阿里如何实现秒级百万TPS？搜索离线大数据平台架构解读阅读心得

何谓离线？在阿里搜索工程体系中我们把搜索引擎、在线算分、SearchPlanner等ms级响应用户请求的服务称之为“在线”服务；与之相对应的，将各种来源数据转换处理后送入搜索引擎等“在线”服务的系统统称为“离线”系统。商品搜索的业务特性（海量数据、复杂业务）决定了离线系统从诞生伊始就是一个大数据系统，它有以下一些特点：

1. 任务模型上区分全量和增量

1）全量是指将搜索业务数据全部重新处理生成，并传送给在线引擎，一般是每天一次。这么做有两个原因：有业务数据是daily更新；引擎需要全量数据来高效的进行索引整理和预处理，提高在线服务效率。

2）增量是指将上游数据源实时发生的数据变化更新到在线引擎中。

3）性能方面有较高要求。全量需要极高吞吐能力，确保数以亿计的数据可以在数小时内完成。增量则需要支持数万TPS秒级的实时性，还需要有极高的可用性。

2. 需要支持多样化的输入和输出数据源，包括：Mysql，ODPS，TT等各种数据库和消息队列作为输入，搜索、Ranking、图、推荐等各种引擎作为输出。

3. 需要提供一定能力的数据处理能力，例如多表Join、UDTF支持等，以方便搜索业务的开发和接入。

在后续的段落中我们会看到离线系统架构围绕着这些特点，针对搜索业务的变化，做出的各种演进和发展。

• Maat：分布式任务调度平台，基于Airflow发展而来，主要改进点是调度性能优化、执行器FaaS化、容器化、API及调度功能扩展等四个部分，在保持对Airflow兼容的基础上，大幅提升性能，提高了稳定性。 一个离线任务的多个Blink job会通过Maat建立依赖关系并进行调度。

• Bahamut：执行引擎，是整个离线平台的核心，负责离线任务的创建、调度、管理等各种功能，后文会详细介绍。

• Blink：Flink的阿里内部版本，在大规模分布式、SQL、TableAPI、Batch上做了大量的优化和重构。离线平台的所有计算任务都是Blink job，包括stream和batch。

• Soman：UI模块，与Bahamut后端对接，提供任务信息展示、状态管理等可视化功能，也是用户创建应用的开发业务逻辑的主要入口。

• Catalog： 存储表信息管理，提供各种数据源表的DDL能力，负责离线平台存储资源的申请、释放、变更等各种功能。

• Hippo：阿里搜索自研的分布式资源管理和任务调度服务，类似于Yarn，提供Docker管理能力，主要服务于在线系统。

• Swift：阿里搜索自研高性能分布式消息队列，支持亿级别消息吞吐能力，存储后端为HDFS，存储计算分离架构。

• 搜索离线数据处理是一个典型的海量数据批次/实时计算结合的场景，搜索中台团队立足内部技术结合开源大数据存储和计算系统，针对自身业务和技术特点构建了搜索离线平台，提供复杂业务场景下单日批次处理千亿级数据，秒级实时百万TPS吞吐的计算能力。离线平台目前支持了集团内200多个不同业务线的搜索业务需求，大幅提高了业务迭代的效率，成为搜索中台的重要组成部分。很快离线平台还会在阿里云上与Opensearch/ES结合，为集团外客户提供高可用、高性能的搜索离线数据处理能力。在不远的将来离线平台将会逐渐拓展到推荐和广告的数据处理场景，有着广阔的应用场景，一个涵盖搜索/推荐/广告体系的SARO（Search Advertisment and Recommandation Offline）平台会逐步成型。

原文：https://www.cnblogs.com/andibier/p/11055176.html