携程实时计算平台：架构实践揭秘与关键技术应用

携程实时计算平台"Muise"是携程公司内部用于实时数据分析和处理的核心系统，其架构设计和实现展示了公司在大数据和实时计算领域的深厚积累与实践经验。本文档由潘国庆在2018年10月21日撰写，主要关注于平台的概况、架构设计、面临的挑战与解决方案、迁移的应用场景以及未来发展规划。 平台概况部分介绍了Muise的基本背景，它是以希腊神话中的文艺女神缪斯命名，专注于处理实时数据，其性能可达到秒级甚至毫秒级延迟，适用于高吞吐量和低延迟的流式数据处理。数据源主要包括Hermes Kafka（作为消息队列）和MySQL、Qmq等，数据处理通过Muise JStorm、Spark Streaming和Flink等实时处理框架进行。 架构设计与实现中，Muise平台的基础包括一个由JStorm 2.1.1、Spark 2.0.1、Flink 1.6.0以及Kafka 2.0构成的核心技术栈。该平台能够处理大规模的数据流量，涉及超过300个主题，每日增量达到10TB以上，平均每秒钟处理200KTPS，峰值可达900KTPS。平台支持11个业务线，包含350多个JStorm作业和120多个Spark Streaming和Flink作业。 Muise的特点在于其高可用性和消息处理成功率，达到99.99%，同时运行在由13个集群、200多台机器组成的分布式环境中，包括150多台JStorm节点、50多台Yarn和100多个Kafka节点。为了保证服务质量，平台采用Hermes和Storm的消息队列，分别实现了低至200ms和20ms的平均消息延迟。 文章还详述了平台的作业管理，通过Portal界面统一管理JStorm、Spark Streaming和Flink的作业，并利用JStorm、Spark和Flink的内置Metrics框架进行监控和告警，实现了自定义指标的收集和集中管理，确保全面的性能监控和故障预警。 此外，文章提到了Muise的功能模块，如Adhoc查询、AI协作平台、GPU云平台以及机器学习，展示了平台在数据处理和分析方面的多样化能力。开发平台Zeus则可能是团队的开发工具集，而Hadoop、Hive、Spark、HBase、Presto、Kylin等分布式存储和计算框架则是平台数据处理的基础。 最后，文档探讨了Muise平台的发展历程，从2015年的第二季度起，经过多次迭代和优化，平台不仅满足了当时的需求，也为未来的扩展和升级预留了空间。未来规划可能涉及到更先进的技术应用、数据治理的深化以及与人工智能和机器学习的深度融合。 这篇文章深入剖析了携程实时计算平台Muise的构建、运营和优化过程，对于理解和构建高效、稳定的实时计算平台具有很高的参考价值，特别是在大数据和实时处理场景下。