实时计算系统

  1. 实时计算场景：

    伴随着信息科技日新月异的发展，信息呈现出爆发式的膨胀，人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷，同时对于信息的时效性要求也越来越高。

    举个搜索场景中的例子，当一个卖家发布了一条宝贝信息时，他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来、点击、购买啦，相反，如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来，估计这个大哥就要骂娘了。

    再举一个推荐的例子，如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子，今天想买一副泳镜去游泳，但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子、鞋子，根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见，估计这哥们心里就会想推荐你妹呀。

    其实稍微了解点背景知识的码农们都知道，这是因为后台系统做的是每天一次的全量处理，而且大多是在夜深人静之时做的，那么你今天白天做的事情当然要明天才能反映出来啦。

  2. 实现一个实时计算系统要求：

    全量数据处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive，作为一个批处理系统，hadoop以其吞吐量大、自动容错等优点，在海量数据处理上得到了广泛的使用。但是，hadoop不擅长实时计算，因为它天然就是为批处理而生的，这也是业界一致的共识。否则最近这两年也不会有s4,storm,puma这些实时计算系统如雨后春笋般冒出来啦。先抛开s4,storm,puma这些系统不谈，我们首先来看一下，如果让我们自己设计一个实时计算系统，我们要解决哪些问题。

    a.低延迟。都说了是实时计算系统了，延迟是一定要低的。

    b.高性能。性能不高就是浪费机器，浪费机器是要受批评的哦。

    c.分布式。系统都是为应用场景而生的，如果你的应用场景、你的数据和计算单机就能搞定，那么不用考虑这些复杂的问题了。我们所说的是单机搞不定的情况。

    d.可扩展。伴随着业务的发展，我们的数据量、计算量可能会越来越大，所以希望这个系统是可扩展的。

    e.容错。这是分布式系统中通用问题。一个节点挂了不能影响我的应用。

  3. 面临的问题：

    如果仅仅需要解决这5个问题，可能会有无数种方案，而且各有千秋，随便举一种方案，使用消息队列+分布在各个机器上的工作进程就ok啦。我们再继续往下看。

    a.容易在上面开发应用程序。你设计的系统需要应用程序开发人员考虑各个处理组件的分布、消息的传递吗？如果是，那有点麻烦啊，开发人员可能会用不好，也不会想去用。

    b.消息不丢失。用户发布的一个宝贝消息不能在实时处理的时候给丢了，对吧？更严格一点，如果是一个精确数据统计的应用，那么它处理的消息要不多不少才行。这个要求有点高哦。

    c.消息严格有序。有些消息之间是有强相关性的，比如同一个宝贝的更新和删除操作消息，如果处理时搞乱顺序完全是不一样的效果了。

    面对这些问题，我们该如何解决呢？相信storm一定可以给我们解决。