微博WAIC实时流计算平台：秒级百万TPS的架构演进与挑战

"如何实现秒级百万TPS的微博WAIC实时流计算平台架构演进" 是一篇深入探讨在高实时性需求推动下，微博实时流计算平台构建和优化过程的文章。作者通过分享从2015年至2018年的关键发展阶段，详细讲述了平台的发展历程。 文章首先回顾了初入实时流计算阶段，2015年通过实时流计算实现了物料池系统，2016年扩展到用户实时兴趣反馈系统，2017年增加了多媒体处理功能，如人脸识别，同时开始了实时流计算平台的初始建设。2018年，微博引入了WAIC实时流计算平台，这个平台的核心技术组件包括Storm、Kafka、Flume和Flink。 技术背景部分，文章提到了主流的实时流计算引擎，如Spark Streaming、Flink、Storm等，WAIC平台侧重于这些技术的应用。在第一阶段，架构基于Flume收集实时日志，通过Kafka传输，再由Storm进行处理。然而，这一阶段面临的问题包括手动编码的工作负担重、代码重复率高、故障排查依赖于手动检查日志以及缺乏统一的监控机制。 随着业务规模扩大和性能需求的提升，平台进入了初建阶段。目标是构建一个可配置、沉淀工作量的开发框架，并建立统一的监控平台。在这个阶段，接入日志的方式多样化，包括Scribe、Kafka和Mcq，数据被整合到实时队列，根据不同业务场景分布在不同的实时集群中处理。此外，为了降低开发成本，团队还自主研发了WeiPig框架，旨在简化开发流程并提高效率。 总结DQRA设计模式在文章中并未详述，但可以推测可能是一种针对实时流计算平台设计和优化的方法论或者最佳实践，它可能涉及数据质量（Data Quality）、响应时间（Response Time）、可靠性（Reliability）和可伸缩性（Availability）等方面的考量。 在整个架构演进过程中，文章着重展示了微博如何通过持续的技术升级和平台化管理，应对实时性需求的挑战，以达到秒级百万TPS的处理能力。这不仅是技术层面的提升，更是业务驱动和技术战略的结合，体现了现代实时流计算平台建设的关键要素和最佳实践。