数据查询如何做到毫秒级响应

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）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!