构建实时用户行为服务系统：处理日均20亿数据的挑战与解决方案

"该文档详细介绍了构建一个实时用户行为服务系统架构的过程，旨在处理每日20亿级别的大数据，满足实时性、高可用性和多业务线的需求。系统设计中包含了多种技术栈，如Java、Kafka、Storm、Redis、Mysql等，并通过Storm实现了实时性保障机制。" 本文档首先提出了项目背景，描述了在一个场景中，酒店业务希望获取机票和火车票的用户行为数据，而内部业务线并未完全打通，导致数据格式杂乱，存在多个潜在需求。业务需求包括“猜你喜欢”功能、动态广告、用户画像构建以及用户意图分析，这些都需要对用户的浏览历史进行实时处理和分析。 接着，文档列举了项目面临的挑战：处理大数据量（日均十亿级别）、要求毫秒级响应的实时性、确保系统的高可用性、处理多业务线接入带来的沟通成本，以及兼容和维护各种数据格式的问题。 在架构设计部分，系统采用了一个包含APP和H5客户端、Online Client、分布式消息队列（Kafka）、流计算（Storm）、分布式缓存（Redis）、数据库集群（Mysql）和服务服务器的架构。其中，RTUB（Real-Time User Behavior）和Non-RTUB分别负责实时和非实时用户行为处理。 为了保障实时性，文档介绍了Storm的使用。Storm能够处理突发流量洪峰，通过扩展（Scaleout）来增加处理能力，采用ACK/Fail和Retry机制保证数据不丢失，同时实现幂等性，确保数据处理的正确性。在出现问题时，可以通过快速发布、停止和启动（无需A/B测试支持）来修复，从而减少数据积压。 Storm的架构由Nimbus、Zookeeper和Supervisors组成，Nimbus负责任务调度，Zookeeper用于协调，Supervisors则管理Worker进程，执行实际的数据处理工作。 这个实时用户行为服务系统架构设计充分考虑了大数据环境下的实时性、可用性和性能需求，采用了先进的技术和组件，以满足日处理20亿数据的挑战。