基于内存的分布式计算： TalkingData解决千万级日活挑战

"本次分享由TalkingData企业产品研发总监周国平主讲，主题聚焦于"基于内存的分布式计算实践"。在移动运营平台企业版的发展历程中，该团队一直致力于提供一个弹性的解决方案，以支持不同规模的企业客户，确保系统的稳定性和易维护性。从最早的V1.0版本到V3.0，产品经历了持续的迭代升级，设计之初的目标是支撑500万的日活跃用户，主要采用MySQL作为数据库。 然而，在遇到某个客户APP日活跃量激增至2000万的情况时，团队面临挑战。MySQL的binlog快速占用磁盘空间，反映出V3.0版本在面对大规模数据时的性能瓶颈。为了解决这个问题，团队采取了使用bitmap索引技术，这是一种高效且节省存储空间的方法，特别适合实时计算日活、留存和转化漏斗等指标，并能够实现实时排重。 然而，将bitmap索引存储在MySQL中存在局限性，因为MySQL不直接支持bitmap数据类型，所以必须将bitmap对象作为blob类型存储。这意味着更新bitmap索引时，需要从数据库查询出该位，进行更新后再更新回数据库，导致了一定的性能开销。这反映了在内存和分布式计算环境中的权衡，即如何在保证数据一致性和性能之间找到最佳平衡。 通过此次分享，观众将了解到如何在实际项目中运用内存优化策略，应对分布式计算中的挑战，以及如何在选择数据库技术时考虑到系统的可扩展性和性能需求。此外，还将深入探讨在大数据背景下，如何通过内存计算来提升数据处理效率和系统的整体性能。周国平的讲解将为分布式计算领域的实践者提供宝贵的实战经验和思考角度。"