数据人看Feed流-架构实践(14)
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可以快速的交付
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系统要稳定
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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 。
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消息分为主体和索引
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采用纯推的模式
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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
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控制大V造成的写入脉冲高峰
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