阿里流计算：应对双11数据洪峰的实战策略与技术揭秘

《藏经阁-挑战双11实时数据洪峰的流计算实践》是一篇由阿里巴巴数据技术及产品部的陈同杰撰写的论文，主要探讨了阿里巴巴在处理双11期间大规模实时数据挑战时所采用的流计算技术实践。文章首先概述了阿里流计算的基本概念和应用，如双十一媒体直播大屏的数据实时展示以及商家统一数据平台——生意参谋的业务需求，强调了数据量的庞大，每秒处理1亿记录，每天达到万亿记录级别，数据规模达到PB级别。 文章着重介绍了阿里巴巴面临的主要挑战，包括低延时（LowLatency）、高精度（Exactly-Once）处理、高吞吐（HighThroughput）以及严格的SLA（Service Level Agreement）保障。在技术层面，文中提到了阿里巴巴如何通过分布式日志回流系统（如DataHub）、实时数据仓库（DWD）和分析服务（DWS/ADS）层的架构设计来应对这些挑战。特别是Flink技术的选择和使用，它被用来进行数据处理，因为其支持状态ful processing，能够实现同步网络IO和异步写入，保证数据一致性，且Blink引擎的引入进一步优化了存储和检查点机制，通过sst文件管理和快速的增量检查点（IncrementalCheckpoint）来提高数据处理速度和恢复效率。 相比于其他流计算引擎如Storm、SparkStreaming，Blink的优势在于其经典架构结合RocksDB State Backend，提供了更高效的数据存储和一致性保障。此外，Blink通过异步写操作、本地修改以及Asynchronous write across network，减少了网络延迟，确保了系统的高并发性能。论文还展示了Blink在存储方面的时间线管理和更快的检查点恢复过程，这些都显著提升了处理实时数据洪峰的能力。 总结来说，这篇文章深入剖析了阿里巴巴在双11期间如何利用先进的流计算技术，特别是Flink和Blink引擎，来解决海量实时数据的处理问题，强调了在保证数据准确性、实时性以及系统稳定性方面的重要实践策略。这对于理解和学习大规模实时数据分析和处理具有很高的参考价值。