携程实时用户行为系统重构：解决数据覆盖与实时性挑战

"携程实时用户行为系统实践" 携程实时用户行为系统是该公司提供的重要服务，它在各个业务场景中发挥着关键作用，如推荐系统、动态广告、用户画像和浏览历史记录。尤其在“猜你喜欢”功能中，系统通过分析用户的行为，实时提供个性化的旅游产品推荐，以提升交易效率。在一站式旅游服务平台上，跨业务线的实时推荐能够更好地满足用户的多元化需求。 然而，原有的实时用户行为系统面临诸多挑战，主要包括数据覆盖不全、缺乏统一的数据输出格式，这增加了各使用方的接入成本，以及日志处理模块基于webservice，难以适应多样的数据处理策略和流量高峰时的扩容需求。 随着旅游市场的高速发展，数据量持续增长，对系统的实时性、稳定性、性能和扩展性提出了更高要求。为解决这些问题，携程重构了实时用户行为系统，采用了新的架构设计。 新架构分为处理流和输出流。处理流中，客户端（App、Online、H5）产生的行为日志通过CollectorService上传至分布式队列，由流计算框架（如Storm）读取处理后，将数据存储在数据层，包括分布式缓存（如Redis）和数据库集群（如MySQL）。输出流则涉及webservice后台从数据层拉取信息，提供给内部服务或前台展示。 技术栈选用了Java、Kafka、Storm、Redis、MySQL、Tomcat和Spring。Java因公司内部广泛使用及成熟的大数据组件而被选用；Kafka作为消息队列已有成熟应用，Storm提供了良好的流计算支持；Redis因其高可用性、SortedSet功能和过期策略满足系统需求；MySQL则凭借其稳定性和高性能，在十亿级别的数据处理上表现出色。 新架构的优势在于提高了系统的实时响应能力，降低了接入成本，同时增强了系统在面对大规模数据和高并发情况下的稳定性和扩展性，确保了携程能够持续为用户提供高效、精准的实时服务。