供应链数据中台：Flink实时计算架构实战
引子：一次决策的代价 “为什么昨天的销售报表现在才出来？市场部要的促销数据还要等多久？” 这是2022年底，CEO在周会上的质问。当时我们的数据报表都是T+1（次日）生成，决策永远慢半拍： 真实案例： 某SKU在双十一0点开卖，2小时售罄 但报表第二天早上才显示"热销" 错失最佳补货窗口，损失百万级销售额 核心痛点： 报表延迟：T+1日报，决策滞后 数据孤岛：12个系统，口径不一致 取数慢：临时SQL查询耗时30分钟+ 无法预警：库存告急、异常订单发现太晚 经过6个月的数据中台建设，我们实现了： 数据实时性：T+1 → 秒级 查询响应：30秒 → 3秒 报表数量：20+ → 100+ 决策效率：提升50% 这篇文章，就是那段时间架构设计和技术实现的完整总结。 业务痛点：报表慢、数据乱 痛点1：T+1日报 传统方案：每天凌晨2点跑批，ETL处理 00:00 业务数据产生 02:00 定时任务启动，从12个系统抽数据 03:00 数据清洗、转换 04:00 写入数据仓库 08:00 业务人员看到昨天数据 延迟：8小时+ 业务影响： 无法实时监控订单异常 库存告警不及时 促销效果无法快速评估 痛点2：数据口径不一致 示例：同一个指标，不同系统统计结果不同 销售额统计差异： - OMS订单系统：¥1,234,567 （已下单） - WMS仓储系统：¥1,189,023 （已发货） - 财务系统： ¥1,156,789 （已收款） 哪个是对的？都对，但口径不同！ 痛点3：临时取数耗时长 -- 运营经理的需求：统计最近30天各仓库的出库量 SELECT warehouse, COUNT(*) as total FROM outbound_orders WHERE create_time >= '2024-01-01' AND create_time < '2024-02-01' GROUP BY warehouse; -- 执行时间：38秒（全表扫描1000万行） 技术选型：Lambda vs Kappa Lambda架构（传统） 批处理层（Batch Layer） ↓ Hadoop/Spark 用户请求 → 服务层 ← ↓ 数据仓库 ↑ 实时层（Speed Layer） ↑ Flink/Storm 优点： ...