淘宝海量数据技术架构-Glider与HBase应用
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更新于2024-08-13
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"Glider架构是淘宝海量数据产品技术架构中的一个重要组成部分,旨在解决大规模数据查询和处理的挑战。该架构主要包括Dispatcher、Controller、配置解析、请求解析、一级缓存、action、MyFOX、Prom、二级缓存以及datasource等组件。Glider作为数据中间层,用于隔离前端查询和后端存储,提升数据查询效率和系统性能。同时,它还涉及到JOIN和UNION操作,以及filter功能,以满足复杂的数据处理需求。"
在淘宝的海量数据场景下,Glider架构发挥了关键作用。面对30亿店铺和宝贝浏览、10亿在线商品、千万级别的交易笔数,以及数据产品相关的50G统计汇总结果和千万量级数据查询请求,Glider需要保证平均20.8毫秒的响应时间。在这种高并发、大数据量的环境下,计算速度、处理吞吐量、存储效率以及查询性能都是巨大的挑战。
Glider架构中的Dispatcher负责任务调度,Controller进行流程控制,配置解析和请求解析确保了数据请求的正确性和高效性。一级缓存和二级缓存则通过存储常用数据,减少了对底层存储的访问,提高查询速度。MyFOX和Prom可能是特定的中间件或组件,它们在系统中扮演着特定角色,例如数据处理或监控。datasource则是数据源管理,用于连接和管理不同的数据存储。JOIN和UNION操作支持了多表数据的整合,而filter则用于根据条件过滤数据。
淘宝选择了关系型数据库作为基础,如Oracle RAC,因为它们提供成熟稳定的开源产品和强大的SQL查询能力。然而,NoSQL数据库也被视为SQL的有效补充,它们在处理特定类型的大数据问题上表现出色。Glider架构通过中间层将这两种数据库的优势结合,降低了前端应用直接操作数据库的压力,同时也优化了缓存策略,使之成为系统化工程,从而提升了整体系统的性能和响应速度。
此外,实时流数据处理也是架构的重要部分,通过DataX、DbSync和TimeTunnel等工具进行数据同步和流处理,确保了数据的实时性。Hadoop集群(云梯)则承担了离线批量计算的任务,每天处理大量数据,结果存储在Glider中供查询使用。
总结来说,Glider架构是淘宝应对海量数据挑战的关键技术,它融合了传统关系型数据库和NoSQL的优势,利用缓存策略和数据中间层来优化查询效率,同时通过各种工具和组件实现数据的实时处理和存储,为淘宝的数据产品提供了高效、稳定的支持。
2012-10-26 上传
2021-04-03 上传
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黄宇韬
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