数据人看Feed流-架构实践(14)

  1. 可以快速的交付

  2. 系统要稳定

  3. 未来可以从容的迭代 , 避免推倒重来

本人水平有限 , 根据自身的经验向大家推荐一种迭代路径以供参考 , 如有不同意见欢迎交流

起步架构如图9 , 使用云Kafka+云HBase 。 如果对Inbox有检索需求 , 建议使用HBase的scan+filter即可 。

  1. 消息分为主体和索引

  2. 采用纯推的模式

  3. 采用异步化

图9 起步架构

数据量逐渐增大后 , 对推模式进一步迭代 , 主要需求是

  1. 控制大V造成的写入脉冲高峰

    推荐阅读