本文是圍繞著快手的數(shù)據(jù)服務(wù)化中臺(tái)進(jìn)行介紹。第一部分是背景介紹,包括數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的痛點(diǎn),第二部分是介紹大數(shù)據(jù)服務(wù)化平臺(tái),包括平臺(tái)架構(gòu)以及關(guān)鍵細(xì)節(jié)詳解,第三部分是經(jīng)驗(yàn)總結(jié)和未來(lái)思考。(本文內(nèi)容已經(jīng)在2020 年 Top 100 全球軟件案例研究峰會(huì)進(jìn)行過(guò)分享。) 背景快手是一家數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的公司,數(shù)據(jù)扮演了非常重要的角色,而數(shù)據(jù)的生產(chǎn)加工主要依靠數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師,其工作內(nèi)容會(huì)涉及多個(gè)方面:數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師則首先根據(jù)業(yè)務(wù)需求開(kāi)發(fā)好高質(zhì)量的數(shù)據(jù),通常是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)表);其次,開(kāi)發(fā)穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)服務(wù),并通過(guò)API方式交付給業(yè)務(wù)方使用。數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師有兩個(gè)痛點(diǎn):1)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù)門檻高;2)重復(fù)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù)。 痛點(diǎn)一:開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù)門檻高數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師除了開(kāi)發(fā)完數(shù)據(jù)表外,通常還需要思考如下問(wèn)題:
以上問(wèn)題都需要數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師去解決。這要求數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)不僅僅是開(kāi)發(fā)出數(shù)據(jù)表,還需要將數(shù)據(jù)表包裝成一個(gè)獨(dú)立的、靈活的、高可用的、安全的數(shù)據(jù)服務(wù)。這對(duì)于數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師要求很高:除了具備基本的業(yè)務(wù)需求捕獲、數(shù)據(jù)建模、SQL開(kāi)發(fā)等能力外,還要具備開(kāi)發(fā)高可用、高性能的數(shù)據(jù)服務(wù)能力(包括java開(kāi)發(fā)、微服務(wù)等)。 痛點(diǎn)二:重復(fù)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù)快手很多業(yè)務(wù)線(如支付業(yè)務(wù)、直播業(yè)務(wù)、賬戶業(yè)務(wù)等),都存在數(shù)據(jù)需求,各業(yè)務(wù)線都做著:1)數(shù)據(jù)同步到線上數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存;2)建設(shè)微服務(wù)等開(kāi)發(fā),其中不同業(yè)務(wù)線下,數(shù)據(jù)同步和微服務(wù)通常有很多共同之處,重復(fù)煙囪式的開(kāi)發(fā)意味要重復(fù)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù),造成了人力資源浪費(fèi),而且開(kāi)發(fā)效率低,從數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)到最終交付數(shù)據(jù)服務(wù),需要經(jīng)歷較長(zhǎng)的周期。 基于上述痛點(diǎn),我們開(kāi)始建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)化平臺(tái)。由此開(kāi)啟一個(gè)新模式去解決問(wèn)題。 大數(shù)據(jù)服務(wù)化平臺(tái)數(shù)據(jù)平臺(tái)本身的定位是一站式自助數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。用戶通過(guò)平臺(tái)來(lái)創(chuàng)建數(shù)據(jù)服務(wù)接口、運(yùn)維服務(wù)、調(diào)用服務(wù)。平臺(tái)秉承“配置即服務(wù)”的理念:數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師不再需要手寫數(shù)據(jù)服務(wù),只需要在平臺(tái)上進(jìn)行簡(jiǎn)單配置,平臺(tái)便可自動(dòng)生產(chǎn)和部署數(shù)據(jù)服務(wù),從而提升效率。 系統(tǒng)架構(gòu)大數(shù)據(jù)服務(wù)化業(yè)務(wù)架構(gòu)如下所示,Data Lake 數(shù)據(jù)湖中存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)之后,形成按主題域組織的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。此時(shí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)通常是在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),訪問(wèn)速度較慢,因此需要通過(guò)數(shù)據(jù)加速到更高速的存儲(chǔ)介質(zhì),最后經(jīng)過(guò)多場(chǎng)景服務(wù)接口,服務(wù)于業(yè)務(wù)。 在技術(shù)架構(gòu)方面,數(shù)據(jù)接口形式有 RPC 和 HTTP 兩類接口。RPC 接口不需要重復(fù)建立鏈接,且傳輸數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)被高效序列化,適用于高吞吐場(chǎng)景下的微服務(wù),實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡、流控、降級(jí)、調(diào)用鏈追蹤等功能。相對(duì)而言,HTTP 接口傳輸效率低一些,但使用非常簡(jiǎn)單。 關(guān)鍵技術(shù)一:配置即開(kāi)發(fā)平臺(tái)用戶分為兩類角色:其一是數(shù)據(jù)服務(wù)生產(chǎn)方,其二是數(shù)據(jù)服務(wù)調(diào)用方。數(shù)據(jù)服務(wù)生產(chǎn)方只需要配置,做到“配置即開(kāi)發(fā)”,配置包括:1)數(shù)據(jù)源;2)數(shù)據(jù)加速到何處;3)接口形態(tài),訪問(wèn)方式;4)配置獨(dú)立的測(cè)試環(huán)境,訪問(wèn)隔離的測(cè)試數(shù)據(jù)。當(dāng)配置完畢后,數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)便會(huì)根據(jù)配置清單,完成接口的自動(dòng)化生產(chǎn)和部署。生產(chǎn)和部署完畢后,調(diào)用方在平臺(tái)申請(qǐng)服務(wù)權(quán)限調(diào)用。通過(guò)自動(dòng)化生產(chǎn),達(dá)到配置即開(kāi)發(fā)的目的,從而極大的提升效率。 關(guān)鍵技術(shù)二:多模式服務(wù)形態(tài)數(shù)據(jù)服務(wù)有多種服務(wù)形態(tài),包括:
關(guān)鍵技術(shù)三:高效數(shù)據(jù)加速前面提及的數(shù)據(jù)資產(chǎn),通常是存在于低速的存儲(chǔ)引擎中,無(wú)法支撐線上業(yè)務(wù)高訪問(wèn)流量。因此需要以系統(tǒng)化的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)加速。目前有兩種加速方式:1)全量數(shù)據(jù)加速;2)多級(jí)緩存(部分?jǐn)?shù)據(jù)加速)。 全量數(shù)據(jù)加速 從多個(gè)數(shù)據(jù)源攝入原始數(shù)據(jù)(如Kafka,MySQL、線上訪問(wèn)日志等),進(jìn)行加工建模后,得到數(shù)據(jù)資產(chǎn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)經(jīng)由獨(dú)立的數(shù)據(jù)同步服務(wù),同步至其他更高速的存儲(chǔ)引擎,如 redis、hbase、druid等。數(shù)據(jù)同步支持一次性或者周期性(小時(shí)、天、周等)將數(shù)據(jù)從Hive同步至其他存儲(chǔ)中,數(shù)據(jù)同步本身是基于分布式的調(diào)度系統(tǒng),內(nèi)核是基于 datax 進(jìn)行數(shù)據(jù)同步。大數(shù)據(jù)服務(wù)化平臺(tái)單日同步的數(shù)據(jù)量達(dá)到1200億條,數(shù)據(jù)size達(dá)到20TB。 多級(jí)緩存 大數(shù)據(jù)服務(wù)化平臺(tái)會(huì)使用 Redis、Hbase、Druid、Clickhouse 等方式存儲(chǔ)所有數(shù)據(jù),但是部分存儲(chǔ)如Hbase速度可能較慢,針對(duì)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)需要使用額外的熱點(diǎn)緩存來(lái)Cache數(shù)據(jù)。熱點(diǎn)緩存是多級(jí)緩存,針對(duì)每個(gè)API接口,用戶可自由搭配組合多級(jí)緩存、靈活設(shè)置緩存策略。此外,針對(duì)數(shù)據(jù)較大的API,還可配置數(shù)據(jù)壓縮,通過(guò)多種壓縮方式(如 ZSTD, SNAPPY, GZIP 等),可將數(shù)據(jù)量顯著減少(部分API 甚至能減少90%的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量) 關(guān)鍵技術(shù)四:高可用保障服務(wù)可用性是微服務(wù)領(lǐng)域內(nèi)的一大核心,服務(wù)的高可用通常需要組合多種手段來(lái)保障??焓?jǐn)?shù)據(jù)服務(wù)化平臺(tái)通過(guò)多種方式來(lái)達(dá)到高可用的目的,主要包括:
彈性服務(wù)框架 數(shù)據(jù)服務(wù)是部署在容器云環(huán)境,容器云是快手自研的彈性可伸縮的容器服務(wù),部署在其中的RPC服務(wù)會(huì)注冊(cè)到 KESS (快手自研服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)中心),供主調(diào)方去調(diào)用,如有離群壞點(diǎn),會(huì)自動(dòng)摘除。服務(wù)調(diào)用是基于 RPC,全鏈路都有監(jiān)控,包括服務(wù)可用性、延遲、QPS、容器CPU、容器內(nèi)存等情況。 資源隔離 資源隔離是可用性保障的常見(jiàn)手段之一,通過(guò)隔離將意外故障等情況的影響面降低。不管是微服務(wù),還是存儲(chǔ),我們都按照業(yè)務(wù) + 優(yōu)先級(jí)(高、中、低)粒度隔離部署,獨(dú)立保障,業(yè)務(wù)之間互不影響、業(yè)務(wù)內(nèi)不同級(jí)別也互不影響。同一業(yè)務(wù)線內(nèi)可能有多個(gè)不同數(shù)據(jù)服務(wù),通過(guò)混合部署,提高資源使用率。 全鏈路監(jiān)控 服務(wù)很難避免出現(xiàn)問(wèn)題或者故障,一旦出現(xiàn)問(wèn)題,及早發(fā)現(xiàn)及早介入是非常重要的。服務(wù)平臺(tái)構(gòu)建了全鏈路監(jiān)控,包括:
總結(jié)和展望大數(shù)據(jù)服務(wù)化平臺(tái)從2017年演化至今,已經(jīng)支持多類應(yīng)用場(chǎng)景,涵蓋直播、短視頻、電商、商業(yè)化等在線業(yè)務(wù),生產(chǎn)者中臺(tái)等準(zhǔn)在線業(yè)務(wù),運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)等偏內(nèi)部數(shù)據(jù)系統(tǒng)等,目前平臺(tái)在線業(yè)務(wù)總 QPS 達(dá)到 1000W,平均延遲在毫秒級(jí);對(duì)于準(zhǔn)在線業(yè)務(wù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)系統(tǒng),基于CH、Druid等多種數(shù)據(jù)引擎,支持多種靈活查詢。數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)支持了多種模式API,很好滿足了多元化需求。此外數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)也支持服務(wù)權(quán)限、API市場(chǎng)等豐富功能,進(jìn)一步賦能業(yè)務(wù)。 大數(shù)據(jù)服務(wù)化平臺(tái)未來(lái)進(jìn)一步發(fā)展方向主要包括:
大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)的能力建設(shè)會(huì)朝著統(tǒng)一的 OneService 體系前進(jìn)。主要包括三個(gè)方面:
作者簡(jiǎn)介:倪順,本碩畢業(yè)于北京大學(xué),曾就職于Hulu,從事視頻領(lǐng)域大數(shù)據(jù)研發(fā)工作,包括視頻播放質(zhì)量的數(shù)據(jù)建設(shè)以及基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的播放體驗(yàn)提升。目前就職于快手,從事數(shù)據(jù)中臺(tái)領(lǐng)域工作,主要負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)服務(wù)化基礎(chǔ)平臺(tái)建設(shè)。 |
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來(lái)自: 520jefferson > 《大數(shù)據(jù)》