“雙十一”流量大考過關 流計算功不可沒

本報記者 崔 爽

如何扛住流量“洪峯”，是每年“雙十一”的技術大考。隨着流量的飆升，這一大考無疑變得越來越難。

“雙十一”剛過，各大電商紛紛公佈當日戰績。從目前公佈的數據不難看出，今年“雙十一”的訂單創建量峯值創下新高，單日數據處理量紀錄也再次被刷新。

“雙十一”的數據量不僅大，還會即時變化。可以説，每個購物數據都是個性化的、動態的，完成處理它們的工作，需要有強大的計算能力作為支撐。

“今年的數據處理工作，除了批處理（對數據進行批量處理）外，還有流處理，就是即時處理數據。龐大的交易數據每分鐘、每秒鐘都在變，它們並不是從數據庫裏面統計出來的，而是系統自動一層層把它們彙集上來的。”阿里巴巴集團首席技術官張建鋒表示。他口中的“流處理”就是流計算，即即時計算。對於扛住“雙十一”流量“洪峯”，它功不可沒。

那麼，什麼是流計算？它是如何抗住“雙十一”流量“洪峯”的？對此，科技日報記者採訪了業內專家。

以內存取代硬盤實現快速處理

北京理工大學計算機學院副院長、教授劉馳在接受科技日報記者採訪時解釋道，流計算指當一條數據被處理完後，立刻被序列化到內存中，然後通過網絡傳輸到下一個節點，由下一個節點繼續處理。“這種流式處理技術，是以內存取代硬盤的方式來實現數據快速處理，這是流計算之所以能夠高效處理數據的根本原因。”他表示。

據劉馳介紹，流計算具有高性能、海量式、即時性、分佈式、易用性、可靠性等多項優勢，主要的應用方向有，對金融與科學計算中的數據進行快速運算和分析；對存在於社交網站、電子郵件、視頻、電話記錄、電子感應器中的數字格式信息流進行快速處理並反饋等。

“流式處理可被用於兩種不同的計算場景：事件流和持續計算。”劉馳介紹道，在事件流場景，系統會持續產生大量的數據，這類數據最早出現在銀行和股票交易領域，也會在互聯網監控、無線通信等領域出現。這些領域的相關業務，需要流計算技術以近乎即時的方式對數據流進行復雜分析。

“而在持續計算場景，比如大型網站，流計算技術可以動態即時地刷新用户訪問數據，展示網站即時流量的變化情況，分析每天各小時的流量和用户分佈情況。一些需要即時處理數據的場景也能應用到流計算技術，比如對根據用户行為產生的日誌文件進行即時分析，對用户進行商品的即時推薦等。”劉馳介紹道。

即時採集、即時計算、即時查詢

劉馳向記者介紹道，流計算的處理流程一般包含三個階段：數據即時採集、數據即時計算和即時查詢服務。

首先，後台工作人員會用即時數據集成工具，將數據即時傳輸到流式數據存儲系統。具體過程是，系統將長時間累積的大量數據，平攤到每個計算時間節點，數據會被不停地進行小批量即時傳輸。此時，數據將會被源源不斷地寫入流數據存儲系統，不需要預先加載的過程。同時，在此過程中，數據是持續流動的，在計算完成後就會被立刻丟棄。

然後，不同於批量計算等待數據集成全部完成後才啓動計算作業，流式計算作業是一種常駐計算服務，一旦啓動將一直處於等待事件觸發的狀態，即一有小批量數據進入流式數據存儲系統，流計算系統就會立刻計算並得出結果。“同時，部分電商平台的流計算團隊，還使用了增量計算模型，將大批量數據分批進行增量計算，進一步減少單次運算規模並有效降低整體運算時延。”劉馳説。

最後，採用數據批處理方式，通常需要等待數據計算結果得出後，才能批量將數據傳輸到在線系統。而流式處理方式可在每次小批量數據計算工作完成後，就立刻將計算結果寫入在線系統。“這樣無需等待全部數據計算工作完成，我們就可在流計算數據查詢系統中，查詢到在線系統的數據處理結果。技術人員也可將即時結果發送給可視化系統，以實現計算結果的即時化展示。”劉馳説。

技術雖強大但仍存在短板

不過，劉馳表示，流計算雖然強大，也存在技術短板。

“如果在系統內存不足的情況下，還要滿足多個用户的數據請求，那麼每個用户實際被分到的內存就會很少。此時，應用流式處理技術後，由於內存需求量增加，系統會把原來分給多個用户的內存資源，全部分給一個用户。其他需要內存的用户，則會因為沒有內存可用，被迫進入等待狀態，直到那個佔有內存資源用户退出後，其他用户才能使用內存。”劉馳説，同時，即時的計算環境會由於各種各樣的原因，比如網絡延時等，導致程序到達計算節點的順序出現變化。

“此外，流計算技術面對的是源源不斷湧入的數據，而如果還像批處理那樣來計算數據的話，就可能會導致計算根本無法結束，或隨着時間的推移需要保存的數據越來越多，給內存造成巨大壓力。”劉馳補充道，“數據不斷產生，就需要計算持續進行。但計算時間一長，出問題的概率就會增加。一旦出現問題，一些在計算過程中緩存下來的數據該被怎麼長期保存、怎麼恢復就會成為比較大的問題。”