天猫成交额实时数据(2018天猫双十一成交额实时数据在哪看)

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随着每年双十一购物狂欢节的临近，阿里巴巴的技术团队也在紧张备战。其中，Apache Flink作为流计算引擎的核心技术，承担着支撑双十一实时计算的重要任务。近日，阿里巴巴资深技术专家莫问在云起会议北京峰会上，为我们带来了关于先进阿帕奇Flink技术的精彩演讲。

Flink技术，作为一种继Storm之后的纯流量计算引擎，具备毫秒级延迟和“至少一次”语义保证的特点。在阿里巴巴的“双十一”购物节中，Flink支持每秒4亿次计算，为我们呈现出令人惊叹的实时计算能力。

其中，Flink的两个显著特性让人印象深刻。首先是其支持有状态计算的能力。Flink内置状态管理，确保高性能计算和数据的一致性，提供“恰好一次”或“至少一次”的语义保证。其次是Flink的窗口机制，它解决了逐条处理记录的局限性，使得企业可以收集数据进行全局判断。

为了保证数据的顺序一致性，在分布式系统中处理窗口时，Flink采用了水印技术。借助chandy-lamport算法，Flink确保状态一致性，在系统崩溃时能够根据状态恢复并到达最终结果。

在阿里巴巴的Flink版本中，Blink作为对Flink架构的改进和扩展，完全兼容Flink的API并与开源社区无缝对接。Blink在Flink的基础上进行了五大改造，包括转换Flink部署和流程模型等。

实时数据的处理是Flink的典型应用场景之一。从源kafka队列开始，经过Source、Operator、Sink的角色处理，实时数据流得以高效处理。而在背后支撑这一切的，正是Flink强大的技术和阿里巴巴的贡献Blink。

Apache Flink是阿里巴巴实现实时计算的关键技术之一。在每年的双十一购物节中，它承担着巨大的计算压力，确保每一笔交易都能被准确、快速地记录和处理。而Blink作为阿里巴巴对Flink的贡献，更是让这一技术更上一层楼，为实时计算领域带来更多的可能性。

Blink团队基于分布式进程模型进行调度，使其能够在Yarn和Mesos上灵活运行，从而实现了计算和资源调度的解耦。这种设计改善了规模有限的Flink单主架构，提高了系统的可扩展性和稳定性。

团队采用了异步I/O模型进行设计，这一创新有效解决了流计算过程中的一个痛点：在流卡住的情境下，整个流计算不会因此停滞。这一改进大大提高了CPU的利用率，即使在面临高并发场景时也能保持流畅运行。

在检查点机制方面，团队进行了完善。检查点是Flink的核心特性之一，其性能的优化至关重要。Blink通过增量检查点的方式，即使在数据规模巨大的情况下，也能降低处理成本。每分钟仅有百分之一的数据更新，但通过高效的增量处理，大大减轻了系统的负担。

团队还优化了故障转移机制。在大规模实时计算场景中，成千上万的并发作业一旦发生故障转移，恢复成本将非常高昂。Blink通过技术改进降低了这一成本，提高了系统的可用性和容错性。

在网络层方面，团队也进行了深入优化。在流式计算中，网络层的性能对整体性能有着至关重要的影响。Blink通过优化shuffle性能，大大提高了网络性能，为实时计算提供了强有力的支撑。

阿里巴巴在Flink SQL方面也做出了不少创新贡献，通过流SQL取代了传统的bash SQL，进一步提高了流计算的效率和便捷性。

Flink在阿里巴巴的应用场景非常广泛，几乎覆盖了所有主要业务线，包括天猫、淘宝、飞猪、菜鸟、搜索广告、安全等。其中，双11天猫成交额的实时统计是Flink最大的应用场景之一。在这个场景中，Flink需要处理每秒数亿次的运算，保证实时统计的正确性，并且一整天都不能有抖动。

淘宝的搜索商品实时更新也是Flink的一个重要应用场景。根据用户的搜索行为、商品信息、卖家信息等实时更新搜索引擎和推荐引擎的数据，是淘宝个性化推荐的基础。整个信息流的实时变化非常大，Flink能够实时处理这些变化并同步到数据仓库中。

阿里巴巴的Flink团队通过不断创新和优化，成功打造出一套高效、稳定的流计算架构，为实时计算领域树立了新的标杆。无论是在数据处理效率、网络性能优化还是应用场景的拓展方面，都展现出了强大的实力和潜力。