獨(dú)家直播雙十一全網(wǎng)動(dòng)態(tài)？前黑客“勞改”帶你玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)

發(fā)表于2015-11-24 10:26| 4044次閱讀| 來(lái)源CSDN| 7 條評(píng)論| 作者蒲婧

CTO俱樂(lè)部CTOCTO講堂數(shù)據(jù)雙十一星圖管理實(shí)踐 width="22" height="16" src="http://hits.sinajs.cn/A1/weiboshare.html?url=http%3A%2F%2Fwww.csdn.net%2Farticle%2F2015-11-23%2F2826308-CTO&type=3&count=&appkey=&title=%E4%BB%8E%E5%8F%8C%E5%8D%81%E4%B8%80%E7%9A%84%E6%B4%BB%E5%8A%A8%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%9B%91%E6%B5%8B%E4%B8%AD%EF%BC%8C%E5%BE%97%E5%87%BA%E4%BA%86%E5%93%AA%E4%BA%9B%E6%9C%89%E6%84%8F%E6%80%9D%E7%9A%84%E7%BB%93%E8%AE%BA%EF%BC%9F%E6%B5%81%E5%8C%96%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E4%BD%93%E7%B3%BB%E6%9C%89%E4%BB%80%E4%B9%88%E4%BC%98%E5%8A%BF%EF%BC%9F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%87%87%E9%9B%86%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%92%8C%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%95%88%E7%8E%87%E6%8F%90%E5%8D%87%E4%BA%86%E5%A4%9A%E5%B0%91%E5%80%8D%EF%BC%9F%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E9%87%87%E7%94%A8Kafka%EF%BC%8C%E4%BC%98%E5%8A%BF%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88%EF%BC%9F%E6%9C%AC%E6%96%87%E4%B8%BA%E6%98%9F%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AECTO%E5%B4%94%E4%BB%91%E5%9C%A8CTO%E8%AE%B2%E5%A0%82%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%AE%B2%E5%88%86%E4%BA%AB%E3%80%82&pic=&ralateUid=&language=zh_cn&rnd=1449993909914" frameborder="0" scrolling="no" allowtransparency="true">摘要：從雙十一的活動(dòng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)中，得出了哪些有意思的結(jié)論？流化數(shù)據(jù)處理體系有什么優(yōu)勢(shì)？數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的效率提升了多少倍？為什么采用Kafka，優(yōu)勢(shì)是什么？本文為星圖數(shù)據(jù)CTO崔侖在CTO講堂的演講分享。

為了幫助IT從業(yè)者職業(yè)之路擁有更多收獲，在諸多C粉的殷切期待下，由?CTO俱樂(lè)部打造的CTO線上講堂自登場(chǎng)以來(lái)獲得大家好評(píng)。本期邀請(qǐng)星圖數(shù)據(jù)CTO崔侖帶來(lái)“獨(dú)家直播雙十一全網(wǎng)動(dòng)態(tài)？前黑客“勞改”帶你玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)?”的主題分享。

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分享嘉賓：星圖數(shù)據(jù)CTO 崔侖

嘉賓簡(jiǎn)介：崔侖，知名“黑客”，搜索引擎及信息安全專(zhuān)家，10年互聯(lián)網(wǎng)、軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。曾在阿里巴巴設(shè)計(jì)并主導(dǎo)開(kāi)發(fā)淘寶及天貓若干一線數(shù)據(jù)產(chǎn)品，包括站內(nèi)搜索、一淘、阿里媽媽廣告引擎等。在此之前，曾任瑞星科技高級(jí)軟件工程師以及TOM軟件工程師。精通搜索引擎及高并發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)研發(fā)，對(duì)大數(shù)據(jù)及云計(jì)算領(lǐng)域有深入研究。

公司簡(jiǎn)介：星圖數(shù)據(jù)（Syntun）是消費(fèi)領(lǐng)域?qū)I(yè)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案提供商；專(zhuān)注為企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及消費(fèi)者提供全方位專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)。使用自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，并依靠長(zhǎng)期積累的行業(yè)零售研究、用戶(hù)研究及數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，以及獨(dú)到的大數(shù)據(jù)分析體系和云計(jì)算處理技術(shù)，打造了一條為品牌制造企業(yè)、線上流通平臺(tái)以及網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)者提供全方位專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)的消費(fèi)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈。

主要產(chǎn)品：

• D-Matrix（數(shù)據(jù)矩陣）大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)：為品牌企業(yè)提供豐富、直觀的數(shù)據(jù)查詢(xún)、分析與預(yù)測(cè)功能。D-Matrix是基于iNebula（分布式大數(shù)據(jù)獲取與存儲(chǔ)系統(tǒng)）與WarpEngine（大數(shù)據(jù)處理與分析引擎），集成了搜索引擎、分布式計(jì)算、機(jī)器自學(xué)習(xí)算法等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的領(lǐng)先技術(shù)，為品牌企業(yè)提供豐富、直觀的數(shù)據(jù)查詢(xún)、分析與預(yù)測(cè)功能。

• SkyScope（天鏡）線上渠道巡檢系統(tǒng)：幫助企業(yè)及時(shí)了解渠道的經(jīng)營(yíng)狀況、實(shí)時(shí)進(jìn)行渠道巡查、發(fā)現(xiàn)和查處渠道的違規(guī)行為。SkyScope線上渠道巡檢系統(tǒng)，通過(guò)搜索引擎、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，為品牌企業(yè)提供實(shí)時(shí)的渠道監(jiān)控與管理工具。幫助企業(yè)及時(shí)了解渠道的經(jīng)營(yíng)狀況、實(shí)時(shí)進(jìn)行渠道巡查、發(fā)現(xiàn)和查處渠道的違規(guī)行為，并以短信、郵件、APP推送等方式，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)警。

• AtomPower（原子力）SKU單品分析系統(tǒng)：為企業(yè)提供單品監(jiān)控與管理工具，幫助企業(yè)及時(shí)了解單品的銷(xiāo)售市場(chǎng)狀況。AtomPower SKU單品分析系統(tǒng)擁有及時(shí)、細(xì)致的龐大的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源。能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)每日更新。強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)引擎，可以實(shí)現(xiàn)快速、自由的數(shù)據(jù)展現(xiàn)、分析與追溯，以及海量的數(shù)據(jù)整理和挖掘。
  

以下是11月20日CTO講堂現(xiàn)場(chǎng)完整速記：

主持人：今天講堂開(kāi)始啦，歡迎星圖數(shù)據(jù)CTO崔侖，請(qǐng)您跟大家介紹下自己吧。

崔侖：hi,大家好。我是星圖數(shù)據(jù)的技術(shù)負(fù)責(zé)人崔侖。我先自我介紹一下，我是2005年本科畢業(yè)參加工作的，至今剛好10年。從小就喜歡折騰電腦，大學(xué)學(xué)的電氣工程的強(qiáng)電方向，和計(jì)算機(jī)硬件優(yōu)點(diǎn)相關(guān)。畢業(yè)之后，進(jìn)入了一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司，tom.com。當(dāng)年還能排得上號(hào)兒的一個(gè)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站。

后來(lái)公司的SP業(yè)務(wù)下降很厲害，公司轉(zhuǎn)型，收購(gòu)了ebay中國(guó)。我也是機(jī)緣巧合，被抽調(diào)去做ebay中國(guó)的站內(nèi)商品搜索。折騰了半年，也算是進(jìn)入了搜索這個(gè)行業(yè)，了解了搜索引擎是怎么回事，在呢么個(gè)運(yùn)作原理。后來(lái)ebay業(yè)務(wù)被淘寶沖擊得比較厲害，自己做出來(lái)的東西也沒(méi)什么成就感，決定趁著年輕，換換口味，就在2007年離開(kāi)了tom.com。

我相信很多做技術(shù)的人都?jí)粝胫谐蝗债?dāng)一個(gè)神出鬼沒(méi)的黑客， 我也想去安全行業(yè)見(jiàn)識(shí)一下。于是就去了瑞星的網(wǎng)絡(luò)安全部。當(dāng)時(shí)瑞星的這個(gè)部門(mén)并不做pc端的軟件，主要做一些放在機(jī)房里的設(shè)備。我們主要負(fù)責(zé)的是一個(gè)叫“防毒墻”的產(chǎn)品，就是架設(shè)在企業(yè)網(wǎng)關(guān)或者用橋模式架設(shè)在主干上的一個(gè)設(shè)備，可以過(guò)濾不加密的http協(xié)議的內(nèi)容，當(dāng)然，主要是查病毒和木馬，不涉及內(nèi)容過(guò)濾。之后還有一些企業(yè)網(wǎng)站防護(hù)的產(chǎn)品，通過(guò)反向代理的方式阻擋對(duì)http服務(wù)器的攻擊。2010年，殺毒軟件的免費(fèi)大戰(zhàn)之后，我離開(kāi)了瑞星，加入淘寶，算是回到了搜索行業(yè)。插播一個(gè)廣告，我當(dāng)時(shí)的老板叫馬杰，混跡安全行業(yè)很多很多年，在我離職后，他下海創(chuàng)業(yè)，經(jīng)歷5年，被百度收購(gòu)，產(chǎn)品叫《安全寶》。

離開(kāi)瑞星，我去了阿里巴巴，算是重新回到了搜索行業(yè)。在阿里巴巴主要都是搜索相關(guān)的工作。

主持人：看您曾在阿里巴巴設(shè)計(jì)并主導(dǎo)開(kāi)發(fā)淘寶及天貓若干一線數(shù)據(jù)產(chǎn)品，可否介紹一下？

崔侖：我是2010年加入阿里巴巴，2015年離開(kāi)，將近5年的時(shí)間，在阿里把把內(nèi)經(jīng)歷了3個(gè)部門(mén)。第一個(gè)是當(dāng)時(shí)叫做淘寶研發(fā)部搜索中心，我們組的名字叫新引擎技術(shù)。我去入職的時(shí)候這個(gè)組只有一個(gè)leader，我是第1個(gè)組員，在我填寫(xiě)入職表格時(shí)，第2個(gè)組員也來(lái)報(bào)到了。這倆人現(xiàn)在一個(gè)是蘿卜兔的CEO，一個(gè)是51offer的CTO。

在搜索中心主要做了2個(gè)比較大的項(xiàng)目，一個(gè)是淘寶的店鋪內(nèi)搜索，就是在淘寶店鋪內(nèi)的一切瀏覽操作，都要過(guò)這個(gè)搜索引擎。包括各種分類(lèi)，過(guò)濾，按關(guān)鍵字搜索。在我們改進(jìn)之前，這套系統(tǒng)用了大概150臺(tái)服務(wù)器實(shí)現(xiàn)，替換成我們的系統(tǒng)之后，僅用了不到30臺(tái)服務(wù)器。主要是實(shí)現(xiàn)了性能的提升。

之后，我們的隊(duì)伍不斷壯大，從三個(gè)人的團(tuán)隊(duì)，一直到十多人的豪華陣容，開(kāi)始改進(jìn)替換淘寶網(wǎng)的搜索引擎（淘寶都管它叫主搜索）。同樣，一年之后，主搜索的性能也大大的提升。在搜索中心，每天主要是跟磁盤(pán)／內(nèi)存／cpu死磕，想方設(shè)法的榨干服務(wù)器的每一點(diǎn)資源。但是，當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)量雖然很大，我們這一幫做c語(yǔ)言出身的人，并沒(méi)有使用任何的云計(jì)算技術(shù)。每天任務(wù)最繁重的索引Build工作，雖說(shuō)是在多機(jī)的集群中完成的，但調(diào)度基本靠腳本＋nfs。

之后，2013年，抽調(diào)了一部分人去阿里媽媽事業(yè)部，去改進(jìn)淘寶直通車(chē)的引擎。直通車(chē)的引擎跟搜索引擎非常相似，但是沒(méi)有分詞，內(nèi)容update頻率很高，可靠性要求也相對(duì)于搜索引擎更高（因?yàn)樯婕暗藉X(qián)）。這次，我們?cè)谥匦略O(shè)計(jì)引擎，提升性能的同時(shí)，也讓我開(kāi)始接觸到了云計(jì)算。首先，離線build工作在hadoop上用streaming job方式實(shí)現(xiàn)，build速度實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的提升。另外，也讓我見(jiàn)識(shí)到了在hadoop、odps、storm等大數(shù)據(jù)處理框架的實(shí)力。就拿索引更新來(lái)說(shuō)，在2013年時(shí)，廣告引擎的實(shí)時(shí)更新，已經(jīng)可以做到秒級(jí)。同時(shí)，也讓我從側(cè)面見(jiàn)識(shí)到了云平臺(tái)的潛力，比如對(duì)點(diǎn)擊日志的分析，復(fù)雜的模型，數(shù)千臺(tái)服務(wù)器，運(yùn)行好幾個(gè)小時(shí)，計(jì)算出的結(jié)果對(duì)直通車(chē)引擎的效果提升奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

主持人：您決定加入星圖數(shù)據(jù)開(kāi)始數(shù)據(jù)方面的創(chuàng)業(yè)是看到了什么發(fā)展機(jī)遇么？最初的想法是怎樣的？

崔侖：我和星圖數(shù)據(jù)的一個(gè)創(chuàng)始人(Melvin)中學(xué)6年是同學(xué)。他在2013年底就找我想一起出來(lái)創(chuàng)個(gè)業(yè)，但那時(shí)我因?yàn)閭€(gè)人原因，無(wú)法從阿里出來(lái)，于是就幫忙介紹之前的朋友，同事，希望能來(lái)跟他一起做。但是一直沒(méi)有能夠?qū)ι涎蹆旱摹７吹故俏易约?#xff0c;在不停的接觸中，了解了星圖數(shù)據(jù)，知道了他們是怎樣一批人，在做怎樣的事情，偶爾還會(huì)來(lái)跟星圖的工程師一起討論、解決些問(wèn)題。當(dāng)時(shí)，我在阿里也剛剛接觸到大數(shù)據(jù)的概念，覺(jué)得這個(gè)東西挺有意思的，自己也有一些云計(jì)算的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，所以一直關(guān)注著星圖。

2015年初，我跟另外一個(gè)中學(xué)同學(xué)，決定一起出來(lái)做一些事情，于是立即從阿里辭職出來(lái)。但我們都沒(méi)有運(yùn)營(yíng)公司運(yùn)轉(zhuǎn)的經(jīng)驗(yàn)，于是毫無(wú)懸念的失敗了。同時(shí)也發(fā)現(xiàn)，目前大部分火熱的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，至少在初期，技術(shù)只是輔助，產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)才是最重要的，而我作為一個(gè)開(kāi)發(fā)了10年底層應(yīng)用的程序員，能夠讓我發(fā)揮價(jià)值的初期項(xiàng)目是在是太少了。這時(shí)我意識(shí)到，星圖就是這樣一個(gè)技術(shù)導(dǎo)向，有一定基礎(chǔ)，又跟著大數(shù)據(jù)的概念，能夠體現(xiàn)我的價(jià)值的公司。于是很快，就加入了星圖數(shù)據(jù)。

主持人：目前星圖數(shù)據(jù)的情況以及技術(shù)團(tuán)隊(duì)構(gòu)成，請(qǐng)介紹一下。

崔侖：星圖數(shù)據(jù)從創(chuàng)立到現(xiàn)在大約2年時(shí)間，目前團(tuán)隊(duì)有50人。我們以大數(shù)據(jù)產(chǎn)品為媒介，幫助每一個(gè)企業(yè)和海量信息對(duì)接，提供場(chǎng)景化的數(shù)據(jù)應(yīng)用。現(xiàn)在我們的主要客戶(hù)集中在傳統(tǒng)制造企業(yè)，以及一些零售流通企業(yè)。我們現(xiàn)在提供的產(chǎn)品有三個(gè)應(yīng)用方向，DaaS，供應(yīng)鏈金融，C2B解決方案。

目前星圖數(shù)據(jù)技術(shù)團(tuán)隊(duì)大約占7成，戰(zhàn)斗力很強(qiáng)。大家在官網(wǎng)上看到的產(chǎn)品目前都使用php開(kāi)發(fā)，簡(jiǎn)單而高效。后臺(tái)的離線數(shù)據(jù)處理部分用到了不少目前比較流行的框架，比如hadoop /kafka/spark/spark streaming之類(lèi)。我們的數(shù)據(jù)處理集群，目前有超過(guò)100臺(tái)服務(wù)器，并且在未來(lái)一年內(nèi)，這個(gè)數(shù)字預(yù)計(jì)還會(huì)翻番。

主持人：麻煩您簡(jiǎn)單介紹下星圖數(shù)據(jù)目前提供的產(chǎn)品吧。并從具體產(chǎn)品適用場(chǎng)景來(lái)闡述一下。

崔侖：我們現(xiàn)在主要有幾個(gè)業(yè)務(wù)方向，其中已經(jīng)產(chǎn)品化的是DaaS產(chǎn)品線，以不同的數(shù)據(jù)應(yīng)用在不同的場(chǎng)景解決商業(yè)問(wèn)題。我們提供了3個(gè)在線DaaS產(chǎn)品。D-Matrix、AtomPower 、SkyScope。分別用于宏觀數(shù)據(jù)分析，微觀數(shù)據(jù)分析，線上渠道巡檢。為決策團(tuán)隊(duì)，營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)，渠道管理團(tuán)隊(duì)提供不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)服務(wù)。

另一個(gè)方向是供應(yīng)鏈金融方向。就是零售商信用評(píng)級(jí)和貨品估值服務(wù)，幫助零售商獲得供應(yīng)鏈融資。這個(gè)在媒體上已經(jīng)有所報(bào)道，我們已經(jīng)開(kāi)始在和京東金融合作。

第三個(gè)方向是C2B解決方案。就是消費(fèi)者驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)以及精準(zhǔn)至個(gè)體的回溯式營(yíng)銷(xiāo)。現(xiàn)在市場(chǎng)上有很多廠商都正在嘗試C2B模式的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，但是我們可以很負(fù)責(zé)任的說(shuō)，我們已經(jīng)和知名的多家制造業(yè)巨頭合作將C2B產(chǎn)品落地，預(yù)計(jì)明年就會(huì)面世，大家可以期待一下。

主持人：星圖的產(chǎn)品有什么獨(dú)特之處？也就是和同類(lèi)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)有哪些？

崔侖：首先，線上零售數(shù)據(jù)領(lǐng)域，沒(méi)有我們同類(lèi)的產(chǎn)品。

傳統(tǒng)的線下咨詢(xún)和市場(chǎng)調(diào)研公司和我們一樣，也會(huì)提供市場(chǎng)信息的線下采樣數(shù)據(jù)報(bào)告，而我們提供的是線上全網(wǎng)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。宏觀可至市場(chǎng)份額，微觀可至單SKU的量?jī)r(jià)額單用戶(hù)的個(gè)人偏好。

另一方面，我們和新興的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)公司也不一樣，我們的所有產(chǎn)品服務(wù)都帶有行業(yè)邏輯，因?yàn)槲覀兊膭?chuàng)始人團(tuán)隊(duì)都在零售行業(yè)混跡多年，非常了解傳統(tǒng)企業(yè)的痛點(diǎn)。于是我們的產(chǎn)品都設(shè)計(jì)成面向業(yè)務(wù)決策人員，無(wú)需單獨(dú)部署的云端數(shù)據(jù)應(yīng)用。

主持人：請(qǐng)介紹一下雙十一你們做了哪些監(jiān)測(cè)？從雙十一的活動(dòng)數(shù)據(jù)中，得出了哪些有意思的結(jié)論么？

崔侖：今年雙十一當(dāng)天，我們監(jiān)測(cè)了全網(wǎng)18家主流B2C平臺(tái)的銷(xiāo)售情況數(shù)據(jù)。其實(shí)這也是我們平時(shí)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)，只是在雙十一當(dāng)天，我們將監(jiān)測(cè)頻率提高，進(jìn)行直播。直播時(shí)，我們的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)大約延遲2小時(shí)。

我們監(jiān)測(cè)到今年雙十一線上銷(xiāo)售總額1229.4億。我們也看到了一些有意思的現(xiàn)象。比如我們發(fā)現(xiàn)很多新興互聯(lián)網(wǎng)品牌正在崛起，發(fā)展趨勢(shì)非常恐怖，很可能在不久的將來(lái)，某些新興品牌可以和現(xiàn)在的知名品牌一爭(zhēng)高下。

同時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)相比2014年雙十一，客單價(jià)下降了10%，這表明網(wǎng)購(gòu)的趨勢(shì)呈上升的態(tài)勢(shì)，用戶(hù)的消費(fèi)習(xí)慣更向線上轉(zhuǎn)移。

今年雙十一全網(wǎng)銷(xiāo)量最高的品類(lèi)是手機(jī)，賣(mài)出了712萬(wàn)臺(tái)，10年以前，手機(jī)僅僅作為一個(gè)日常使用的工具，電話(huà)短信。而現(xiàn)在，手機(jī)的更新?lián)Q代速度很快，使其已經(jīng)顯示出了快速消費(fèi)品的特性。712萬(wàn)臺(tái)手機(jī)是什么概念，從這些手機(jī)里提煉黃金，能提煉出200公斤。

還有一些有趣的數(shù)據(jù)，在之前星圖雙十一直播發(fā)布的大圖中展示了，大家可以去搜索一下。

主持人：雙十一的直播僅有星圖一家在做？技術(shù)與去年雙十一相比有哪些提升？

崔侖：雙十一的數(shù)據(jù)直播，除了天貓做了自己平臺(tái)的，全網(wǎng)的數(shù)據(jù)直播只有我們星圖數(shù)據(jù)在做，并且今年已經(jīng)是第二年做這個(gè)事情了。

今年雙十一，首先我們監(jiān)測(cè)的平臺(tái)增加，需要分析的數(shù)據(jù)量增加。2015年互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)非常火熱，也出現(xiàn)了很多新晉的電商平臺(tái)，我們?cè)陔p十一直播時(shí)，也將這些平臺(tái)納入我們的數(shù)據(jù)源，同時(shí)，網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)的上漲趨勢(shì)我們也納入了更多的熱點(diǎn)品類(lèi)。總體采集的數(shù)據(jù)量比去年翻了幾倍。（目前我們?nèi)粘２杉刻?T，雙十一采集的數(shù)據(jù)相對(duì)較少，每一輪大約400-500G，但是輪數(shù)很多）

另外，我們對(duì)數(shù)據(jù)的處理效率大大提升了。在今年，我們的系統(tǒng)進(jìn)行了很大的改進(jìn)，引入了很多目前比較先進(jìn)的技術(shù)。比如Kafka，Spark，同時(shí)，之前使用的hadoop 系統(tǒng)，也進(jìn)行了很大的優(yōu)化，這直接導(dǎo)致我們的數(shù)據(jù)處理效率大大提高。去年這個(gè)時(shí)間點(diǎn)需要計(jì)算兩小時(shí)的數(shù)據(jù)，在今年只需要10到15分鐘。

最后，今年雙十一對(duì)數(shù)據(jù)的采集頻率變高。去年我們采集的頻率大概為1天8次。今年，因?yàn)閿?shù)據(jù)處理效率大大提高，雖然采集數(shù)據(jù)量翻了幾倍，我們?nèi)匀荒軌蛱岣卟杉念l率，達(dá)到了12-15次。

主持人：那么流化數(shù)據(jù)處理體系有什么樣的優(yōu)勢(shì)呢？

崔侖：在今年，星圖的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)進(jìn)行了比較大的改進(jìn)。主要是引入了kafka消息隊(duì)列和Spark Streaming框架。整個(gè)數(shù)據(jù)處理過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了流水線作業(yè)。我來(lái)介紹一下完整的數(shù)據(jù)處理流程。

首先，我們有一個(gè)url地址庫(kù)，里面保存的是所有單品的url，每一輪的采集，都由這個(gè)地址庫(kù)觸發(fā)。這里解釋一下，各平臺(tái)的列表頁(yè)是單獨(dú)維護(hù)的，并不在常規(guī)的采集系統(tǒng)內(nèi)，這是為了確保采集系統(tǒng)能夠定時(shí)定量完成采集。

之后，是一個(gè)URL采集調(diào)度系統(tǒng)，每次啟動(dòng)時(shí)，從URL庫(kù)中加載所有要采集的地址，并根據(jù)采集總時(shí)間，URL所屬的域名進(jìn)行分布打散，形成一個(gè)列表，哪個(gè)時(shí)間點(diǎn)，要采集哪些URL。 然后根據(jù)這個(gè)列表，按時(shí)將需要采集的URL送入Kafka中的URL隊(duì)列。

Spider程序通過(guò)Kafka的URL隊(duì)列消息，能夠立即獲取到需要采集的URL，下載頁(yè)面。經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)碼、壓縮等操作，附加上采集的時(shí)間狀態(tài)等信息，將這些信息送入Kafka中的另一個(gè)Page隊(duì)列。

對(duì)于Page隊(duì)列的處理，有兩個(gè)分支。都運(yùn)行在Spark Streaming中。

其中一個(gè)分支負(fù)責(zé)生成下級(jí)的url。比如現(xiàn)在很多的網(wǎng)站大量的采用了AJAX，那么單品頁(yè)很可能不包含某些關(guān)鍵信息，比如價(jià)格、促銷(xiāo)等。那么在這里，需要計(jì)算生成單品的價(jià)格促銷(xiāo)頁(yè)面的url，送入Kafka的url隊(duì)列中，供spider程序抓取。

另一個(gè)分支從Page隊(duì)列獲得網(wǎng)頁(yè)原始信息，準(zhǔn)實(shí)時(shí)地保存到hdfs上。

之后，運(yùn)行在hadoop和spark上的數(shù)據(jù)處理ETL流程會(huì)定時(shí)啟動(dòng)，將采集系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理，各種統(tǒng)計(jì)分析，生成最終的結(jié)果。

主持人：iNebula（數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)）和WarpEngine（數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)）的效率提升了多少倍？

崔侖：數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，在雙十一直播中，如果只從采集時(shí)間上看，提升了5倍以上。我們將網(wǎng)絡(luò)出口進(jìn)行了統(tǒng)一管理，充分利用了我們的網(wǎng)絡(luò)帶寬。并且在提高效率的同時(shí)，還大大精簡(jiǎn)了服務(wù)器的數(shù)量。

數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)效率大約提升了8-10倍。這個(gè)原因也有很多方面。首先，最簡(jiǎn)單直接的是在星圖在這一年，隨著公司不停的發(fā)展，服務(wù)器數(shù)量翻了一番。另外，今年雙十一的數(shù)據(jù)處理，已經(jīng)100%在云計(jì)算框架下運(yùn)行，得益于hadoop和spark的高效，使我們有了這樣的成績(jī)。

主持人：技術(shù)方面，為什么采用Kafka？優(yōu)勢(shì)是什么？

崔侖：Kafka很適合在我們的流水線中作為“線”來(lái)使用，作為各個(gè)模塊之間的數(shù)據(jù)交互工具。它的吞吐率非常高。并且，Kafka還具有水平擴(kuò)展能力，可以按需求增加節(jié)點(diǎn)，擴(kuò)充容量，或進(jìn)一步提高吞吐率。

同時(shí)，Kafka對(duì)于現(xiàn)有的流行的分布式處理系統(tǒng)都有非常好的兼容性，比如在Spark、Storm應(yīng)用中，都只需要很少的代碼就能夠與Kafka完美地集成。

主持人：每日完成對(duì)5TB數(shù)據(jù)的處理背后的技術(shù)支撐是什么？

崔侖：首先，我們的技術(shù)團(tuán)隊(duì)非常給力，能夠使內(nèi)部的產(chǎn)品、工具快速升級(jí)迭代。同時(shí)，大家對(duì)現(xiàn)有的先進(jìn)技術(shù)，都會(huì)去接觸嘗試，如果有適合我們的東西，都愿意拿到我們的系統(tǒng)里來(lái)。像Spark Streaming，Kafka這樣的東西就是這樣引入的。

有人會(huì)問(wèn)為什么不用Storm，而選擇Spark Streaming。Storm 處理數(shù)據(jù)更實(shí)時(shí)一些，可以做到1秒以?xún)?nèi)的延遲。但是星圖目前的使用場(chǎng)景，都是離線數(shù)據(jù)處理，對(duì)數(shù)據(jù)延遲的要求并沒(méi)有那么高。另外，在使用Spark Streaming之前，我們就有Spark集群在用于生產(chǎn)服務(wù)。主要是做一些情感分析，模型推演等算法相關(guān)的事情。所以，最終選擇了Spark Streaming，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行“準(zhǔn)實(shí)時(shí)”處理。

主持人：對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)展前景，會(huì)是怎樣的，談?wù)勀目捶?#xff1f;

崔侖：我覺(jué)得大數(shù)據(jù)未來(lái)的發(fā)展方向應(yīng)該是行業(yè)垂直化。在去年到現(xiàn)在的O2O大戰(zhàn)下，租車(chē)、約車(chē)、美甲、按摩、家教、外賣(mài)，這些以前同城交易網(wǎng)站通吃的類(lèi)目，都被不同的垂直APP切了下來(lái)，一個(gè)APP只做一個(gè)品類(lèi)，所有的需求都按照這個(gè)品類(lèi)的行業(yè)特性去訂制，給用戶(hù)極致的使用體驗(yàn)。我們認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域未來(lái)也會(huì)更加垂直化。

我們做電商行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘，把線上大量的不同數(shù)據(jù)源匯聚到一起，然后有在零售咨詢(xún)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家?guī)ьI(lǐng)分析團(tuán)隊(duì)，根據(jù)零售業(yè)的特性，設(shè)計(jì)模型，分析數(shù)據(jù)，得出最靠譜的結(jié)論。10多年前，百度有個(gè)電視廣告，唐伯虎對(duì)著一個(gè)老外說(shuō)“百度更懂中文”。我相信我們現(xiàn)在可以對(duì)一些線上數(shù)據(jù)挖掘公司說(shuō)“我們更懂零售”，同時(shí)，也可以對(duì)傳統(tǒng)的咨詢(xún)公司說(shuō)，“我們更懂互聯(lián)網(wǎng)”。

主持人：看到您對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘及安全等方面都有多年的技術(shù)一線經(jīng)歷，請(qǐng)結(jié)合您自己這一路技術(shù)之路上的提升談?wù)劶夹g(shù)人該如何做到高效學(xué)習(xí)和提升技能？

崔侖：我一直認(rèn)為做技術(shù)是一個(gè)靠經(jīng)驗(yàn)吃飯的活兒，沒(méi)有什么速成之道。之前在阿里巴巴的時(shí)候，每年校招都很熱鬧，但最終能夠面試通過(guò)留下的，總是那么一兩個(gè)學(xué)校占了很大比例。我也經(jīng)常和他們聊，他們?cè)趯W(xué)校的時(shí)候，都有大量的項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，甚至本科都有實(shí)際的項(xiàng)目。項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)加上學(xué)校里那種學(xué)術(shù)氣氛，讓他們迅速的積累了經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)入公司能夠很快上手，馬上投入生產(chǎn)。

我覺(jué)得學(xué)習(xí)技術(shù)上，有些細(xì)節(jié)的東西，需要深入研究。比如精通C語(yǔ)言的人，一定非常清楚數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在內(nèi)存里是什么樣子的；做通信模塊的人，一定對(duì)select／epoll的原理及優(yōu)缺點(diǎn)非常了解；做互聯(lián)網(wǎng)前后端的人，我相信都對(duì)HTTP協(xié)議非常了解，都能夠用telnet訪問(wèn)一個(gè)不加密的web服務(wù)器吧。雖說(shuō)有這么多方向，但這些技術(shù)其實(shí)都是相通的，不會(huì)說(shuō)我花了很多時(shí)間精通了這樣一個(gè)東西，以后萬(wàn)一跳槽或者轉(zhuǎn)型就沒(méi)用了。

另外，現(xiàn)在有很多新鮮的平臺(tái)、工具。像Spark，看到網(wǎng)上很多人拿出來(lái)說(shuō)我們用了它，但是真正自己用的時(shí)候，又發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上的資料很少，或者說(shuō)都是些太基礎(chǔ)的，甚至僅僅是個(gè)HelloWorld。我覺(jué)得這樣的新鮮事物需要拿過(guò)來(lái)自己動(dòng)手試一下，這些都是別人為我們做好的工具，嘗試了才知道怎么用，遇到場(chǎng)境，才能自然而然的想到用它們。

主持人：請(qǐng)結(jié)合您的切身體會(huì)談?wù)勔幻细竦腃TO或技術(shù)團(tuán)隊(duì)管理者應(yīng)該是怎樣的？

崔侖：我覺(jué)得技術(shù)團(tuán)隊(duì)的小伙伴們都比較單純，所以和它們首先要以一種隊(duì)友的心態(tài)去相處。作為一個(gè)團(tuán)隊(duì)的帶頭人，首先要對(duì)所有的產(chǎn)品線都深入了解，根據(jù)產(chǎn)品的使用場(chǎng)景，時(shí)效性要求，穩(wěn)定性要求等方面，選取最適合的技術(shù)模型。其次，要能夠給團(tuán)隊(duì)明確的指出方向。當(dāng)然，不是每一次的決策都是正確的或者是最優(yōu)的，失敗了勇于承擔(dān)責(zé)任，對(duì)于個(gè)人來(lái)說(shuō)，這也是一種經(jīng)驗(yàn)，一種技術(shù)積累。

另外，對(duì)系統(tǒng)的可讀性可維護(hù)性還有文檔不能放寬要求。很多人都能感受到，尤其是在創(chuàng)業(yè)公司中，人員的流動(dòng)性相對(duì)于BAT來(lái)說(shuō)，要高很多。每一次工作交接，都認(rèn)真對(duì)待，仍然難免有遺漏，在員工離職后還需要麻煩人家講解系統(tǒng)中的一些細(xì)節(jié)。

最后，還要有一些長(zhǎng)遠(yuǎn)的考慮。雖然我們不能像那些國(guó)際巨頭一樣，一個(gè)系統(tǒng)做出來(lái)，幾年都不需要重構(gòu)，但看到產(chǎn)品半年的發(fā)展應(yīng)該還是可以的，該預(yù)留的接口預(yù)留出來(lái)，不能頻繁的對(duì)系統(tǒng)重構(gòu)。

主持人：技術(shù)團(tuán)隊(duì)的績(jī)效該怎么做才相對(duì)合理？能結(jié)合您過(guò)往的一些經(jīng)歷展開(kāi)談?wù)劽?#xff1f;

崔侖：星圖數(shù)據(jù)目前沒(méi)有嚴(yán)格的績(jī)效考核標(biāo)準(zhǔn)，我覺(jué)得目前高速發(fā)展的狀態(tài)不應(yīng)該再給團(tuán)隊(duì)成員更大的壓力。小伙伴們都很拼，勞逸結(jié)合。比如雙十一之前大家都很忙，各種為雙十一訂制的系統(tǒng)和工具需要開(kāi)發(fā)和完善的測(cè)試。現(xiàn)在雙十一過(guò)了，工作任務(wù)相對(duì)來(lái)說(shuō)輕松一些，讓大家有時(shí)間靜下心來(lái)，研究一下自己感興趣的技術(shù)。

我在來(lái)星圖之前，在三家公司工作過(guò)，感覺(jué)績(jī)效考核最嚴(yán)格的是阿里。原則上是強(qiáng)制的2-7-1分配，即2成超出預(yù)期，7成符合預(yù)期，1成未達(dá)到預(yù)期。雖說(shuō)有些嚴(yán)苛，但是也給了大家動(dòng)力，制造一種緊張競(jìng)爭(zhēng)的氛圍。但是我覺(jué)得在規(guī)模較小的公司里這樣的規(guī)則并不很合適。對(duì)于正處在高速發(fā)展期的公司來(lái)說(shuō)，人才是最寶貴的，并且我一直認(rèn)為，相對(duì)于大團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，小團(tuán)隊(duì)的工作效率更高，凝聚力更強(qiáng)，相對(duì)的產(chǎn)出比也就更高。所以我覺(jué)得在創(chuàng)業(yè)公司，績(jī)效需要人性化一些，靈活一些，以鼓勵(lì)和引導(dǎo)為主，畢竟大家都是做了那么多年技術(shù)過(guò)來(lái)的，誰(shuí)沒(méi)有個(gè)犯懶的時(shí)候。

主持人：對(duì)想在技術(shù)路線上走得更遠(yuǎn)的人，您都有什么建議和忠告？推薦一些您覺(jué)得非常不錯(cuò)的資料或者書(shū)籍吧。

崔侖：走技術(shù)路線，我想大家都會(huì)有一個(gè)自己的目標(biāo)或者說(shuō)是夢(mèng)想。有人研究網(wǎng)絡(luò)安全，夢(mèng)想就是當(dāng)一個(gè)黑客；有人研究底層的破解調(diào)試技術(shù)，可能是夢(mèng)想著能夠在內(nèi)存和匯編代碼中游走；有人研究各種前端技術(shù)，夢(mèng)想著做出最炫酷的界面。我想說(shuō)的是，大家做技術(shù)這行，必須要問(wèn)問(wèn)自己，真的喜歡做技術(shù)嗎？還是因?yàn)檫@個(gè)行業(yè)工作好找，薪水不錯(cuò)，所以硬擠進(jìn)來(lái)的。

我在阿里的時(shí)候，因?yàn)橛辛藙?chuàng)業(yè)的想法，曾經(jīng)去某培訓(xùn)機(jī)構(gòu)咨詢(xún)過(guò)IOS/Android開(kāi)發(fā)的速成班。發(fā)現(xiàn)他們標(biāo)榜的就是只要培訓(xùn)班畢業(yè)了，就能找到月薪多少的工作。我覺(jué)得這是不靠譜的。沒(méi)有興趣，沒(méi)有目標(biāo)，為了拿工資而做技術(shù)，是沒(méi)有發(fā)展前景的。所以我想說(shuō)，要做技術(shù)，堅(jiān)定的走這條路，首先問(wèn)問(wèn)自己，想要成為一個(gè)什么樣的人。

對(duì)于書(shū)籍和資料，現(xiàn)在技術(shù)類(lèi)的資料在網(wǎng)上非常多，但個(gè)人感覺(jué)在檢索資料，尤其是代碼相關(guān)的資料時(shí)，百度不太好用。百度很懂中文，但英文和代碼它不太懂。試試google和bing吧。另外，我不太建議直接拿資料來(lái)看。通常，我要是初步了解某一個(gè)新鮮的技術(shù)，會(huì)先看看資料，對(duì)功能特性有些大概的了解。如果在項(xiàng)目中使用，會(huì)先做一些測(cè)試程序，在實(shí)踐的過(guò)程中再去查資料，我感覺(jué)這樣效率更高。

在網(wǎng)上找資料，其實(shí)基本靠搜索引擎和論壇。10年前有個(gè)技術(shù)論壇叫“大富翁論壇”，當(dāng)時(shí)感覺(jué)很有意思，以delphi為主，純做技術(shù)的討論，讓我印象深刻。但是后來(lái)delphi不行了，論壇也隨著衰敗了，慢慢被CSDN這樣的綜合技術(shù)社區(qū)取代。另外，還出現(xiàn)了一些像stackoverflow,? segmentfault這樣名字蛋疼但是專(zhuān)門(mén)解決問(wèn)題的論壇，很多開(kāi)發(fā)過(guò)程中遇到的問(wèn)題都能夠找到答案。

關(guān)于書(shū)籍，其實(shí)近幾年看得很少，一是線上資料越來(lái)越豐富，再一個(gè)是現(xiàn)在的新興技術(shù)，書(shū)籍出版往往會(huì)落后于線上穩(wěn)定版本，看書(shū)的話(huà)總是看到舊的東西。所以新技術(shù)主要還是靠網(wǎng)上的資料，和跟其他使用者的交流。如果看書(shū)的話(huà)，我覺(jué)得還是看些基礎(chǔ)的，持續(xù)時(shí)間比較長(zhǎng)的。

最后，我為剛剛走入技術(shù)領(lǐng)域，準(zhǔn)備未來(lái)在技術(shù)領(lǐng)域一直走下去的同學(xué)推薦一本書(shū)吧——《Unix網(wǎng)絡(luò)編程》，一般大家都管它叫UNP。我工作10年，大部分時(shí)間是和C語(yǔ)言還有l(wèi)inux打交道。我現(xiàn)在還清楚的記得，10年前，在tom.com的辦公室，桌上放著幾本公用的《寶典》。現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器是linux的天下，不管你是做內(nèi)核，做通信，做算法，做后臺(tái)，通讀寶典，受益終身。

互動(dòng)環(huán)節(jié)：感謝崔大牛！ 首先很贊您說(shuō)的做技術(shù)的態(tài)度。然后我想問(wèn)幾個(gè)問(wèn)題， 您還記得當(dāng)時(shí)你們榨干機(jī)器的每一滴內(nèi)存的一個(gè)例子嗎？很感興趣！ 另外， 很多信息在網(wǎng)頁(yè)上是沒(méi)有的， 比如交易量， 你們是單獨(dú)靠淘寶網(wǎng)頁(yè)上那個(gè)賣(mài)出多少來(lái)計(jì)算嗎？ 還有每個(gè)網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)也可能變化， 是怎么知道哪一個(gè)dom是放你們所需要的信息的？ 另外，這次雙十一有沒(méi)有出現(xiàn)系統(tǒng)意外，大家零時(shí)救火？謝謝！
崔侖：當(dāng)時(shí)我們?cè)谧鏊阉饕娴臅r(shí)候，因?yàn)樘詫毜恼緝?nèi)搜索，相對(duì)于網(wǎng)頁(yè)搜索更新速度非常高，所以基本上全靠服務(wù)器的cpu和內(nèi)存，而同時(shí)又需要做持久化的工作。所以使用了mmap，并且調(diào)整了內(nèi)核參數(shù)，將數(shù)據(jù)鎖定在內(nèi)存中，不換出。另外，使用了各種調(diào)優(yōu)工具，測(cè)試cpu cache命中率等參數(shù)，一點(diǎn)一點(diǎn)調(diào)整程序結(jié)構(gòu)，作出最優(yōu)的方案。
星圖采集的數(shù)據(jù)不僅僅有網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，還會(huì)有一些其它的手段，比如分析用戶(hù)的評(píng)論時(shí)間，通過(guò)模型獲得交易量等網(wǎng)頁(yè)上沒(méi)有顯現(xiàn)出來(lái)的信息。我們?cè)诠緝?nèi)部有一套分析頁(yè)面和選取dom或者說(shuō) xpath的工具，能讓模版維護(hù)人員很方便的選取需要的html 節(jié)點(diǎn)，對(duì)分析系統(tǒng)的模版實(shí)時(shí)更新。這個(gè)目前已經(jīng)是很成熟完善的技術(shù)了。今年雙十一技術(shù)部門(mén)雖然值班了50多個(gè)小時(shí)，但是系統(tǒng)總體表現(xiàn)比較淡定，沒(méi)有出現(xiàn)什么意外情況。因?yàn)榇蠹易鲎懔藴?zhǔn)備。 互動(dòng)環(huán)節(jié)：傳統(tǒng)制造業(yè)應(yīng)該通過(guò)哪些方面和大數(shù)據(jù)對(duì)接啊？
崔侖：傳統(tǒng)制造業(yè)外部需要鏈接海量的市場(chǎng)信息，但是海量信息價(jià)值密度非常低，需要用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工具幫助他們抽取信息中有價(jià)值的部分。當(dāng)然這對(duì)于每個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)都不同，所以需要根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯來(lái)為他們提供場(chǎng)景化的數(shù)據(jù)應(yīng)用。 互動(dòng)環(huán)節(jié)：想問(wèn)下下分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在零售上的應(yīng)用。
崔侖：零售是指線上交易嗎？阿里的所有交易系統(tǒng)，在好幾年前就已經(jīng)運(yùn)行在分布式系統(tǒng)了。分布式系統(tǒng)對(duì)于實(shí)時(shí)處理海量的實(shí)時(shí)交易是必不可少的。 互動(dòng)環(huán)節(jié)：雙十一全網(wǎng)銷(xiāo)量最高的品類(lèi)是手機(jī)？完全沒(méi)想到。
崔侖：按照我們的品類(lèi)劃分，和監(jiān)測(cè)狀況，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果排名第一確實(shí)是手機(jī)類(lèi)目。家電這個(gè)大品類(lèi)的銷(xiāo)售比手機(jī)略高。但是家電的子類(lèi)目太多。 互動(dòng)環(huán)節(jié)：對(duì)技術(shù)有興趣，但是小公司業(yè)務(wù)還不需要那些大型的架構(gòu)系統(tǒng)，就算簡(jiǎn)單了解學(xué)習(xí)了高新技術(shù)也沒(méi)有實(shí)戰(zhàn)的平臺(tái)，也難有深造。這點(diǎn)對(duì)我們技術(shù)方向的來(lái)說(shuō)怎么去衡量，屬于技術(shù)職業(yè)發(fā)展的問(wèn)題。
崔侖：確實(shí)，創(chuàng)業(yè)公司能夠接觸到海量數(shù)據(jù)的不多。但是隨著業(yè)務(wù)發(fā)展大數(shù)據(jù)的處理必不可少。對(duì)于個(gè)人來(lái)說(shuō)，可以去BAT，或者到星圖這樣有大數(shù)據(jù)氛圍的公司嘗試一下。
阿里和支付寶的交易系統(tǒng)都是自主開(kāi)發(fā)的定制系統(tǒng)，云計(jì)算平臺(tái)，消息流處理，都非常復(fù)雜，可以查閱一下阿里相關(guān)的資料。

總結(jié)

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