从实时到离线，竞速榜如何掌控双十一流量洪峰

竞速榜：京东实时离线对数方案演进解读

竞速榜是京东大促期间的一项重要活动，旨在激励品牌加大投入，撬动流量增长。基于京东实时销售数据，竞速榜实时更新，指导品牌制定决策。在应对双十一等大促场景流量洪峰时，竞速榜需要兼顾实时性和离线处理能力，以确保准确的数据计算和榜单稳定性。本文将介绍竞速榜的实时离线对数方案演进，展示京东云技术团队在海量数据处理和实时计算领域的创新与实践。

竞速榜的挑战

竞速榜面临的主要挑战在于如何在大促期间处理海量实时数据，并确保数据计算的准确性和榜单的实时稳定性。具体来说，需要解决以下问题：

• 海量数据处理： 大促期间，竞速榜需要实时处理来自各个采销群的销售数据，数据量庞大。
• 实时计算： 竞速榜的排名需要实时更新，这就要求数据计算的时效性很高。
• 榜单稳定性： 在流量洪峰期间，竞速榜需要保持稳定，避免出现宕机或数据丢失的情况。

实时离线对数方案

为了解决这些挑战，京东云技术团队设计了一套实时离线对数方案，该方案通过将实时数据处理和离线数据存储结合起来，实现了数据的实时计算和榜单的稳定性。

实时数据处理主要通过流计算平台来实现，该平台可以实时接收和处理来自各个采销群的数据，并根据用户配置的规则进行数据计算。离线数据存储则采用大数据平台，将计算后的数据存储起来，以备后续分析和查询。

对数方案是一种数据结构，它可以将海量数据存储在一个相对较小的空间中。通过使用对数方案，竞速榜可以快速查询历史数据，并进行数据分析。

方案演进

京东云技术团队对竞速榜的实时离线对数方案进行了多次演进，以不断提高方案的性能和稳定性。

• 初期方案： 最初，竞速榜采用单一实时计算平台，但随着数据量的增大，实时计算的压力越来越大。
• 改进方案： 为了解决单一实时计算平台的性能问题，京东云技术团队采用多级流计算平台，将数据处理过程分解为多个步骤，并分别部署在不同的流计算平台上。
• 最新方案： 在最新方案中，京东云技术团队引入了一套分布式对数方案，将数据存储在多个服务器上，并通过负载均衡技术保证数据的可靠性和查询效率。

方案效果

通过实时离线对数方案的演进，竞速榜在双十一期间的性能和稳定性得到了显著提升：

• 处理能力提升： 实时数据处理能力提升了10倍以上，可以轻松应对大促期间的海量数据处理需求。
• 计算时效性优化： 数据计算的时效性优化了50%，可以更快地更新榜单排名。
• 榜单稳定性提升： 在双十一流量洪峰期间，竞速榜保持了稳定的运行，没有出现宕机或数据丢失的情况。

总结

京东云技术团队设计的实时离线对数方案，有效解决了竞速榜在大促期间的海量数据处理、实时计算和榜单稳定性等挑战。该方案的演进体现了京东云技术团队在海量数据处理和实时计算领域的创新与实践，为竞速榜的成功运营提供了坚实的基础。