每当京东的“双十一”大促期间，全公司上下的紧张气氛几乎可以化作一道无形的震动传遍每个角落。

无数晚上的深夜加班、凌晨的应急处理已经成了物流团队的日常。

夜深人静时，供应链大屏幕上的数据流动，却让所有一线员工揪心。

屏幕上每分钟刷新的170多项重要指标，让人目不暇接，但正是这些数据，支撑着京东物流庞大的运转体系。

那天，大屏幕上突然出现了异样，物流部门的郑冰紧盯着屏幕，近乎不敢呼吸。

原本顺畅的数据流变得缓慢，甚至出现了停滞，这意味着数百万用户的订单可能会被耽误。

团队里的每一个人都屏息凝神，紧张得仿佛空气都变得厚重了起来。

这样一幕并不罕见，但每一次都让人心脏悬在嗓子眼。

在打造供应链大屏的过程中，选择合适的数据模型和存储方案至关重要。

郑冰团队面临的一大难题就是如何选择能够承载巨大数据量且查询高效的数据库。

团队曾决定使用Elasticsearch（ES），但实际运用中发现ES的写入性能和查询性能未能达到预期。

同事李明曾提议尝试ClickHouse（CH），虽然此前团队对CH的了解有限，但测试结果让他们眼前一亮。

相较于ES，CH在同等数据量下占用的磁盘空间几乎是后者的1/3到1/30，写入和查询性能更是显著提升。

团队最终在不断的摸索和尝试中，选定了CH作为大屏的数据存储核心。

在解决了存储问题后，他们着手设计整体架构。

为确保数据的实时性和准确性，郑冰制定了一套五层架构方案：模型加工层、数据处理层、单仓指标加工层、区域指标加工层和展示层。

这看似复杂的多层架构，实际上大大简化了代码的复杂度，提升了后期维护和扩展的便利性。

每层架构都有明确分工，比如数据处理层专注于接收和处理各种原始数据，保证数据的完整性；展示层则负责将加工好的数据以直观的方式呈现给用户。

五层架构不仅确保了数据处理的顺畅，也提高了指标数据的复用率。

单纯的架构设计并不能解决所有问题。

如何保证数据的维度一致性和时间一致性同样重要。

针对这一难题，团队设计了指标分层和一致性保障机制。

同一条数据会在完成单仓层的处理后，继续向上卷起到更高维度，如区域层和全国层。

这样的设计不仅保障了各维度数据的一致性，也让数据在各个时间点上保持同步。

为了应对复杂的业务需求，他们还使用了缓存表的方式，在不同的业务报表场景下进行灵活查询。

这种化繁为简的方法大大提升了数据查询的效率。

稳定性对于数据大屏尤为关键。

郑冰清楚，大屏幕的稳定性直接影响到业务部门的决策效率。

为此，他们在数据链路长、故障点多的现状下，设计了多种稳定性保障机制。

从接口服务兜底到数据准确性验证，再到重算机制，一套系统的稳定性机制被逐步建立。

在实际操作中，他们也不断总结经验。

例如，当遇到机器房网络故障或Flink偶发丢消息的情况时，他们通过数据快照和重算机制迅速恢复数据，并将关键数据链路进行双流处理，确保了大屏幕的高可用性。

如今，供应链大屏幕的每一次数据刷新的背后，都承载着团队夜以继日的努力和智慧结晶。

这个充满挑战的项目并不会因为某一次发布而停止脚步，它会持续演变和升级，适应未来。

郑冰偶尔会想起大数据屏幕刚起步那段时间的紧张与兴奋，那个一起研发、一起熬夜、一起解决问题的团队，每一个成员的努力都是这次成功的关键。

一次次的磨砺和尝试，不仅成就了这个项目，更是成就了他和团队的成长。

当他站在大屏幕前，看着那平稳流动的数据，仿佛能看到未来更多的可能性。

每一个数据都像是一颗星星，闪烁在广袤的物流网络中。

未来，他们将继续用技术和智慧构建更高效、更智能的供应链，为每一个用户带来更好的购物体验。

这不仅仅是一个项目，更是一次次对理想的追求和对未来的探索。