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数据查询如何做到毫秒级响应

发布时间:2021-02-27 12:50:22 所属栏目:外闻 来源:互联网
导读:主要难点。 系统架构要求 知乎的 Post Feed 服务是一个关键系统,用户可以通过该系统接收网站上发布的内容。 后端的 Moneta 应用程序存储用户已阅读的帖子,并在知乎的推荐页面的帖子流中过滤掉这些帖子。 Moneta 应用程序具有以下特征: 需要高可用性数据

主要难点。

系统架构要求

知乎的 Post Feed 服务是一个关键系统,用户可以通过该系统接收网站上发布的内容。

后端的 Moneta 应用程序存储用户已阅读的帖子,并在知乎的推荐页面的帖子流中过滤掉这些帖子。

Moneta 应用程序具有以下特征:

  • 需要高可用性数据:Post Feed 是第一个出现的屏幕,它在推动用户流量到知乎方面发挥着重要作用。
  • 处理巨大的写入数据:例如,在高峰时间每秒写入超过 4 万条记录,记录数量每天增加近 30 亿条记录。
  • 长期存储历史数据:目前,系统中存储了大约 1.3 万亿条记录。随着每月累积约 1000 亿条记录并且不断增长,历史数据将在大约两年内达到 3 万亿条记录。
  • 处理高吞吐量查询:在高峰时间,系统处理平均每秒在 1200 万个帖子上执行的查询。
  • 将查询的响应时间限制为 90 毫秒或更短:即使对于执行时间最长的长尾查询,也会发生这种情况。
  • 容忍误报:这意味着系统可以为用户调出许多有趣的帖子,即使有些帖子被错误地过滤掉了。

考虑到上述事实,我们需要一个具有以下功能的应用程序架构:

  • 高可用性:当用户打开知乎的推荐页面时,找到大量已经阅读过的帖子是一种糟糕的用户体验。
  • 出色的系统性能:我们的应用具有高吞吐量和严格的响应时间要求。
  • 易于扩展:随着业务的发展和应用程序的发展,我们希望我们的系统可以轻松扩展。

勘探

为了构建具有上述功能的理想架构,我们在之前的架构中集成了三个关


(编辑:威海站长网)

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