阿里搜索：HBase的10年演进与4000万QPS实战

HBase在阿里搜索中的应用实践深入探讨了其在阿里巴巴庞大体系中的关键作用和实践经验。自2010年起，随着十余个版本的迭代，阿里搜索逐渐建立起对HBase的深度依赖。早期版本中，1.1.2版本存在明显的性能问题，但后续的1.1.3及以后版本经过了大量优化，提供了更稳定的性能。 阿里搜索的HBase集群规模庞大，单是在阿里搜索内部，就有超过3000个节点，最大集群更是超过了1500个，整个阿里集团的节点数量远超此规模。这种大规模集群使得HBase在处理高并发场景下表现出色，例如在去年双11期间，离线集群的每秒访问量能够超过4000万次，单机吞吐量高达10万次，即使在CPU使用率高达70%的情况下，仍能支持8000+QPS，充分体现了其高效的数据处理能力。 HBase在阿里搜索中扮演核心存储系统的角色，与计算引擎紧密协作，主要服务于搜索和推荐两大业务领域。索引构建过程中，HBase负责接收来自MySQL等在线数据库的商品和用户数据，通过流式处理实时导入并构建索引，确保搜索结果的实时性和准确性。对于推荐系统，Porshe机器学习平台将模型和特征数据存储在HBase中，实时用户行为数据也同步更新，从而不断优化推荐算法，提升用户体验。 另一个关键应用场景是机器学习。例如，在用户购物过程中，如果未找到满意的产品，HBase支持根据用户的搜索条件和历史行为，结合机器学习模型，实时调整搜索结果排序，让相关产品更优先出现在用户眼前，增强了个性化推荐的效果。 总结来说，HBase在阿里搜索中的应用涉及数据处理、实时分析和机器学习等多个层面，它不仅是存储和检索数据的基石，也是驱动搜索和推荐算法优化的重要组件。通过与高性能计算资源的集成，HBase确保了阿里搜索在面对海量数据和高并发请求时的稳定性和响应速度，对提升整体业务效率起到了至关重要的作用。