宜信数据一致性与实时抽取:日志与Kafka驱动的解决方案
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更新于2024-08-28
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在互联网金融企业宜信,数据一致性与实时性是至关重要的。传统的数据抽取方式,如DBA在业务低峰期开放备库,虽然解决了数据一致性的问题,但时效性较差,往往导致数据延迟,且存在冲突和重复抽取的问题。为解决这些问题,宜信引入了LinkedIn的做法,利用日志和消息队列Kafka来构建更高效的数据基础设施。
首先,日志被设计为所有系统操作的基础,记录每一笔数据的变更。这样,数据不再依赖于周期性的抽取,而是通过实时的、异步的方式传播。Kafka作为关键的消息传递系统,提供了高吞吐量和可靠性,使得数据使用者能够即时订阅并处理最新的日志事件,从而达到数据一致性与实时性的双重保障。
具体应用中,不同的数据使用方可以根据自身需求选择不同的数据存储方式。例如,大数据分析团队可以将数据存储到Hive或Spark表中便于查询;搜索引擎则可能选择Elasticsearch或HBase;缓存服务可能用Redis或Alluxio来存储日志,提供快速访问;而那些需要同步的用户可以直接将数据写入自己的数据库,确保数据同步。
相较于Sqoop等定期抽取方式,基于日志和Kafka的方法避免了侵入式开发和性能损耗,以及双写带来的复杂性。它允许系统以最小的修改和干扰来适应变化,提高了整体数据管理的灵活性和效率。通过这样的设计,宜信成功地实现了数据的一致性和实时性,显著提升了数据驱动决策的能力和用户体验。
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