大数据实时链路备战——数据双流高保真压测 | 京东云技术团队

一、大数据双流建设

1.1 数据双流

大数据时代，越来越多的业务依赖实时数据用于决策，比如促销调整，点击率预估、广告分佣等。为了保障业务的顺利开展，也为了保证整体大数据链路的高可用性，越来越多的 0 级系统建设双流，以保证日常及大促期间数据流的稳定性。建设核心数据链路双机房，双流双活。同时双流建设需要整条链路上的所有环节双机房部署，占用了双倍的物理资源；整个建设过程要协同上下游各环节（数据生产方、数仓加工方、中间处理节点、业务消费方），也会消耗大量的沟通建设成本。为了达到资源消耗和业务稳定性的平衡，特制定双流建设标准和实施流程以引导业务方合理评估双流需求，顺利开展双流建设实施。

1.2 数据双流的建设评估维度和标准

二、大数据双流憋坝高保真压测

2.1 双流憋坝压测

从 21 年大促备战开始，大数据侧核心数据链路，从单模块单任务的压测，转向全链路憋坝压测，把泄洪闸口上移，压测范围覆盖更广，订单和交易同时泄洪，高保真大促网络峰值，资源竞争场景，同时数据产品（黄金眼、商智、作战指挥室大屏）会在泄洪时同时进行读查询的压测，模拟大促读写峰值并行的真实大促场景。

2.2 双流憋坝的压测目标制定

(1) 压测目标设定，一般会参照历史峰值和市场预估，给出核心交易、流量主题链路峰值预估，例如 22 年双 11 的 1.2 倍。关键的数据流 topic，会给出预估消费峰值供下游参考，如下表格所示（数据涉及保密不做详细展示）

2.3 双流憋坝的压测方案

（1）交易的憋坝方式，通过停止同步任务憋单 ，交易双流架构图如下所示：

（2）流量的憋坝方式，流量无损憋坝压测是通过停止采集服务写 JDQ 写集群的方式憋流，不参与压测的业务方，可以切换到**“JDQ4 澜沧江_点击流新建流”（压测期间新建 JDQ 写集群），**保证下游业务可以在憋流压测期间，正常消费流量实时数据，做到无损。

2.4 双流憋坝压测规范

（1）全链路压测的具体憋单、憋流开始时间以及泄洪时间，每次压测前，会提前 24～48 小时发出通知（邮件+工作群），通知发出后，泄洪时间不再调整

（2）全链路压测会进行集团报备，避开重要促销活动，压测要避开存储（hbase、jimdb、ES）、JDQ、JRC 等自身的灾备演练，以免无效压测

2.5 失真场景的高保真压测

平时订单中预售订单占比过低，预售订单 平日峰值/大促峰值=0.05%～5.9%，峰值也无法达到要求，且不能指定场景，例如付定金和付尾款场景。所以预售订单无法在双流憋坝压测中实现高保真，所以做了大数据预售链路的整体改造，联合在线军演压测（业务生产系统的压测）实现预售链路的高保真压测补充

落地方案：军演负责提供预售订单数据和付定金付尾款场景，大数据链路进行改造兼容压测进行数据压测且不污染线上数据

如下图所示： 黄色部分为在线军演提供数据的对应存储——影子库表 。绿色部分为压测新增，最上层为压测数据源（JMQ/JDQ） ，下面是为了压测搭建的透传压测环境以及写影子存储。黄金眼预售通用源和商智预售交易通用源对应任务改成双进双出，同时可以处理线上数据源和压测数据源，线上数据写入线上输出 topic 和线上存储。 压测数据源的数据处理后输出压测数据的 topic，写入影子存储。这样线上拓扑不用随着每次压测改动，同时，下游业务方也可以灵活选择是否参与压测。

三、大数据憋坝压测期间，业务方的迁移方案

3.1 双流憋坝压测对于业务方的影响

在大数据双流压测的憋流和憋单期间，憋流和憋单对应的机房（汇天/廊坊）无实时数据下发，泄洪后恢复。不参与压测的业务方，需要做对应的切换。

3.2 不参与压测的业务方的迁移方案

（1）切换集群：

A、交易不涉及，交易从源头 topic 都是双流双活，业务可以切换消费到不压测机房对应的 topic 即可

B、流量直接消费点击流吐出的 topic，需要切换到无损压测集群**“JDQ4 澜沧江_点击流新建流”。本次切换集群，支持一键迁移，不用重启任务，要使用这次功能，需要升级 jdq-sdk，jdq sdk 版本是 jdq4-clients：1.3.0-SNAPSHOT flink：1.10/1.12/1.14-1.0.9-SNAPSHOT**。如果迁移过程中看不到集群“JDQ4 澜沧江_点击流新建流”，可以联系平运维同学支持

（2）切换 topic 鉴权

A、交易是双流，廊坊和汇天都有对应的 topic，不参与压测的业务方可以申请，消费非压测机房对应的 topic 即可

B、流量不是消费采集服务直接吐出的 topic，消费的是流量实时数仓及一下链路的 topic，也是双流双活，切换消费到非压测机房对应的 topic 即可。

作者：京东零售 荆明岚

来源：京东云开发者社区