携程实时用户行为服务系统重构:Java+Kafka+Storm+Redis实践
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"携程实时用户行为服务系统架构实践" 这篇文档介绍了携程如何重构其实时用户行为服务系统,以解决原有系统存在的数据不全、格式不统一以及处理能力不足等问题。新系统的设计着重于提高实时性、稳定性和扩展性,以适应旅游市场的快速增长和多元化需求。 在新架构中,系统主要分为处理流和输出流两部分: 1. **处理流**: - **客户端行为日志收集**:用户行为日志通过App、Online、H5等渠道上传至服务端的CollectorService。 - **消息队列**:CollectorService将日志消息发送到分布式队列(如Kafka),提供缓冲和负载均衡。 - **流计算处理**:使用流计算框架(如Storm)从队列中读取数据,进行实时处理,例如用户行为分析、特征提取等。 - **数据存储**:处理后的数据被写入数据层,包含分布式缓存(如Redis)和数据库集群(如MySQL)。 2. **输出流**: - **数据获取**:内部服务(如推举系统)或前端应用(如扫瞄历史)通过WebService接口从数据层拉取所需信息。 - **服务调用**:调用方可以是内部其他服务,也可以直接响应前端请求。 技术选型上,携程选择了Java作为主要开发语言,因为公司在Java上有深厚的积累,同时Java的大数据组件较为成熟。Kafka作为消息中间件,已经在公司内部广泛应用,而Storm则提供了流处理的能力。Redis用于缓存,其高可用性、排序集合及过期策略等功能满足了系统需求。MySQL作为数据库,用于存储持久化数据。 整个系统设计的目标是提升服务的实时响应能力,增强系统的稳定性和可扩展性,以应对不断增长的数据量和多样的业务需求。通过优化这些关键组件,携程能够更好地支持实时用户行为分析,从而提升用户体验,例如通过猜你宠爱功能提供个性化推荐,提高交易效率。
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