本文共 1106 字，大约阅读时间需要 3 分钟。
去年，Airbnb的搜索服务面临了一个关键的设计挑战：随着业务的快速增长，搜索功能的个性化数据处理能力已无法满足需求。我们需要设计一个通用的存储平台来支持多样化的数据处理需求，为其他服务提供灵活的数据接口。
需求分析
我们发现，除了传统的请求/响应模式外，其他服务对数据处理有独特的需求：
- 批量数据同步：从MySQL数据库等数据源进行周期性批量同步。
- 数据源扩展：引入新的数据源（如新的搜索特性）。
- 数据流处理：从Kafka等流数据源中消费增量更新。
- 数据分析：为网站流量提供低延迟的数据服务。
随着公司数据量的快速增长，如何高效处理和利用这些数据成为一个重要课题。
设计目标
为了满足上述需求，我们设计了一个通用存储平台Nebula，主要目标包括：
低延迟操作：支持毫秒级别的实时数据访问。 实时增量更新：提供流式数据源的实时更新能力。 高效批量操作：支持大规模数据的离线批量处理。 可扩展性：确保公司数据和流量随着增长而无缝扩展。 维护成本低：通过简化管理流程降低运维负担。 Nebula的核心设计
Nebula采用了一种版本化列式存储模型，类似于BigTable和HBase。这种模型通过版本化的方式解决数据更新的冲突和时间戳问题。其核心特性包括：
- 统一的API接口：为应用提供标准的K-V存储接口，无需区分实时数据和批量数据。
- 动态数据存储：使用DynamoDB作为动态数据存储，支持随机更新和高QPS。
- 静态快照存储：采用HFileService存储静态的快照数据，支持离线批量处理。
典型应用场景
Nebula的设计理念在搜索索引基础设施中得到了充分体现：
- 低延迟要求：支持平均10毫秒的读延迟。
- 批量处理支持：通过离线管道处理大规模数据。
- 快速回滚能力：支持快速回滚到历史快照，确保数据一致性。
- 可扩展性：支持新搜索实例的快速启动，通过快照下载实现。
架构设计
Nebula的架构主要由以下几个部分组成：
动态数据存储（DynamoDB）：负责实时数据的读写操作。 静态快照存储（HFileService）：用于存储历史快照，支持离线批量处理。 离线处理管道：负责数据快照的生成、合并和压缩。 版本化列式存储：支持细粒度的数据版本管理和回滚。 Nebula通过Zookeeper协调动态数据存储和静态快照存储，确保数据的一致性和高可用性。
结论
通过Nebula平台，我们成功设计并部署了Airbnb搜索服务的基础设施。这一平台不仅支持了搜索功能的快速扩展，还为其他数据处理服务提供了灵活的接口。未来，我们计划进一步优化Nebula的功能，结合数仓和数据分析能力，提升数据的利用率和系统的可维护性。
转载地址：http://cdqfk.baihongyu.com/