快手短视频如何支撑10亿月活，揭秘快手大数据中台架构

　　导读：   本文主要围绕快手数据中台大数据服务化进行了介绍。第一部分是背景介绍，包括数据开发的痛点，第二部分是介绍大数据服务化平台，包括平台架构以及关键细节详解，第三部分是经验总结和未来思考。
　　背景
　　快手是一家数据驱动的公司，数据扮演了非常重要的角色，而数据的生产加工主要依靠数据开发工程师，其工作内容会涉及多个方面。
　　数据开发工程师则首先根据业务需求开发好高质量的数据，通常是结构化数据（数据表）；其次，开发稳定可靠的数据服务，并通过API方式交付给业务方使用。数据开发工程师有两个痛点，这其中包括：  开发数据服务门槛高  重复开发数据服务
　　痛点一：开发数据服务门槛高
　　数据开发工程师除了开发完数据表外，通常还需要思考如下问题：  数据如何交付： 业务通常期望使用数据接口方式来使用数据而非数据表，这会更加灵活、解耦、高效。数据开发工程师因此需要建立对应的数据服务。  服务如何开发： 数据服务有多种形式，通常要求开发工程师有微服务知识、服务发现注册、高并发等。  权限、可用性问题： 开发完数据服务后，需要考虑权限问题，确保数据资源能被安全的访问；此外还需要考虑可用性问题，要以多种手段保障数据访问的稳定性。  运维问题： 数据服务本身涉及多种运维问题，如扩容、迁移、下线、接口变更、服务报警等。
　　以上问题都需要数据开发工程师去解决。这要求数据开发不仅仅是开发出数据表，还需要将数据表包装成一个独立的、灵活的、高可用的、安全的数据服务。
　　这对于数据开发工程师要求很高：除了具备基本的业务需求捕获、数据建模、SQL开发等能力外，还要具备开发高可用、高性能的数据服务能力（包括java开发、微服务等）。
　　痛点二：重复开发数据服务
　　快手很多业务线（如支付业务、直播业务、账户业务等），都存在数据需求，各业务线都做着：
　　1、数据同步到线上数据库和缓存。
　　2、建设微服务等开发，其中不同业务线下，数据同步和微服务通常有很多共同之处，重复烟囱式的开发意味要重复开发数据服务，造成了人力资源浪费，而且开发效率低，从数据开发到最终交付数据服务，需要经历较长的周期。
　　基于上述痛点，快手开始建设统一的数据服务化平台。由此开启一个新模式去解决问题。
　　大数据服务化平台
　　数据平台本身的定位是一站式自助数据服务平台。用户通过平台来创建数据服务接口、运维服务、调用服务。平台秉承＂配置即服务＂的理念：数据开发工程师不再需要手写数据服务，只需要在平台上进行简单配置，平台便可自动生产和部署数据服务，从而提升效率。
　　系统架构
　　大数据服务化业务架构如下所示，Data Lake 数据湖中存储原始数据，经过数据开发之后，形成按主题域组织的数据资产。此时数据资产通常是在数据仓库，访问速度较慢，因此需要通过数据加速到更高速的存储介质，最后经过多场景服务接口，服务于业务。
　　在技术架构方面，数据接口形式有 RPC 和 HTTP 两类接口。RPC 接口不需要重复建立链接，且传输数据时会被高效序列化，适用于高吞吐场景下的微服务，实现负载均衡、流控、降级、调用链追踪等功能。相对而言，HTTP 接口传输效率低一些，但使用非常简单。
　　关键技术一：配置即开发
　　平台用户分为两类角色：其一是数据服务生产方，其二是数据服务调用方。数据服务生产方只需要配置，做到＂配置即开发＂，配置包括：  数据源；  数据加速到何处；  接口形态，访问方式；  配置独立的测试环境，访问隔离的测试数据。当配置完毕后，数据服务平台便会根据配置清单，完成接口的自动化生产和部署。生产和部署完毕后，调用方在平台申请服务权限调用。通过自动化生产，达到配置即开发的目的，从而极大的提升效率。
　　关键技术二：多模式服务形态
　　数据服务有多种服务形态，包括：
　　1、KV API： 简单点查，可以支撑百万QPS、毫秒延迟。这类API是通过模板自动化创建出来，支持单查、批量查询等接口，返回的结果是 Protobuf (PB) 结构体，从而将结果自动做了 ORM，对于主调方更加友好。典型场景包括：根据IP查询geo位置信息、根据用户Id查询用户标签画像信息等。
　　2、SQL API： 复杂灵活查询，底层基于 OLAP/OLTP 存储引擎。通过 Fluent API 接口，用户可自由组合搭配一种或若干种嵌套查询条件，可查询若干简单字段或者聚合字段，可分页或者全量取回数据。典型场景包括：用户圈选（组合若干用户标签筛选出一批用户）。
　　3、Union API： 融合API，可自由组合多个原子API，组合方式包括串行和并行方式。调用方不再需要调用多个原子API，而是调用融合API，通过服务端代理访问多个子查询，可以极大降低访问延迟。
　　关键技术三：高效数据加速
　　前面提及的数据资产，通常是存在于低速的存储引擎中，无法支撑线上业务高访问流量。因此需要以系统化的方式进行数据加速。目前有两种加速方式： 全量数据加速和多级缓存（部分数据加速）
　　（1）全量数据加速
　　从多个数据源摄入原始数据（如Kafka，MySQL、线上访问日志等），进行加工建模后，得到数据资产。数据资产经由独立的数据同步服务，同步至其他更高速的存储引擎，如 redis、hbase、druid等。
　　数据同步支持一次性或者周期性（小时、天、周等）将数据从Hive同步至其他存储中，数据同步本身是基于分布式的调度系统，内核是基于 datax 进行数据同步。大数据服务化平台单日同步的数据量达到1200亿条，数据size达到20TB。
　　（2）多级缓存
　　大数据服务化平台会使用 Redis、Hbase、Druid、Clickhouse 等方式存储所有数据，但是部分存储如Hbase速度可能较慢，针对热点数据需要使用额外的热点缓存来Cache数据。热点缓存是多级缓存，针对每个API接口，用户可自由搭配组合多级缓存、灵活设置缓存策略。
　　此外，针对数据较大的API，还可配置数据压缩，通过多种压缩方式（如 ZSTD, SNAPPY, GZIP 等），可将数据量显著减少（部分API 甚至能减少90%的数据存储量）
　　关键技术四：高可用保障
　　服务可用性是微服务领域内的一大核心，服务的高可用通常需要组合多种手段来保障。快手数据服务化平台通过多种方式来达到高可用的目的，主要包括：弹性服务框架、资源隔离及全链路监控。
　　（1）弹性服务框架
　　数据服务是部署在容器云环境，容器云是快手自研的弹性可伸缩的容器服务，部署在其中的RPC服务会注册到 KESS （快手自研服务注册与发现中心），供主调方去调用，如有离群坏点，会自动摘除。服务调用是基于 RPC，全链路都有监控，包括服务可用性、延迟、QPS、容器CPU、容器内存等情况。
　　（2）资源隔离
　　资源隔离是可用性保障的常见手段之一，通过隔离将意外故障等情况的影响面降低。不管是微服务，还是存储，我们都按照业务 + 优先级（高、中、低）粒度隔离部署，独立保障，业务之间互不影响、业务内不同级别也互不影响。同一业务线内可能有多个不同数据服务，通过混合部署，提高资源使用率。
　　（3）全链路监控
　　服务很难避免出现问题或者故障，一旦出现问题，及早发现及早介入是非常重要的。服务平台构建了全链路监控，包括：
　　数据同步： 对数据资产同步至高速存储的过程进行监控，包括数据质量检测（过滤脏数据）、同步超时或者失败检测等。  服务稳定性： 构建一个独立的哨兵服务，来监测每个API的运行指标（如延迟、可用性等），客观的评估健康度。  业务正确性： 数据服务需要确保用户访问的数据内容和数据资产表内容是一致的，因此哨兵服务会从数据一致性层面去探查，确保每个API的数据一致性。
　　总结和展望
　　大数据服务化平台从2017年演化至今，已经支持多类应用场景，涵盖直播、短视频、电商、商业化等在线业务，生产者中台等准在线业务，运营系统等偏内部数据系统等，目前平台在线业务总 QPS 达到 1000W，平均延迟在毫秒级。
　　对于准在线业务和内部数据系统，基于CH、Druid等多种数据引擎，支持多种灵活查询。数据服务平台支持了多种模式API，很好满足了多元化需求。此外数据服务平台也支持服务权限、API市场等丰富功能，进一步赋能业务。
　　大数据服务化平台未来进一步发展方向主要包括：
　　1、贴近业务需求： 数据服务平台本身是为业务服务，通过赋能业务而对企业带来价值，业务本身在不断发展，未来也会有更多的需求出现，因此数据服务平台本身会不断抽象和沉淀出公共数据服务能力。
　　2、深耕数据资产： 数据资产是数据服务之根本，如果没有完善的数据资产建设，上面就很难构建出结构化的统一的数据服务，针对数据资产有较多内容，包括资产注册和审核、资产地图、资产标签、资产管理、资产开放和服务。
　　大数据服务平台的能力建设会朝着统一的 OneService 体系前进。主要包括三个方面：
　　1、支持丰富的数据源： 包括大宽表、文本文件、机器学习模型（模型也是一种数据资产），来构建完善的数据服务。
　　2、支持多样取数方式： 除了支持同步快速取数之外，还支持异步查询取数、推送结果、定时任务等多样化方式，以满足业务多种场景需求。
　　3、建设统一的API网关： 集成权限管控、限流降级、流量管理等于一体，不仅平台创建的服务可以注册进API网关，用户自己开发的API也可注册进API网关，从而享受已有的基础网关能力，为业务提供数据服务能力。