小米流式平台演进：一体化解决方案与Flink实战

小米流式平台架构演进与实践是一个关于小米公司内部实时数据处理和流式计算的重要项目。自2010年起，随着业务规模的不断增长，小米对流式数据的需求和管理经历了多个迭代和发展阶段。 首先，小米流式平台的愿景是提供一个一体化、平台化的解决方案，为所有业务线处理实时数据，确保高效、稳定和灵活的数据流动。核心组件包括： 1. **流式数据存储**：小米自主研发的消息队列系统Talos，类似于Apache Kafka，但具备独特的特性和优化，承担存储和缓存流式数据的任务。Talos不仅支持数据接入，还能高效地存储庞大的日志和数据库数据，每天处理的数据量高达1.2万亿条，峰值流量达到4300万条每秒。 2. **流式数据接入与转储**：TalosSource用于收集用户的实时埋点数据（如APP和WebServer日志）以及数据库数据（如MySQL、HBase等），并通过TalosSink将这些数据近乎实时地传输到其他系统，每天转储的数据量达到了惊人的1.6PB。 3. **流式数据处理**：小米采用Flink、Spark Streaming和Storm等计算引擎进行实时数据处理，其中Flink的应用尤为突出，每天处理7000亿条消息，数据量超过1PB，展现了强大的实时计算能力。Flink作业数量超过200个，反映出平台对高性能计算的依赖。 小米流式平台的发展历程分为三个主要阶段： - **StreamingPlatform1.0**：起始于2010年，初期依赖Scribe、Kafka和Storm等技术进行数据收集和转储，奠定了基础架构。 - **StreamingPlatform2.**：这一阶段，小米进一步优化了平台，引入了更先进的技术和组件，以适应日益增长的数据处理需求和复杂性。 - **当前阶段**：随着业务和技术的演进，小米正在对平台进行持续的优化和重构，比如计划基于FlinkSQL重构TalosSink，以提升标准化服务的同时增加定制化选项。 小米流式平台的实践表明，一个成功的流式平台不仅需要强大的数据处理能力，还需要灵活的存储策略和高效的接入/转储机制，以应对海量实时数据带来的挑战。随着技术的不断进步，小米将继续推动平台的创新，以满足未来业务发展的需求。