从实时数仓优化看工作逻辑
在实际工作中,所有任务都可以归结为围绕目标、指标、方案、排期四个核心维度展开。
- 目标:明确要实现的最终结果或期望状态。
- 指标:用以衡量目标是否达成的量化标准。
- 方案:实现目标的具体路径与方法。
- 排期:根据优先级和资源分配制定的时间计划。
这四个核心点,又可以进一步细分为短期、中期、长期三个时间维度,每个维度对应不同的侧重点与解决策略:
1. 短期方案
短期方案专注于快速解决当前的紧急问题,常常作为“临时救火”或“特事 特办”的解决办法。
- 优点:实施简单、见效快,能够迅速缓解压力。
- 缺点:灵活性较差,容易受限于当前场景。一旦有新的需求加入,或问题变复杂,短期方案可能难以为继,甚至需要返工。
2. 中期方案
中期方案处于短期和长期之间,兼具灵活性与前瞻性。它既要解决当前的问题,又需要为未来的扩展性预留空间。
- 优点:在当前需求和未来可拓展性之间找到平衡,能够容纳一定程度的新需求。
- 挑战:需要权衡短期投入与长期收益,确保方案足够灵活但又不失稳定。
3. 长期方案
长期方案立足全局,旨在彻底解决当前及潜在的问题,追求方案的全局最优。
- 优点:系统性强,考虑周全,能够适应未来更多的场景变化,减少重复建设和返工的成本。
- 挑战:通常需要投入较多的人力、物力和时间,短期内可能无法见效。
在实际工作中,短期方案适用于快速响应,短期见效;中期方案强调当前与未来的平衡;长期方案则专注于全局优化。三者并非互相替代,而是可以结合实际情况,逐步递进,通过阶段性优化最终实现长期目标。
从实时数仓的优化来看,制定方案时需结合短、中、长期维度,根据问题的紧急程度与复杂 性合理分配资源和优先级,最终在动态中实现整体效率的提升与架构的稳健升级。
目标
明确方向,定义终点
目标是工作的起点,也是衡量最终成果的标尺。在任务开始前,明确目标的作用在于:
- 聚焦关键问题,确保资源投入到真正重要的事项上。
- 避免偏离方向,减少因需求不清或执行偏差导致的资源浪费。
定义工作项
为更高效地推进任务,需要根据优先级对工作项进行排序,并结合短期、中期和长期目标分层规划:
前置准备:梳理现状,明确需求
在所有工作开展之前,首先需要全面梳理现有的实时链路,了解以下核心内容:
- 当前业务场景的全貌,包括上游和下游的特点。
- 具体的需求与痛点。
- 链路的使用量及性能瓶颈。
这一步是后续优化工作的基础,确保解决方案能够精准对焦问题所在。
1. 短期目标:解决紧急问题,快速见效
优先级:P0(重要且紧急)
示例任务:优化“财富总览”场景的性能问题,目标是解决其在高并发场景下的性能瓶颈。
- 短期策略:针对性的 Case 优化,聚焦于当前最关键的痛点。
- 特性:短期目标执行迅速,成效明显,但解决方案通常缺乏系统性,后续需要进一步调整和完善。
短期目标总结:快速解决高优先级问题,保障核心场景的业务连续性和易用性。
2. 中期目标:标准化提升,增强复用性
中期策略:从现有实时链路中抽象模式,进行套路归并与标准化管理
- 核心思路:通过分析大量实时链路的作用与特性(如实时表同步),提炼出适配大多数场景的固定 Pattern,推进以下两方面的改进:
- 工艺流程优化:通过模式化设计,让实时数仓的工艺流程更加标准化。前期梳理典型业务场景,后期推动业务系统对齐标准。
- 资源与需求管理:从团队角度简化资源调配和 需求管理,提供统一的外部服务接口,提高协作效率。
- 目标:提升链路的清晰性与复用性,减少重复性开发工作,增强系统的灵活扩展能力。
中期目标总结:在解决当前问题的基础上,为后续需求的快速响应和标准化建设奠定基础。
3. 长期目标:引入前沿技术,全面优化架构
长期策略:引入新技术作为全局性解决方案
- 核心举措:探索并引入前沿技术(如数据湖、物化视图等),打造一站式解决方案,全面应对当前及潜在的业务需求。
- 目标:最大限度降低人力物力的投入,追求架构的全局最优,消除重复性返工。
长期目标总结:通过前沿技术的应用,为数仓优化提供终极方案,实现架构的高效、稳定和可持续发展。
通过分阶段目标的定义与实施,可以在不同的时间维度内逐步优化实时数仓架构:
- 短期解决燃眉之急,快速见效;
- 中期搭建标准化框架,提高复用性与管理效率;
- 长期实现全局优化,为未来的业务扩展提供稳健支持。
在实际工作中,需要灵活调整各阶段策略,根据问题的复杂度和优先级合理分配资源,逐步实现实时数仓的高效优化与持续迭代。
指标方 面
量化目标,跟踪进度
指标是目标的具体化表现,通过量化数据直接反映目标的达成情况,是工作进展和成效的“晴雨表”。
在实际工作中,指标需要满足以下两点:
- 可衡量:指标应具有明确的数值表述,便于比较与评估。
- 可监控:指标数据应能实时采集和追踪,以便及时调整策略。
定义工作项
结合实时数仓优化的实际场景,指标的设计需要覆盖多个关键维度,以全面反映优化效果:
1. 性能提升
- 方案总耗时:对比优化前后方案的总耗时,明确效率提升的幅度。
- 示例:优化前总耗时 300ms,优化后总耗时 200ms,效率提升 33%。
2. 资源利用
- 内存占用:监控优化方案的内存使用情况,计算减少的资源占用量。
- 示例:优化前存储过程的内存使用量 8GB,优化后减少至 5GB,节省 37.5%。
3. 扩展能力
- 横向拓展与不停机能力:对比原方案与新方案在性能瓶颈时的行为差异。
- 示例:原方案性能瓶颈需要纵向拓展,停机耗时 3 小时;新方案通过横向拓展实现了零停机,节省了 3 小时维护时间。
4. 并发支持
- 性能阈值下的并发量:评估原方案在高并发场景下的性能极限,对比新方案在同等条件下的性能提升。
- 示例:原方案在 10,000 并发时达到性能瓶颈,新方案在 15,000 并发下才达到瓶颈,提升了 50%。
5. 响应时间 (RT)
- 相同并发条件下的 RT 改善:对比原方案与新方案在同样并发量下的响应时间,明确优化效果。
- 示例:原方案在 10,000 并发下 RT 为 500ms,新方案优化至 350ms,提升了 30%。