衡石科技实时指标引擎解析:如何实现毫秒级响应万亿级数据的增量计算?

一、实时分析的技术鸿沟
  • 行业痛点
  • 传统方案局限

    • Lambda架构维护成本高

    • Flink计算中间层无法直接对接BI

二、衡石实时引擎架构设计

三层混合架构

核心技术突破

  1. 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

    复制代码
    # 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)  
  2. 向量化列式执行引擎

    • 利用SIMD指令集优化聚合计算

    • 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
三、场景验证:电商大促看板
  • 挑战

    • 每秒订单峰值12万

    • 要求看板延迟<3秒

  • 衡石方案

  • 成效

    • 资源消耗降低82%(对比Flink+ClickHouse方案)

    • 第95百分位延迟稳定在1.8s内