区块链在京东物流的应用及展望
当前我国的物流行业发展情况来看，与电商事业的稳步发展之间存在着一定的距离，物流是电子商务发展的核心竞争力，对电子商务的生死存亡有着重要影响，因此，需要结合当前的社会环境，构建智能型物流体系。工作人员需要及时的对大数据背景下电商智能物流体系的构建进行研究和分析，落实全新的管理理念，实现信息资源储存交互的优化，始终坚持以论与实践相结合的发展方针，全面提高我国信息技术在电商智能物流体系构建中的应用水平。现如今，国内有很多中小企业都转型向电商智能物流行业发展，电商智能物流市场规模的逐渐扩大，提高电商智能物流行业的信息化和智能化标准，利用互联网＋、大数据、物联网等科学技术手段发展电商智能物流行业的智能化水平。降低智能物流的物流成本、提高配送效率与客户的购物体验感成为电商智能物流日后发展的重点。然而我国的电商智能物流的发展还存在很多缺陷，技术的不成熟、管理制度的不完善、专业物流人才的短缺制约着电商智能物流行业的发展。所以，完善电商智能物流管理体系、健全电商物流体系智能化发展机制、培养高素质电商智能物流管理人才成为发展电商智能物流的重中之重。目前，国家政策的不断完善，互联网与智能物流的连接也逐步成形，相信我国的电商智能物流行业会蒸蒸日上。
京东物流的应用
京东移动智能互联物流的快速发展过程可以说还只是处于初期起步阶段。虽然物流仓储以及物流的无人化、自动化发展是未来中国电商企业成本、效率和用户体验不断升级的必然,但要真正想完全顺利实现这一发展目标还依然需要电商技术的不断优化升级和每一步的不断测验和深入研究。2016年开始京东就已经开始了一款无人机的投入配送运营项目,现在为止京东已在国内全国多个城市重点二线城市同步开始飞机投入配送运营。拥有100多条固定运输线路,7种不同功能类型的专用无人机,配送重点地区主要范围包括高校,科技产业园区、办公楼、小区等半封闭式的社区落地。无人配送系统的刚起步还面临着诸多问题,目前关于无人机监管还没有一套完整的措施,对于无人机的资质、航线等等也没有同一的管理和规划,如何管理、如何调度,必定要与政府、民航部门等机构合作达成一致。无人车在遇到无法取货的情况、雨雪天气、障碍物、以及时速的控制等问题是该怎么解决。送货机器人在最后一公里的配送如何保证交通秩序和安全运营,如何在环境容量和扩大规模的需求之间掌握好平衡。日后如果想要突破更加复杂的场景,不仅仅需要机器人的高度智能化,还需要与环境以及消费者的购物习惯相结合,这些问题都需要亟待京东去解决。
京东物流的应用
我们有哪些可供选择的文档工具来表达整个应用的构建块以及应用如何工作？！
C4 模型是 Simon Brown 发明的，是我目前看到的关于软件架构文档的最好思路。我会快速地用自己的语言来阐述主要的思路，但使用的还是他的图例。
其思路是用四种不同粒度（或者 “缩放”）层级来记录软件的架构：
第一级：系统上下文图第二级：容器图第三级：组件图第四级：代码图
这是最粗粒度的图。它的细节很少但其主要目标是描述应用所处的上下文。因此，这幅图中只有一个方块代表整个应用，其它围绕着应用的方块代表了应用要进行交付的外部系统和用户。
现在，我们将应用放大，也就是上一级图中的蓝色方块，在这一级它对应的是下图中的虚线框。
在这个粒度级别，我们将看到应用得容器，一个容器就是一个应用中技术上独立的一小部分，例如一个移动 App，一个 API 或者一个数据库。它还描述了应用使用的主要技术和容器之间的通信方式。
组件图展示的是一个容器内的组件。在 C4 模型上下文里，每个组件就是应用的一个模块，不光是领域维度的模块（如账单、用户…）还包括纯粹的功能模块（如 email、sms…）。因此这个层级的图向我们展示了一个容器的主要齿轮和齿轮之间的啮合关系。
这是最细粒度的图，目的是描述一个组件内部的代码结构。在这个层级，我们使用的是表示类级别制品的 UML 图。
京东物流的应用
随着5G技术的不断改革和升级,智能互联物流已经成为5G率先试点覆盖的又一全新商业服务场景。目前,京东已经宣布其在我国的首个5G智能互联物流的产业示范园区项目定位于上海嘉定,于2019年年底全部建成,先前的估计已经全部投入了试运营。根据前期的具体规划和设计,京东建成的首个5G互联智能物流园将会引入高端层次的智能操控一体化、包装分拣自动化、识别定位精准化，将智能物流园内的人、机器、车辆、设备与货物使用大数据与互联网+的技术将其智能互联。并对其自动分拣系统、无人驾驶、自动识别、人机交互的智能互通管控以及对其整个环节实行分步管理。在5G时代下，园区内被整个移动互联网覆盖，并将智能车与自动驾驶技术相匹配，使得无人驾驶车辆能自由的在远去内各个角落穿梭。并对其路线进行特定的规划，以及引入遇到障碍物时自动躲避或出现故障时能自动产生预警自动返航的技术手段。将5G大数据应用到无人机和无人车联动巡检以及园区内人员检测防范系统，从而实现园区内人员、车辆、货物的异常联动预警以及综合实时动态管理。
京东物流的应用
第一张脑图由一系列同心圆层级组成，它们最终按照业务维度的应用模块切分，形成组件。在这张图里，依赖的方向由外向内，意味着内层对外层可见，而外层对内层不可见。
第二张则是一组平面的层级，其中最上面的一层就是前面这张同心圆，下一层是组件之间共享的代码（共享内核），再下一层使是我们自己对编程语言的扩展，最下面一层则是实际使用的编程语言。这里的依赖方向是自上而下的。
使用体现架构的代码风格，意味着代码风格（编码规范、类 / 方法 / 变量命名约定、代码结构…）某种程度上可以和阅读代码的人交流领域和架构的设计意图。要实现体现架构的代码风格，主要有两种思路。
第一种思路是通过代码制品的名字（类、变量、模块…）来传达领域和架构的含义。因此，如果一个类是处理收据（Invoice）实体的仓库（Repository），我们就应该将它命名成 InvoiceRepository，从这个名字我们就可以看出，它处理的是收据领域的概念，而它在架构中被当做一个仓库。这可以帮助我们理解它应该放在哪个地方，何时使用它以及如何使用它。但是，我认为代码仓库中并不是每个代码制品都需要这样做，例如，我觉得不必为每个实体（Entity）都加上后缀 Entity，这样做就有些画蛇添足，徒增噪音。
第二种思路是让代码仓库中的顶级制品明确地区分出各个子域，即领域维度的模块，也就是组件。
第一种思路应该很清楚，无需赘述。但第二种思路有点儿微妙，我们得深入探讨一下。
在我的第一张图里，我们已经看到，在最粗粒度的层级上，我们只有三种不同用途的代码：
因此，在源代码的根目录下我们可以创建三个文件夹来体现这三类代码，一个文件夹对应一个类别的代码。这三个文件夹表示三个命名空间，稍后我们甚至可以创建测试来断言核心对用户界面和基础设施可见，反过来却不可见，也就是说，我们可以测试由外向内的依赖方向。
一个 Web 企业应用通常拥有多套 API，例如，一套给客户端使用的 REST API，还有一套给第三方应用使用的 web-hook， 业务还有一套需要维护的遗留 SOAP API，或者还有一套给全新移动应用使用的 GraphQL API…
这样的应该通常还有一些 CLI 命令，用于定时作业（Cron Job）或按需的维护操作。当然，还有普通用户可以使用的网站本身，但也许还有另一个供应用管理员使用的网站。这些全都是同一个应用的不同视图，全都是同一个应用的不同用户界面。
实际上我们的应用可能拥有多个用户界面，其中有些还是供非人类用户（第三方应用）使用的。我们通过文件 / 命名空间来区分并隔离这些用户界面，来展现出这一点。
用户界面主要有三类：API、CLI 和网站。所以我们在 UserInterface 根命名空间里为每个类别创建一个文件夹，将不同界面的类型清晰地区分开来。
下一步，如果有必要的话，我们还可以继续深入每种类型的命名空间，再创建更细分类的用户界面的命名空间（CLI 可能不需要再细分了）。
和用户界面一样，我们的应用使用了多种工具（库和第三方应用），例如 ORM、消息队列、SMS 提供商。
此外，上述每一种工具都可以有不同的实现。例如，考虑一家公司业务扩张到另一个国家的情况，由于价格的因素，不同的国家最好采用不同的 SMS 提供商：我们需要端口相同的适配器的不同实现，这样使用时可以互相替换。另一个例子是对数据库 Schema 进行重构或者切换数据库引擎，需要（或决定要）切换 ORM 时：我们会在应用中注入两种 ORM 适配器。
因此，在 Infrastructure 命名空间来说，我们先给每一种工具类型创建一个命名空间（ORM、MessageQueue、SmsClient），然后再每一种工具类型内部为每一种用到的供应商（Doctrine、Propel、MessageBird、Twilio…）的适配器在创建一个命名空间。
在 Core 命名空间下，可以按照最粗粒度的层级划分出三类代码： 组件（Component）、共享内核（Shared Kernel） 和 端口（Port）。为这三个类别创建文件夹 / 命名空间。
1. 组件
在 Component 命名空间下，我们为每个组件创一个命名空间，然后在每个组件命名空间下，我们再分别为应用（Application）层和领域（Domain）层分别创建一个命名空间。 在 Application 和 Domain 命名空间下，我们先将全部类放在一起，随着类的数量不断增加，再来考虑必要的分组（我觉得一个文件夹下就放一个类有些矫枉过正，所以我宁愿在必要时再进行分组）。
这是我们就要考虑是按照业务主题（收据、交易…）分组还是按照技术作用（仓库、服务、值对象…）分组，但我觉得无论怎样分组影响都不大，因为这已经是整个代码组织树的叶子节点了，如果需要，在整个组织结构的最底端进行调整也很简单，不会影响代码仓库的其它部分。
2. 端口
和 Infrastructure 命名空间一样，Port 命名空间里核心使用的每一种工具都有一个命名空间，核心通过这些代码才能使用底层的这些工具。
这些代码还会被适配器使用，它们的作用就是端口和真正工具之间的转换。这种形式简单得不能再简单了，端口就是一个接口，但很多时候它还需要值对象、DTO、服务、构建起、查询对象甚至是仓库。
3. 共享内核
我们把在组件之间共享的代码放到 Shared Kernel 命名空间下。尝试了几种不同的共享内核内部结构之后，我无法找到一种适用于所有情况的结构。有些代码和 Core\Component 一样按组件划分很合理（例如 Entity ID 显然属于一个组件），有些代码这样划分却不合适（例如，事件可能被多个组件触发或监听）。也许要结合使用两种划分的思路。
最后，我们还有一些自己对编程语言的扩展。这个系列中前面一篇文章已经讨论过，这些代码本可以放在编程语言中，却因为某些原因没有。比如，在 PHP 中我们可以想到的是 DateTime 类，它基于 PHP 提供的类扩展，提供了一些额外的方法。另一个例子是 UUID 类，尽管 PHP 没有提供，但是这个类天然就是纯粹的、对领域无感，因此可以在任意项目中使用，并且不依赖任何领域。
这些代码用起来和编程语言自己的提供的功能没啥区别，因此我们要完全掌控这些代码。然而，这并不是意味着我们不能使用第三方库。我们能用而且应该用，只要合理，但是这些库应该用我们自己的实现包装起来（这样的话我们可以方便的切换背后的第三方库），而应用代码应该直接使用这些包装代码。最终，这些代码可以自成项目，使用自己的 CVS 仓库，被多个项目使用。
京东物流的应用
电商企业智能化和物流化经营管理机制的建立完善,不仅对于能够有效保证推动我国电商物流服务行业的稳定健康发展,还不仅能够规范我国物流服务企业相关工作人员的日常工作纪律行为,其在我国物流服务企业未来的正常发展经营过程中也将有着重要引导作用,相关企业工作人员因此需要充分明确自身所应当承担的社会责任和法律义务,建立合理的物流工作行为标准,减少物流企业内部混乱,助力物流企业正常经营运行。随着现代信息电子技术的不断进步发展,电商企业智能物流配送技术还非常需要充分的开发采用智能无人车、无人机等新型智能物流配送作业辅助设备,在短短的时间内快速完成物流货物的现场采购、包装、储存、物流和售后配送,有助于企业绩效定价评估从业人员及时进行物流商品绩效定价。所有的企业营销管理流程都必须能够通过利用电子商务物流平台所需要具有的信息技术和监控设备直接实现完全智能化专业物流运营管理,智能化物流技术的有效推广应用,不仅全面性地降低了专业物流管理企业的劳动强度,提高了专业物流管理企业的日常工作效率,还为物流企业发展创造了较高的社会经济效益。
京东物流的应用
智能物流系统的正常管理运作过程会自动产生大量的物流信息数据,因此对海量物流数据信息的处理可靠性存储提出了更高要求,这就必然要求智能物流管理系统必须同时具备针对海量物流数据的管理存储与综合处理利用能力,即针对物流信息数据的管理存储必须同时设置必要的信息冗余与数据备份管理机制,同时还须具备快速数据查找与实时处理等使物流信息数据符合要求的处理能力。但由于目前智能化的物流系统应用多样,不同物流子系统对物流数据的实时查找、获取和存储数据处理应用模式,以及物流数据的存储实时性能等要求也各不相同。因此为智能物流管理系统设计选取合适的物流数据进行存储与信息处理应用模式仍然是作为智能物流管理系统未来必须首先要考虑解决的重要技术问题,其直接关系影响到智能物流管理系统未来整体工作效率的持续提升。
