LinkedIn推荐系统背后的存储基础设施

“藏经阁-Storage Infrastructure behind LinkedIn's recommendation-29.p主要探讨了LinkedIn推荐系统背后的存储基础设施，包括ESPRESSO和Voldemort这两个关键组件，以及LinkedIn的高阶网络架构、主数据与衍生数据的概念、推荐数据生命周期、衍生数据服务、Lambda架构以及面临挑战的解决方案。” 在LinkedIn这个全球最大的专业网络平台上，拥有超过4.84亿的会员，并且每秒钟就有超过2个新成员加入，每月有1.07亿的独特访问者。为了支持如此庞大的用户基础和业务需求，LinkedIn构建了一套高效且强大的存储基础设施。 LinkedIn的高阶网络架构由Web数据中心、前端、中间层、主数据库和衍生数据库组成。前端处理用户的请求，中间层负责业务逻辑处理，而主数据库存储核心的原始数据，衍生数据库则用于处理分析和推荐等复杂任务。 ESPRESSO和Voldemort是LinkedIn存储基础设施中的两个重要组件。ESPRESSO可能是一个分布式键值存储系统，用于处理大规模的数据存储和检索需求，以支持推荐系统的高效运行。Voldemort可能是一个基于分区的分布式存储系统，它提供高可用性和容错性，常被用作只读（RO）数据库，用于服务那些不经常更新但需要快速访问的衍生数据。 推荐数据生命周期涉及从原始数据到生成最终推荐的全过程。在这个过程中，LinkedIn使用了Lambda架构，这是一种处理大数据的架构模式，包括实时（Stream Processing）和批量（Batch Processing）两部分，保证了新数据的实时处理和历史数据的批处理一致性。 然而，随着数据量的增加，LinkedIn面临了一系列挑战，比如如何确保数据一致性、如何优化性能、如何扩展系统以应对高并发等。为此，LinkedIn开发了像Venice这样的系统，它可能是用于统一监控和管理数据流的平台，提供关键细节和架构解决方案，帮助解决上述问题。 早期，这些改变带来了显著的成效，提高了推荐系统的效率和用户体验。未来，LinkedIn将继续探索和优化存储基础设施，以满足不断增长的业务需求和用户期望。 LinkedIn通过创新的存储解决方案，如ESPRESSO和Voldemort，以及Lambda架构和Venice，成功地支撑了其推荐系统的高性能和稳定性，同时也为处理大数据和复杂业务场景提供了宝贵的经验和参考。