一、实时分析的技术鸿沟
- 行业痛点

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传统方案局限
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Lambda架构维护成本高
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Flink计算中间层无法直接对接BI
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二、衡石实时引擎架构设计
三层混合架构

核心技术突破
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增量计算拓扑优化
- 动态识别指标依赖图,仅刷新受影响分区
python
# 增量拓扑检测算法伪代码 def detect_impacted_partitions(metric_id, event): dependency_graph = get_dag(metric_id) # 获取指标依赖图 changed_keys = extract_partition_keys(event) return traverse_dag(dependency_graph, changed_keys)
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向量化列式执行引擎
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利用SIMD指令集优化聚合计算
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性能对比:
数据量 传统行式处理 衡石向量化引擎 10亿行 38.7s 2.1s
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三、场景验证:电商大促看板
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挑战:
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每秒订单峰值12万
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要求看板延迟<3秒
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衡石方案:

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成效:
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资源消耗降低82%(对比Flink+ClickHouse方案)
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第95百分位延迟稳定在1.8s内
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