Autodesk的可扩展事件系统：Kafka与Mesos的结合

"该文描述了Autodesk构建的一个基于Mesos的可扩展事件系统，旨在连接后端组件，包括活动流、渲染、数据转换、BIM、身份管理和日志分析等。文中提到，系统设计的核心是Kafka作为存储，前端通过API与Kafka交互，而系统分为API层和后端流处理层，两者独立扩展并使用Scala和Play!框架，以及Akka actor系统。后端实现了定制的Kafka生产者和消费者，并用actor管理缓冲区。系统还利用RabbitMQ进行路由，通过AMQP队列实现扩展。" 在构建这个可扩展事件系统的过程中，主要涉及以下知识点： 1. **集中式事件系统**：此系统设计用于集中处理来自不同后端组件的事件，促进组件间的通信，支持各种功能如活动流、渲染、BIM处理、身份管理、日志报告和数据分析。 2. **Apache Kafka**：作为存储核心，Kafka是一个高吞吐量、低延迟的消息队列，适用于实时数据流处理。它的稳定性和广泛使用使得它成为理想的事件存储选择。 3. **API层与后端层**：系统采用双层架构，API层处理客户端请求，提供无状态服务；后端层负责处理与Kafka的长期交互，包含有状态的流处理进程。 4. **Scala与Play!框架**：整个系统采用Scala编程语言编写，利用其强大的并发能力。Play!框架是一个用于构建Web应用的轻量级框架，适合快速开发和响应式应用。 5. **Akka actor系统**：Akka是基于actor模型的并发库，每个节点可运行数百个actor，提高系统的并发处理能力。在这里，actor用于管理预读和写入缓冲区，实现高效的Kafka交互。 6. **RabbitMQ**：作为消息中间件，RabbitMQ提供了路由功能，通过AMQP协议连接API层和后端层。使用逻辑分片技术，可以根据特定条件（如cookie值散列）进行负载均衡，支持系统扩展。 7. **数据存储与监控**：分析数据存储在Splunk中，用于日志分析；度量数据则存储在Librato中，通过collectd在容器中收集。这种架构提供了全面的数据管理和监控能力。 8. **扩展性设计**：系统设计强调自我扩展能力，每个组件都能根据负载独立扩展，同时保持与其它组件的正确通信，确保服务的连续性和可靠性。 通过这些技术的组合，Autodesk创建了一个灵活、可扩展的事件处理平台，能够处理大量实时数据流，并适应不断变化的业务需求。