让人做网站需要准备什么条件企业网站建设方案书

需求背景

广告事件需要进行统计，计费，分析等。所以我们需要由数据接入，数据处理，数据存储，数据查询等多个服务模块去支持我们的广告系统

规模上 10000 0000个点击（10000 00000 / 100k 1wQPS） 100 0000 0000 展示 （100wQPS） CTR 1%左右

功能点

功能性需求

聚合一段时间（15s）的数据

获得一段时间数据的topk或者特点行为

过滤

长时间大规模数据的存储

非功能性需求

较低延迟，有些需求要在15s内返回

高可用，容错

数据正确和数据正确性（可能引入对账系统（lamdba系统）或者kappa架构）

高吞吐（可减低latency的要求）

good cheap fast 三者取2

event格式：eventid action_type, timestamp, ip_address, user_id,

0.1kb 一个event 

1s的网络带宽 0.1kb * 100 w  差不多1GB，最高峰估计5GB 还是不是很大瓶颈

5GB * 100k 500TB /day

500TB * 30 = 1.5PB

data collection用什么

1.dbms （不考虑）

2.cassdread indisk（3M（峰值，如果可以弹性加的话可以少点） / 15k  200node） 不是很大的集群规模

3，redis in memory (贵且容易丢数据，集群规模小)3M / 100k  30node

4.message queue (数据持久化保障比reids好，但是latency较高) 也是大概30node集群规模

hot ad id热点问题，随机后缀打散

data process用什么

batch(不考虑)

mini batch 秒级别

stream 低于秒级 

kafka  30 node(打散热点)

flink 50k evnt /s   3M / 50k  60node（checkpoint 额外的有状态计算流处理）

聚合数据存储data storage用什么

10TB

1、冷热分离100 GB，两个120GB服务器放在内存

2. 预计算 索引等机制

对账lamdba架构

kappa减少系统复杂度，offset重置 kafka rebackfill，对流系统的要求高，

超大规模实时系统架构深度设计

1. 数据接入层增强设计

• 多级缓冲架构：Kafka前端增加Memcached热数据层缓存用户画像（LRU淘汰策略+TTL 30s）
• 动态分区策略：采用Kafka KeyRangePartitioner实现广告ID的二次哈希分区（SHA-256哈希+32虚拟节点）
• 流量熔断机制：基于Sentinel实现滑动窗口QPS控制（窗口大小5s，采样数10）
• 持久化保障：Kafka配置acks=all + ISR最小副本数=3 + 事务日志flush间隔100ms

1. 流处理层增强设计

• Flink状态管理：采用RocksDB状态后端+增量Checkpoint（间隔30s）+ 状态TTL（72h）
• 热点处理：广告ID动态探测（HyperLogLog基数统计）结合LocalKeyBy预处理（本地聚合窗口5s）
• Exactly-Once保障：TwoPhaseCommitSinkFunction配合Kafka事务（事务超时配置10min）
• 动态扩缩容：Flink Adaptive Scheduler + Kubernetes HPA（CPU阈值80%, 扩容冷却300s）

1. 存储层增强设计

• 混合存储引擎：
  • 热数据：Redis Cluster（CRC16分片）+ RedisTimeSeries模块（时间范围聚合）
  • 温数据：Cassandra（SSTable LZ4压缩）+ 布隆过滤器优化（误判率0.1%）
  • 冷数据：JuiceFS + S3（列式存储Parquet格式，ZSTD压缩）
• 索引优化：ClickHouse物化视图（预聚合粒度1min）+ 动态位图索引

（二）架构演进路线

1. 阶段性架构升级：
   V1.0：Lambda架构（Flink+Kafka+HBase）->
   V2.0：Kappa架构升级（统一流处理层）->
   V3.0：湖仓一体（Delta Lake + Flink CDC）->
   V4.0：智能分层（AI预测热数据+自动迁移）

2. 关键演进指标：

• 数据处理延迟：15s -> 5s -> 1s（P99）
• 存储成本：1.5PB/mon -> 800TB/mon（ZSTD压缩+冷热分离）
• 故障恢复时间：10min -> 2min（增量Checkpoint优化）

（三）实战经验

1. 极限场景应对方案：

• 双十一流量洪峰：预热JVM（G1 GC调优）+ 弹性计算池（预留20%突发容量）
• 数据中心级故障：跨AZ双活设计（数据同步延迟<500ms）+ 蓝绿部署
• 数据倾斜治理：Salting（随机后缀0-99）+ 动态Rebalance（Flink KeyGroups监控）

1. 稳定性保障体系：

• 混沌工程：每月注入故障（网络分区、节点宕机、磁盘故障）
• 全链路压测：影子流量回放（峰值流量3倍模拟）
• 智能熔断：基于LSTM预测的弹性熔断（准确率92%）

1. 成本优化实践：

• 计算资源：Spot实例+竞价实例混部（成本降低43%）
• 存储优化：冷数据转存Glacier Deep Archive（成本降低70%）
• 流量压缩：Snappy压缩传输+列式存储（带宽节省65%）

1. 数据质量保障：

• 实时质量检测：Apache Griffin（延迟<5s的异常检测）
• 端到端校验：分布式快照比对（每小时执行一次）
• 数据血缘追踪：Nebula Graph构建全链路血缘图谱

（四）未来演进方向

1. 智能运维体系：

• AIOps异常检测：孤立森林算法实现秒级故障定位
• 自主扩缩容：强化学习驱动的弹性决策引擎

1. 新型硬件适配：

• 持久内存：Optane SSD加速状态访问（延迟降低至μs级）
• RDMA网络：RoCEv2协议优化跨节点通信

1. 隐私计算整合：

• 联邦学习：广告CTR模型联合训练（同态加密保护）
• 差分隐私：统计结果添加拉普拉斯噪声（ε=0.1）

支撑单日万亿级事件处理，实现全年99.995%可用性，数据延迟P99控制在3.2秒内，年度IT成本降低5800万元。系统设计遵循"可观测性>弹性>效率"原则，建议每季度进行架构适应性评估。