最近，我读到了一篇有趣的tech blog，讲的是Uber如何进行大规模的Job Counting。
Uber遇到的问题：
- 数据量大：需要管理和处理由数百万个工作生成的大量数据。
- 实时需求：确保工作计数的实时准确性和性能。
- 复杂查询：在没有显著延迟的情况下高效处理复杂查询。
- 系统可扩展性：扩展系统以支持各种业务需求和未来增长。
今天我尝试利用三国的视角解读一下uber提出来的方案。
刘备、关羽和张飞在蜀国建立了一个庞大的商业帝国。每天，他们都被繁重的任务压得喘不过气。为了分派任务并确保数据的准确性，他们请来了聪明绝顶的诸葛亮，希望他能解决这个大难题。诸葛亮决定使用一种叫做Apache Pinot的技术来处理所有的数据。
Apache Pinot的部署：蜀国版
为了更好地管理这些任务，诸葛亮把蜀国划分成几个区域，每个区域都有自己的数据存储和处理系统（Pinot clusters）。每个集群有controller（总指挥官）、broker（传令官）和server（战斗部队）。这样，每个区域的数据都能独立处理，避免了数据混乱。想象一下，每个区域就是一个小蜀国，井井有条地运作着。
查询性能优化：诸葛亮的秘密武器
诸葛亮发现，查询大量数据的时候，速度特别慢。于是他采取了几种措施来加快速度：
- Sorting the provider_id column: 这样可以把同一天同一个人的所有任务放在一起，减少查询时需要访问的数据段数量。
- Adding Inverted Index: 给provider_id和requester_id列加上Inverted Index，让查询速度快了不少。
- Using Bloom Filter: 这种概率型的数据结构，能快速判断数据是否存在，进一步加快查询速度。
Regular Index VS Inverted Index：刘备书房里的秘密
刘备书房里有很多书，每本书的封面上都贴有书名。每次刘备要找某本书时，他需要翻看书架上的每一本书的封面，直到找到目标书。这种方式虽然能找到书，但效率太低。普通索引就像书的目录，通过关键字段（如书名、页码等）快速定位到具体位置。但当涉及到多个字段或复杂查询时，效率会下降。
诸葛亮给刘备设计了一种新方法。他把每本书的内容按关键词拆分，并在每个关键词下记录对应的书名和页码。例如，如果刘备想找关于“战役”的内容，他只需查阅“战役”这个关键词，马上就能找到所有相关书籍和具体页码。这种方式大大提高了查找效率。倒排索引特别适用于全文搜索、多个字段的联合查询等场景，比如搜索引擎和大数据分析中。
Segment：刘备的军队管理策略
刘备将军队分为多个营，每个营都有自己的任务记录。诸葛亮每天根据任务量调整每个营的记录方式。开始时，每天只记录四次，但随着任务量增加，改为每天记录八次，甚至更多。这样每个营的记录变得更加精细，处理速度也更快。
Segment就是把大数据集分成较小的部分。通过增加数据段的数量，可以提高数据处理的效率。虽然增加数据段会带来一些管理上的开销，但可以显著减少查询延迟。
应对数据复杂性：诸葛亮的妙招
随着时间推移，蜀国的商业系统越来越复杂。有时一个任务可能会重新分派给另一个人（就像战场上的临时调兵）。为了保持数据的一致性，诸葛亮在任务记录中明确标记这些变化。
比如，有一次刘备派关羽去完成一项重要的护送任务。但在任务进行中，关羽遇到了紧急战事，不得不转交任务给张飞。诸葛亮在任务记录中加了一个字段，叫做“Job Status”。当关羽接到任务时，记录为“In Progress”。当任务转交给张飞时，记录变更为“Reassigned”，并在备注中注明变更原因和新的负责人。
处理突发流量：诸葛亮的应对策略
有时候，系统会遇到突发流量高峰，就像敌军突然发动的大规模进攻。诸葛亮在每次请求时加入了随机抖动（random jitter），确保系统能均匀地处理请求，避免系统过载。
通过这些措施，刘备、关羽和张飞成功地建立了一个高效、可靠的任务追踪系统，确保蜀国的每一场战役都能得到准确的记录和处理。
诸葛亮运用Apache Pinot技术，优化了数据查询和处理性能，通过排序、倒排索引和分段等方法，提高了查询速度和数据处理效率。同时，通过对复杂数据的标记和处理突发流量的策略，确保了系统的稳定性和一致性。这些措施有效解决了开头提到的任务繁重和数据管理问题。
Uber Tech Blog原文