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【阿里内部应用】基于Blink构建亲听项目以及全链路debug项目实时响应能力

案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 本文全面总结了大数据项目组在亲听项目以及全链路debug项目上进行的实时流处理需求梳理,架构选型,以及达成效果 一、背景介绍 1.1亲听项目 亲听项目专注于帮助用户收集、展示、监控和处理用户体验问题,是保证产品的主观评价质量的利器,关于其具体功能可参考在ata搜索"亲听"查看系列文章。目前亲听项目的实时流处理需求来自算法效果监控,算法效果监控需要对上游TimeTunnel日志进行解析后经过处理得到一些关键指标,亲听通过对这些指标的前端展示和阈值监控报警达到算法效果监控目的。 需求要点可以总结如下: 上游需要处理的TimeTunnel日志的实时数据量大约在日常峰值每秒数万条记录,大促峰值每秒几十万条记录 从用户搜索行为到亲听系统得到搜索行为指标数据秒级的低延时 数据的处理逻辑较为复

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不要慌,上面只是一张贴图。 为什么“慢”那么难查 **网站卡顿、页面加载过慢是互联网应用最常见的问题之一。排查、解决这类问题通常会花费开发运维人员大量的时间,通常是因为以下三个原因: 应用链路太长,无从下手。 从前端页面到后台网关,从Web应用服务器到后台数据库,任何一个环节的问题都有可能导致请求整体卡顿,到底是前端资源加载过慢?还是数据库出了问题?还是新发布的服务端代码有性能问题?出现问题的原因五花八门。 采用“微服务”架构的应用,链路更加复杂。不同组件可能由不同的团队、人员分别维护,加剧了问题排查的难度。 日志不全或质量欠佳,现场缺失。 应用日志无疑是排查线上问题的神器,但出现问题的位置往往无法预期,发生了问题通常会发现日志信息不全 -- 我们不可能在每一个有可能出现问题的地方打印日志。 “慢”的定义偏主观,“慢”有时候往往也是偶发现象。真正

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