贝壳实时计算的蝶变之路：基于 Flink 的技术演进与实践探索

贝壳找房大数据平台实时计算负责人刘力云受邀出席某行业技术峰会，并发表了题为《贝壳实时计算的蝶变之路：基于 Flink 的技术演进与实践探索》的精彩演讲。演讲内容包括贝壳找房实时计算的发展历程、平台建设、实时数仓及其应用场景、事件驱动场景以及未来规划。

1. 贝壳实时计算的发展历程

贝壳找房实时计算历经了三个阶段：

• 探索期（2016 年 - 2018 年）： 贝壳找房开始探索实时计算，主要基于开源技术搭建了简单的数据实时处理平台，但面对海量数据流的冲击，平台稳定性和性能遇到了严峻的挑战。

• 建设期（2018 年 - 2020 年）： 贝壳找房意识到实时计算的重要性，开始对平台进行全面建设。这一阶段，贝壳找房引入了 Flink 技术，构建了统一的实时计算平台，实现了实时数据处理的稳定性和高性能。

• 演进期（2020 年 - 至今）： 随着业务的不断发展，贝壳找房的实时计算平台也在不断演进。这一阶段，贝壳找房重点关注实时数仓建设、事件驱动场景应用以及实时计算与批处理融合等技术创新。

2. 贝壳实时计算平台建设

贝壳找房实时计算平台基于 Flink 技术构建，平台具备以下特点：

• 高性能： 平台采用分布式架构，能够处理海量数据流。

• 高可用： 平台采用多活部署方式，保证了系统的稳定性。

• 易用性： 平台提供了友好的开发接口和管理工具，降低了开发者的学习和使用成本。

• 可扩展性： 平台支持弹性扩缩容，能够满足业务的快速增长。

3. 贝壳实时数仓及其应用场景

贝壳找房构建了实时数仓，将实时数据与离线数据进行融合，为业务提供统一的数据服务。实时数仓的应用场景包括：

• 实时报表： 为业务人员提供实时的数据报表，帮助他们及时了解业务情况。

• 实时推荐： 为用户提供实时个性化推荐，提高用户体验。

• 实时风控： 实时检测异常交易，防范风险。

• 实时预警： 实时监测系统运行状态，发现问题及时预警。

4. 贝壳事件驱动场景

贝壳找房在事件驱动领域进行了深入探索，实现了事件驱动的实时数据处理。事件驱动场景的典型应用包括：

• 实时订单处理： 实时处理订单数据，及时更新订单状态。

• 实时库存管理： 实时处理库存数据，保证库存数据的准确性。

• 实时物流跟踪： 实时处理物流数据，及时更新物流状态。

5. 贝壳实时计算的未来规划

贝壳找房将继续对实时计算平台进行演进，重点关注以下几个方面：

• 实时计算与批处理融合： 实现实时计算与批处理的融合，统一计算平台，提升数据处理效率。

• 微批处理： 探索微批处理技术，在延迟和吞吐量之间找到最佳平衡点。

• 机器学习在实时计算中的应用： 探索机器学习在实时计算中的应用，提升实时计算平台的智能化水平。