阿里巴巴HBase在搜索推荐中的实践与优化

"HBase在阿里搜索推荐中的应用" HBase是一种分布式、列式存储的NoSQL数据库，广泛应用于大数据领域。在阿里巴巴集团，尤其是在搜索和推荐系统中，HBase扮演着核心角色。自2010年起，阿里巴巴就开始使用HBase，并经历了多个版本的迭代，目前建议使用最新版本以获取最佳性能和稳定性。HBase在阿里的集群规模相当庞大，拥有5000+总节点，最大的集群包含2000+节点，每日处理超过5000万次/秒的集群吞吐量，单机峰值可达10万次/秒，单CPU支持的QPS（每秒查询率）高达8000。 在应用场景方面，HBase主要用于存储搜索和推荐业务所需的数据。例如，淘宝的商品、用户数据会被实时或离线地存入HBase，然后经过处理再导入搜索引擎，以实现个性化搜索。此外，PORSHE机器学习平台也会利用HBase存储用户行为数据和模型特征，支持模型训练和预测过程。搜索结果的连续性和个性化，如用户首次搜索手机后，后续搜索会受到前一次结果的影响，也是通过HBase来实现的。 在系统架构中，HBase与计算引擎紧密结合，强调高吞吐和低延迟。尽管HBase的延迟在实际线上环境中表现良好，但其故障恢复时间较长，限制了它在某些对实时性要求极高的在线服务中的应用。HBase的架构包括核心模块（处理读写操作）、分布式服务（如故障恢复）以及底层的文件系统。在实际运行中，RPC通信、返回结果处理、以及各个模块的优化都是面临的挑战和优化点。 针对性能优化，阿里巴巴的技术团队对RPC瓶颈进行了深入研究和改进，以提升服务响应速度。他们还对服务器层面的分布式服务和故障恢复机制进行优化，确保系统的稳定性和可靠性。同时，底层文件系统的优化也是提升整体性能的关键。 总结来说，HBase在阿里搜索推荐中的应用展现了其在大数据场景下的强大处理能力，特别是在高并发、低延迟的业务需求下。通过持续的版本升级和系统优化，HBase已经成为支撑阿里巴巴大规模数据存储和处理不可或缺的一部分，并对未来的搜索和推荐技术发展有着深远的展望。