携程实时用户行为系统重构：提升推荐实时性与稳定性

"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一项关键服务，它广泛应用于多项业务场景，如推荐系统（如“猜你喜欢”）、动态广告、用户画像构建以及浏览历史记录等。这一服务的核心目标是通过实时数据分析，提高用户在应用内的互动效率和交易转化率。在旅游行业中，由于用户的多元化需求，跨业务线的实时推荐至关重要，它能够整合各种旅游产品信息，更好地满足客户需求。 然而，携程原有的实时用户行为系统面临着几个挑战：1) 数据收集不全面，导致分析结果可能失真；2) 数据输出格式不统一，增加了不同业务部门的对接成本；3) 日志处理模块基于Web Service，难以适应复杂的处理策略和应对高流量情况下的扩展需求。 随着旅游市场的快速发展，数据量急剧增长，对系统的实时性、稳定性、性能和可扩展性提出了更高的要求。为了解决这些问题，携程重新设计了实时用户行为系统，采用了一个全新的架构。 新架构分为处理流和输出流两个部分。处理流中，客户端（App、Online、H5）产生的用户行为日志首先被上传到服务器的CollectorService，然后通过分布式队列（如Kafka）进行消息传递。数据处理模块利用流计算框架（如Storm）进行实时处理，将处理后的数据存储在数据层，由分布式缓存（如Redis）和数据库集群（如MySQL）共同支撑。在输出流中，后端webservice根据需求从数据层获取数据，供内部服务或前端展示使用。 技术选型方面，携程选择了Java作为主要开发语言，因为Java在公司内部应用广泛，且有丰富的大数据组件支持。Kafka用于消息队列，已在公司内部成熟应用；Storm作为流计算框架，提供了良好的运维支持。Redis则因其高可用性、SortedSet功能和自动过期机制，成为理想的缓存选择。MySQL作为关系型数据库，以其稳定性及在大规模数据处理中的性能表现，成为了数据存储的基石。 总结来说，携程的实时用户行为系统更新旨在优化数据处理流程，提升服务质量，以应对大数据时代的挑战。通过合理的技术选型和架构设计，系统实现了更高效的数据处理、更统一的数据接口以及更强的扩展能力，为携程的业务发展提供了有力的技术支撑。