20亿数据实时处理：携程用户行为服务系统升级与架构优化

"《日处理20亿数据，实时用户行为服务系统架构实践》这篇文章主要探讨了携程公司如何应对海量用户行为数据处理的需求，特别是在实时推荐系统中的挑战和优化。携程的实时用户行为服务是核心基础服务，应用于猜你喜欢、动态广告、用户画像和浏览历史等多个场景，以提升用户体验和转化率。 原系统存在的问题包括数据覆盖不全、数据格式不统一导致接入成本增加，以及日志处理模块基于Webservice的架构难以支持灵活的数据处理策略和应对流量高峰期的扩容需求。随着旅游市场的迅速增长，对系统实时性、稳定性和性能的要求越来越高。 为了适应这种变化，文章介绍了新设计的系统架构，如图1所示，分为处理流和输出流两个部分。处理流通过App/Online/H5客户端收集行为日志，通过CollectorService转发至分布式队列，利用流计算框架（如Storm）进行数据处理，最终存储在由分布式缓存（Redis）和数据库集群（MySQL）构成的数据层。输出流则从数据层拉取数据，供内部服务（如推荐系统）调用或直接展示给用户（如浏览历史）。 技术栈的选择考虑到了公司的现状和优势，Java作为主流语言被广泛使用，且有丰富的大数据组件支持；Kafka作为高效的消息队列，已经在公司得到了广泛应用；Storm提供了实时流处理能力；Redis凭借其高可用性、SortedSet特性和过期机制解决了特定需求；而MySQL作为稳定的基础存储，与NoSQL选项如HBase和Elasticsearch相比，更适合处理大规模数据的查询和存储。 总结来说，这篇文章详细阐述了携程如何通过改进架构和选择合适的技术栈，以应对日处理20亿数据的挑战，确保实时用户行为服务系统的高效、稳定和可扩展，从而更好地服务于各类业务场景，满足用户需求。"