對于大部分互聯(lián)網(wǎng)公司來說，數(shù)據(jù)量最大的幾類數(shù)據(jù)是：點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)、監(jiān)控數(shù)據(jù)和日志數(shù)據(jù)。這里面「點(diǎn)擊流」指的是在 App、小程序和 Web 頁面上的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)，這些埋點(diǎn)數(shù)據(jù)記錄用戶的行為，比如你打開了哪個頁面，點(diǎn)擊了哪個按鈕，在哪個商品上停留了多久等等這些。

當(dāng)然你不用太擔(dān)心自己的隱私問題，記錄的這些行為數(shù)據(jù)不是為了監(jiān)控用戶，主要目的是為了從統(tǒng)計上分析群體用戶的行為，從而改進(jìn)產(chǎn)品和運(yùn)營。比如，某件商品看的人很多，停留時間很長，最后下單購買的人卻很少，那采銷人員就要考慮是不是這件商品的定價太高了。

除了點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)以外，還有監(jiān)控和日志數(shù)據(jù)都是大家常用的。

這類數(shù)據(jù)都是真正海量的數(shù)據(jù)，相比于訂單、商品這類業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量要多出 2～3 個數(shù)量級。每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量就可能會超過 TB（1 TB = 1024 GB）級別，經(jīng)過一段時間累積下來，有些數(shù)據(jù)會達(dá)到 PB（1 PB = 1024 TB）級別。

這種量級的數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)技術(shù)出現(xiàn)之前，是沒法保存和處理的，只能是通過抽樣的方法來湊合著做分析。Hadoop 等大數(shù)據(jù)技術(shù)出現(xiàn)以后，才使得存儲和計算海量數(shù)據(jù)成為可能。那么如果要保存像「點(diǎn)擊流」這樣的海量數(shù)據(jù)，應(yīng)該選擇什么樣的存儲系統(tǒng)？

使用 Kafka 存儲海量原始數(shù)據(jù)

早期對于這類海量原始數(shù)據(jù)，都傾向于先計算再存儲 。也就是，在接收原始數(shù)據(jù)的服務(wù)中，先進(jìn)行一些數(shù)據(jù)過濾、聚合等初步的計算，將數(shù)據(jù)先收斂一下，再落存儲。這樣可以降低存儲系統(tǒng)的寫入壓力，也能節(jié)省磁盤空間。

這幾年，隨著存儲設(shè)備越來越便宜，并且，數(shù)據(jù)的價值被不斷地重新挖掘，更多的大廠都傾向于 先存儲再計算，直接保存海量的原始數(shù)據(jù)，再對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時或者批量計算。這種方案，除了貴以外都是優(yōu)點(diǎn)：

• 不需要二次分發(fā)就可以同時給多個流和批計算任務(wù)提供數(shù)據(jù)；
• 如果計算任務(wù)出錯，可以隨時回滾重新計算；
• 如果對數(shù)據(jù)有新的分析需求，上線后直接就可以用歷史數(shù)據(jù)計算出結(jié)果，而不用去等新數(shù)據(jù)。

但是，這種方式對保存原始數(shù)據(jù)的存儲系統(tǒng)要求就很高了：既要有足夠大的容量，能水平擴(kuò)容，還要讀寫都足夠快，跟得上數(shù)據(jù)生產(chǎn)的寫入速度，還要給下游計算提供低延遲的讀服務(wù)。什么樣的存儲能滿足這樣的要求呢？這里給出幾種常用的解決方案。

第一種方案是，使用 Kafka 來存儲。Kafka 不是一個消息隊(duì)列么，怎么成了存儲系統(tǒng)了？實(shí)際上，現(xiàn)代的消息隊(duì)列，本質(zhì)上就是分布式的流數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。 

那么Kafka的數(shù)據(jù)是如何存儲、分片、復(fù)制的？它是如何保證高可用，如何保證數(shù)據(jù)一致性的？那你會發(fā)現(xiàn)它和分布式存儲系統(tǒng)，并沒有什么太大的區(qū)別。唯一的區(qū)別就是，它的查詢語言（生產(chǎn)和消費(fèi)消息）和存儲引擎的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（Commit Log）比一般的存儲系統(tǒng)要簡單很多。但也正是因?yàn)檫@個原因，使得 Kafka 的讀寫性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于其他的存儲系統(tǒng)。Kafka 官方給自己的定位也是「分布式流數(shù)據(jù)平臺」，不只是一個 MQ。

Kafka 提供「無限」的消息堆積能力，具有超高的吞吐量，可以滿足我們保存原始數(shù)據(jù)的大部分要求。寫入點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)的時候，每個原始數(shù)據(jù)采集服務(wù)作為一個生產(chǎn)者，把數(shù)據(jù)發(fā)給 Kafka 就可以了。下游的計算任務(wù)，可以作為消費(fèi)者訂閱消息，也可以按照時間或者位點(diǎn)來讀取數(shù)據(jù)。并且，Kafka 作為事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，和大部分大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的開源軟件都有非常好的兼容性和集成度，像 Flink、Spark 等大多計算平臺都提供了直接接入 Kafka 的組件。

Kafka 也支持把數(shù)據(jù)分片，這個在 Kafka 中叫 Partition，每個分片可以分布到不同的存儲節(jié)點(diǎn)上。寫入數(shù)據(jù)的時候，可以均勻地寫到這些分片上，理論上只要分片足夠多，存儲容量就可以是「無限」的。但是，單個分片總要落到某一個節(jié)點(diǎn)上，而單節(jié)點(diǎn)的存儲容量畢竟是有限的，隨著時間推移，單個分片總有寫滿的時候。

即使它支持?jǐn)U容分片數(shù)量，也沒辦法像其他分布式存儲系統(tǒng)那樣，重新分配數(shù)據(jù)，把已有分片上的數(shù)據(jù)遷移一部分到新的分片上。所以擴(kuò)容分片也解決不了已有分片寫滿的問題。而 Kafka 又不支持按照時間維度去分片，所以，受制于單節(jié)點(diǎn)的存儲容量，Kafka 實(shí)際能存儲的數(shù)據(jù)容量并不是無限的。

#Kafka 之外還有哪些解決方案？

如果需要長時間（幾個月 - 幾年）保存的海量數(shù)據(jù)，就不適合用 Kafka 存儲。這種情況下，只能退而求其次，使用第二種方案了。

第二種方案是，使用 HDFS 來存儲。使用 HDFS 存儲數(shù)據(jù)也很簡單，就是把原始數(shù)據(jù)寫成一個一個文本文件，保存到 HDFS 中。我們需要按照時間和業(yè)務(wù)屬性來組織目錄結(jié)構(gòu)和文件名，以便于下游計算程序來讀取，比如說：click/20200808/Beijing_0001.csv，代表 2020 年 8 月 8 日，從北京地區(qū)用戶收集到的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，這個是當(dāng)天的第一個文件。

對于保存海量的原始數(shù)據(jù)這個特定的場景來說，HDFS 的吞吐量是遠(yuǎn)不如 Kafka 的。按照平均到每個節(jié)點(diǎn)上計算，Kafka 的吞吐能力很容易達(dá)到每秒鐘大幾百兆，而 HDFS 只能達(dá)到百兆左右。這就意味著，要達(dá)到相同的吞吐能力，使用 HDFS 就要比使用 Kafka，多用幾倍的服務(wù)器數(shù)量。

但 HDFS 也有它的優(yōu)勢，第一個優(yōu)勢就是，它能提供真正無限的存儲容量，如果存儲空間不夠了，水平擴(kuò)容就可以解決。另外一個優(yōu)勢是，HDFS 能提供比 Kafka 更強(qiáng)的數(shù)據(jù)查詢能力。Kafka 只能按照時間或者位點(diǎn)來提取數(shù)據(jù)，而 HDFS 配合 Hive 直接就可以支持用 SQL 對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢，雖然說查詢的性能比較差，但查詢能力要比 Kafka 強(qiáng)大太多了。

以上這兩種方案因?yàn)槎加懈髯缘膬?yōu)勢和不足，在實(shí)際生產(chǎn)中，都有不少的應(yīng)用，你可以根據(jù)業(yè)務(wù)的情況來選擇。那有沒有兼顧這二者優(yōu)勢的方案呢？最好能做到，既有超高的吞吐能力，又能無限擴(kuò)容，同時還能提供更好的查詢能力，有這樣的好事兒么？

目前已經(jīng)有一些的開源項(xiàng)目，都致力于解決這方面的問題。

一類是 分布式流數(shù)據(jù)存儲，比較活躍的項(xiàng)目有 Pravega 和 Pulsar 的存儲引擎 Apache BookKeeper。這些分布式流數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，走的是類似 Kafka 這種流存儲的路線，在高吞吐量的基礎(chǔ)上，提供真正無限的擴(kuò)容能力，更好的查詢能力。

還有一類是 時序數(shù)據(jù)庫（Time Series Databases），比較活躍的項(xiàng)目有 InfluxDB 和 OpenTSDB 等。這些時序數(shù)據(jù)庫，不僅有非常好的讀寫性能，還提供很方便的查詢和聚合數(shù)據(jù)的能力。但是，它們不是什么數(shù)據(jù)都可以存的，它們專注于類似監(jiān)控數(shù)據(jù)這樣，有時間特征并且數(shù)據(jù)內(nèi)容都是數(shù)值的數(shù)據(jù)。如果你有存儲海量監(jiān)控數(shù)據(jù)的需求，可以關(guān)注一下這些項(xiàng)目。

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，點(diǎn)擊流、監(jiān)控和日志這幾類數(shù)據(jù)，是海量數(shù)據(jù)中的海量數(shù)據(jù)。對于這類數(shù)據(jù)，一般的處理方式都是 先存儲再計算，計算結(jié)果保存到特定的數(shù)據(jù)庫中，供業(yè)務(wù)系統(tǒng)查詢。

所以，對于海量原始數(shù)據(jù)的存儲系統(tǒng)，我們要求的是超高的寫入和讀取性能，和近乎無限的容量，對于數(shù)據(jù)的查詢能力要求不高。生產(chǎn)上，可以選擇 Kafka 或者是 HDFS，Kafka 的優(yōu)點(diǎn)是讀寫性能更好，單節(jié)點(diǎn)能支持更高的吞吐量。而 HDFS 則能提供真正無限的存儲容量，并且對查詢更友好。

為什么 Kafka 能做到幾倍于 HDFS 的吞吐能力，技術(shù)上的根本原因是什么？

這個問題的最根本原因是，對于磁盤來說，順序讀寫的性能要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于隨機(jī)讀寫，這個性能差距視不同的磁盤，大約在幾十倍左右。Kafka 是為順序讀寫設(shè)計的，而 HDFS 是為隨機(jī)讀寫的設(shè)計的，所以在順序?qū)懭氲臅r候，Kafka 的性能會更好。

雖然 hdfs 和 kafka 都可以用來做存儲, 但 kafka 在使用方面像磁帶；hdfs 更像硬盤，總結(jié)一下針對海量數(shù)據(jù)的存儲方案有如下幾個要點(diǎn)：

1. 采用批處理的方式提升吞吐量
2. 利用了磁盤文件順序讀寫性能高的特點(diǎn)設(shè)計存儲
3. 利用了操作系統(tǒng)的 PageCache 做緩存，減少 IO
4. 采用零拷貝技術(shù)加速消費(fèi)流程