基于storm和hadoop的广告系统研究【1】

需要的基础概念:

1.按效果付费:详细概念点击此处

2.竞价排名:详细概念点击此处

按照上面的两个概念的详细内容,那么系统就至少需要面对以下的问题:

1.高并发,要求相应时间短

2.高并发情况下广告客户金额计算正确性

3.用户访问页面内容与广告的内容高匹配度

解决方案简单对比:

 

A

B

C

属性

C#.net平台(无消息队列服务)

C#.net平台(有消息队列服务)

基于Storm和hadoop

横向扩展

服务集群前置负载均衡设备,通过添加服务器扩展容量

服务集群前置负载均衡设备,通过添加服务器扩展容量,单结点的负载能力胜过A

服务集群不需要负载设备,通过添加服务节点扩展容量

纵向扩展

增加功能会降低单单结点的相应能力,影响服务过程的平均响应时间

增加功能不会降低单单结点的相应能力,对服务过程的平均响应时间影响较小

需要在编程阶段将功能细分到Spout降低单台服务器的负载,但是可以不影响单结点的响应能力和服务的平均响应时间

响应时间

单结点负载范围内和BC持平,超出范围响应时间快速增加

单结点负载范围内和AC持平,超出范围响应时间受消息队列系统性能影响较大,可能会出现部分较大延迟。

集群负载范围内和AB持平,超出范围后平均响应时间会与请求量成比例增加,并出现部分无相应的情况。

并发量

最小

正常负载范围内和C持平

正常负载范围内与B持平,

技术实现难度

无难度

需要自己实现消息队列服务

需要熟悉storm的编程模式

运维

需要独立的集群服务监控软件

需要独立的集群服务监控软件

Storm本身有节点监控功能


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