淘宝海量数据技术架构:Prom—数据冗余策略
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更新于2024-07-13
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"Prom—数据冗余-淘宝海量数据产品技术架构"
在淘宝海量数据产品技术架构中,Prom是一个关键的组件,它涉及到数据冗余这一核心概念。数据冗余是指在数据库设计中,为了提高数据访问效率和系统性能,有意识地在不同地方重复存储相同或相似的数据。在淘宝这样的大型电商平台,面对数十亿的店铺浏览、十亿级别的在线商品以及千万量级的交易,数据量极其庞大,处理这些海量数据带来了巨大的挑战。
首先,明细数据大量冗余是一种策略,目的是减少网络传输负担和优化读取性能。通过在多个地方存储相同的数据,可以避免每次查询都需要从远程服务器获取明细数据,从而降低网络延迟,提高响应速度。同时,这种冗余策略将大量随机读取操作转化为顺序读取,因为顺序读取通常比随机读取在硬盘上的效率更高,能显著提升数据检索速度。
淘宝的技术架构包括多个层次,如数据源、存储层、数据中间层、查询层以及计算层。其中,Prom可能作为存储层的一部分,负责处理和存储冗余数据。例如,MyFOX和RAC可能是用于处理主站数据的数据库系统,而Prom可能是用来存储这些数据的冗余副本,以支持快速的本地访问。
数据中间层/glider的作用在于隔离前端查询层和后端存储层,提供数据处理和转换的功能,确保前端应用能够高效地获取数据。查询层包括数据魔方和淘宝指数等产品,它们提供各种数据分析服务,对存储层的数据进行聚合和分析。开放API则允许外部开发者接入淘宝的数据服务。
计算层由Hadoop集群/云梯组成,用于处理大规模的离线计算任务。实时流数据处理则依赖于DataX、DbSync和TimeTunnel等工具,它们负责数据同步和流处理,确保数据的实时性和准确性。
在面对海量数据时,淘宝并没有完全依赖于传统的关系型数据库,而是将其与NoSQL技术相结合,形成互补。NoSQL数据库在处理大规模分布式数据、高并发读写方面具有优势,可以有效缓解关系型数据库的压力。同时,通过引入中间层,淘宝能够灵活地应对不同的查询需求,缓存策略也是系统化工程,以进一步优化性能。
Prom在淘宝海量数据产品技术架构中的角色是实现数据冗余,以提高查询速度和系统性能。通过合理的设计和层次化的架构,淘宝能够有效地处理和利用其庞大的数据资源,为用户提供快速、准确的服务。
2021-10-05 上传
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白宇翰
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