

描述：四级地址表

表结构：

字段名称	字段类型	是否可以为空	描述
id	bigint	否	主键
name	varchar(128)	否	名称
code	varchar(32)	否	编码
level	int	否	层级：1、2、3、4
parent_code	varchar(32)	是	上级地址code
country	varchar(16)	是	默认CN
language	varchar(16)	是	默认ZH_CN
status	int	否	1正常，2废弃
post_code	varchar(16)	是	邮编
longititude	varchar(32)	是	经度
latitude	varchar(32)	是	维度
version	int	否	版本号
feature	varchar(1024)	是	扩展字段
gmt_created	datetime	否	创建时间
gmt_modified	datetime	否	修改时间

上面的表结构以一种一维的角度描述了四级地址，可能不太直观，下面用一个例子来说明四级地址是怎么组织的：

四级地址第一级：

省份编码两位，从1开始到34代表34个省级行政区（23省+4直辖市+5自治区+2特别行政区），以浙江为例为8

四级地址第二级：

城市编码两位，从01开始递增，省份+城市构成二级地址，以杭州为例就是801

四级地址第三级：

区域编码两位，从01开始递增，省份+城市+区域构成三级地址，以杭州西湖区为例就是80103

四级地址第四级：

街道编码两位，从01开始递增，省份+城市+区域+街道构成四级地址，以浙江省杭州市西湖区古荡街道为例就是8010301

上面的每一级地址都通过parent_code关联上一级地址，因此只要知道任意一级地址，都可以把整个四级地址都查出来。

2、user_address表

描述：用户地址表

表结构

字段名称	字段类型	是否可以为空	描述
id	bigint	否	主键
user_id	bigint	否	用户ID
user_name	varcahr(64)	是	用户名称
shop_id	bigint	是	店铺ID
user_type	int	否	用户类型：1买家，2卖家
telephone	varchar(16)	是	手机号
phone	varchar(16)	是	座机号
country	varchar(16)	是	国家，默认CN
province	varchar(16)	是	省份名称
province_code	varchar(32)	是	省份code
city	varchar(32)	是	城市名称
city_code	varchar(32)	是	城市code
area	varchar(32)	是	地区名称
area_code	varchar(32)	是	地区code
street	varchar(32)	是	街道名称
street_code	varchar(32)	是	街道code
detail_address	varchar(1024)	否	详细地址
address_code	varchar(32)	否	最小code
is_default	int	否	是否默认，1默认，2非默认
language	varchar(16)	是	语言，默认ZH_CN
post_code	varchar(16)	是	邮编
version	int	否	版本号
feature	varchar(1024)	是	扩展字段
gmt_created	datetime	否	创建时间
gmt_modified	datetime	否	修改时间

索引：

user_id普通索引

三、四级地址库高并发设计

四级地址库的使用场景是查询非常多，修改和创建几乎没有，因此我们首先想到的是使用缓存。对于缓存，有基于redis的集中式缓存，也有基于JVM的本地缓存，考虑到四级地址库的使用场景，基于redis的集中式缓存在后期不一定能支撑巨大的查询量，因此我们从一开始就选择基于JVM的本地缓存，下面是对本地缓存的技术选型：

1、基于Guava Cache+定时任务

该策略使用guava cache做本地缓存，由于guava cache本质上是KV数据，因此针对不同的查询场景，需要构建不同的缓存，然后通过elastic-job定时（比如每天凌晨）将数据库数据刷新到缓存。这种策略编码实现比较简单，但是无法适应复杂场景的查询，而且随着查询场景的增多，内存数据会越来越大。

2、基于H2内存数据库

该策略基于H2内存数据库+Mybatis实现了复杂查询场景，同时又保证了性能。但是，由于H2数据库的数据是在启动的时候从文件加载的，运行期无法变更，因此，每次地址库更新，都需要更新启动时的数据文件。

3、最终决策

考虑到四级地址数据一年也更新不了几次，我们最终选择了方案二：基于H2内存数据库的缓存。我们把H2数据文件、H2数据库SQL、Mybatis接口都封装在了一个client中打包出去，外部系统直接依赖这个client包就可以获得四级地址库的能力。当地址库数据更新，我们会重新打包client，其他应用只要升级这个client包就可以获得最新的四级地址数据。

四、基于经纬度的用户地址查询

用户在下单的时候，需要填写收货地址，普通的填写方式通过四级地址一级一级往下填，用户体验比较繁琐。为了提升用户体验，我们可以根据用户的经纬度直接匹配出四级地址。

我们使用Redis GEO API进行地址与经纬度的映射，整体架构如下：

我们首先将用户地址经纬度映射到四级地址code中，存入redis，前端应用根经纬度从redis获取四级地址code，然后根据code查询四级地址详细信息。由于数据存储在redis，为了防止缓存被逐出或者redis被重启，每天凌晨使用定时任务刷新redis的数据。

我们使用redis geo API主要使用两个命令：

1.GEOADD

命令：GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]

命令描述：将指定的地理空间位置（纬度、经度、名称）添加到指定的key中。

返回值：添加到sorted set元素的数目，但不包括已更新score的元素。

2.GEORADIUS

命令：GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count]

命令描述：

以给定的经纬度为中心，返回键包含的位置元素当中，与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。

范围可以使用以下其中一个单位：

m 表示单位为米。
km 表示单位为千米。
mi 表示单位为英里。
ft 表示单位为英尺。

五、总结

通过上面的介绍，我们基本介绍完了一个物流地址系统的关键技术要点，接下来的一篇文章会把物流详情和物流服务的能力一并介绍，然后进入我们的重头戏：如何构建一个具有良好扩展性的物流产品服务层。

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