45-how-to-design-netflix-view-state-service.md

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45-how-to-design-netflix-view-state-service	45-how-to-design-netflix-view-state-service	Netflix 如何提供观看数据？	2018-09-13 20:39	true	system design	http://techblog.netflix.com/2015/01/netflixs-viewing-data-how-we-know-where.html

动机

如何在规模上保持用户的观看数据（每天数十亿事件）？

在这里，观看数据指的是...

1. 观看历史。我看过哪些标题？
2. 观看进度。我在某个标题中停留在哪里？
3. 正在观看的内容。我的账户现在还在观看什么？

架构

观看服务有两个层次：

1. 有状态层 = 活动视图存储在内存中

   • 为什么？为了支持最高的读/写量
   • 如何扩展？
     • 按照 account_id mod N 分区为 N 个有状态节点
       • 一个问题是负载分布不均，因此系统容易出现热点
     • 在 CAP 定理 下选择 CP 而非 AP，并且没有活动状态的副本。
       • 一个失败的节点将影响 1/n 的成员。因此，他们使用过时的数据以优雅地降级。

2. 无状态层 = 数据持久性 = Cassandra + Memcached

   • 使用 Cassandra 进行非常高的写入量和低延迟。
     • 数据均匀分布。由于使用虚拟节点进行一致性哈希来分区数据，因此没有热点。
   • 使用 Memcached 进行非常高的读取量和低延迟。
     • 如何更新缓存？
       • 在写入 Cassandra 后，将更新的数据写回 Memcached
       • 最终一致性，以处理多个写入者，具有短的缓存条目 TTL 和定期的缓存刷新。
     • 将来，优先考虑 Redis 的追加操作到时间排序列表，而不是 Memcached 中的“读-修改-写”。