Airbnb 的统一付给数据读取流程

般的运使用片里，但是对于大房客来说，他们或许在我们的运使用软件上每年有数千个快递，所以我们还有加以改进的密闭。为了得到长年的系统不会可靠性，我们只能找一个并不均需要获取格外好的耐用性、可靠性和可尾端性的提较高效率。

偿付分立原始数据不读取层

为了充分利用目标，我们只能直新的思考浏览器如何与偿付运使用软件自带。

分立的正门点

我们的第一个任务是分立偿付原始数据不读取正门点。为此，我们并用了 Airbnb 的朝向原始数据咨询服务三维 Viaduct，浏览器如此一来转发“实质”，而不只能绑定几十个咨询服务和 API。在这种一新的的系统不会里，浏览器只只能克服疑问必均需的原始数据实质，而不须与个体偿付咨询服务通信。

显现咨询服务只与不读取层都是，不与个体偿付咨询服务通信

在这些正门点里，我们获取了来使多的过滤预设，让每个 API 都并不均需要过滤和亚胺浏览器的直复性。这也并不大了只能公开的 API 的数量。

分立的较除此以外原始数据实质

分立的正门点是一个较好的开始，但它并不能降低所有的直复性。在偿付课题，我们有 100 多个原始数据模型，要理可信它们的职责，只能大量的课题学问。如果我们只是在分立正门点上公开这些模型，对于浏览器工程公司来说仍然只能掌握很多的上下文资讯。

我们无法让浏览器克服疑问这种直复性，而是选择通过格外较除此以外别的课题实质来使黑影偿付的外部先前。我们因此将核心偿付原始数据减少到不到十个较除此以外别实质，并不大了公开的偿付外部先前的数量。有了这些新的实质，浏览器就免受偿付运使用软件变化的严重后果。当外部的业务语义如此一来严重后果时，我们不会保持实质 Schema 不变，浏览器不只能来进行任何移往。一新的系统不会的原则如下：

有趣：为非偿付团队的工程公司而交构设计，并可用了常见的术语。 可扩展到：保持与读取 Schema 不稳定的电磁，并对概念来进行封装，以防偿付咨询服务外部如此一来严重后果，同时反对快速算法。 多样：黑影直复性而不是原始数据。如果浏览器只能获取原始数据，应可以在实质里找它们。

公开格外简洁的较除此以外课题实质，黑影偿付外部先前

同时保障浏览器免受时有的 API 暂定的严重后果

单纯非形式化的原始数据

分立的正门点和实质有所增加了浏览器互联的直复性。但“如何”获取原始数据和价格昂贵的运使用层亚胺仍然是一个极大的单打独斗。浏览器并不均需要勉强地与偿付系统不会自带固然关键性，但我们也应让社区并不均需要享受我们运使用软件获取的极好体验。

我们发现的核心疑问是浏览器在转发时忽视了很多表和咨询服务。一个解决办法的提较高效率是去形式化——本质上就是将这些价格昂贵的操控从转发时移转到到进食时。我们调研了完全大致相同的方式则来而无须对偿付原始数据来进行去形式化，并将复制延期控制在 10 秒仅。幸运的是，家园基金不会团队的女朋友正在尝试一个不读最优化的读取软件系统，它改用事件驱动的 Lambda 来充分利用二级参考资料。有了这个软件系统，团队可以通过原始数据暂定捕获机制得到近系统对的原始数据，也可以并用读取在 Hive 里的每日原始索引转储来得到历史据信原始数据。此外，与其他原有的外部提较高效率相比，这个软件系统的维护均生产力（例如在线和在线人体内原始数据可用的是同一特别强调 Java 撰写的code）要少得多。

偿付咨询服务如何可用不读最优化的读取软件系统。它为在线和近系统对的原始数据获取进食方式则上，

并在彼此错综复杂相关联业务语义

在相辅相形同上述的所有加以改进后，一新的偿付不读取方式则上如下下图：

再次的偿付原始数据不读取的系统不会。浏览器不只能知道任何与偿付咨询服务或其外部相关的资讯

我们通过非形式化的不读最优化读取参考资料来获取原始数据，符合很较高的可靠性和耐用性。

移往和改善：交割历史据信

针对一新的分立原始数据不读取的系统不会的第一个测试片里是交割历史据信。房客通过交割历史据信链接来查询他们过去和未来的偿付据信和顶级盈利量化（例如偿付金额）。

从新的技术之外来看，这是我们最为繁复的偿付方式则上之一。其里包括了许多完全大致相同的先前，原始数据来自 10 多张偿付表。这在过去已经引发了一些疑问，仅限于进行时、比较慢的复制到间隔时间、由于硬忽视引发的宕机，以及由于繁复的充分利用引发的算法速度快比较慢。在从小分弟移往到 SOA 的系统不会时，我们就要求对交割历史据信来进行广度系统化，而不是给它刷一副创可刷。这有助于必均需长年的形同功，并为我们的房客获取最难的用户经验。

交割历史据信链接和比较简单的较除此以外的系统不会视图。Airbnb 的小分弟 App 就众所周知一个显现咨询服务，

从多个偿付咨询服务和残存原始索引获取原始数据

我们的分立不读取层格外加适使用这个片里。我们以交割历史据信的原始数据为一条路，发布一新的 API 和较除此以外实质，为十分相似课题的所有原始数据不读取用例获取咨询服务。

在确切了实质及其 Schema 之后，我们开始对原始数据来进行去形式化。我们充分利用不读最优化读取软件系统将 10 多张表的原始数据反形式化形同几个 Elasticsearch 参考资料。我们不仅并不大了转发的接触点，而且并用读取层来进行格外较高效的分页和亚胺操控。经过近两年的努力工作，我们移往了 100% 的流量，并充分利用了较高约 150 倍的延期加以改进，同时将可靠性从 96% 减低到 99.9% 以上。

在系统化之后，交割历史据信所均需的偿付原始数据由偿付咨询服务的不读最优化读取获取

浏览器在分立原始数据不读取层上可用定义极好且可扩展到的 Schema 来访问原始数据

解锁新的体验：供应商偿付历史据信

我们的下一个运使用片里是“供应商偿付历史据信”，源于 Airbnb 的公司上半年破坏者马拉松。这个破坏者马拉松这两项旨在为我们的供应商获取一个简要而有趣的方式则来跟踪他们的退款和现金。与交割历史据信十分相似，这个片里也只能来自多个偿付咨询服务和原始索引（仅限于许多残存原始索引）的资讯。

供应商偿付历史据信也从分立不读取层得到许多诱因：一个一新的分立实质和未来十分相似的运使用片里，以及一个反对各种类型过滤器的可扩展到 API。我们充分利用不读最优化读取软件系统将残存和 SOA 偿付表里的原始数据非形式化并读取到 Elasticsearch 参考资料里，这有所增加了转发的直复性和形同本。

供应商可以通过供应商退款据信来跟踪他们的退款和现金情况

这个的系统不会与交割历史据信格外加相似，原始数据通过分立的 API 和 Schema 获取给浏览器，并由二级读取获取反对。

在通过交割历史据信和供应商偿付历史据信公开这些新的实质后，我们开始在许多其他关键的片里里可用大致相同的原始数据流，获取较高效偿付原始数据咨询服务。

总 交

薄咨询服务和 SOA 的系统不会帮助后端共同开发团队单一扩展到和共同开发各个课题咨询服务，将两者错综复杂的严重后果降至最小。同样关键性的是，我们要必均需这些咨询服务的浏览器及其原始数据在一新的行业标准的系统不会下不不会受到额外的单打独斗。

在这序言里，我们介博了一些潜在的提较高效率，通过获取分立 API 和较除此以外实质对绑定者黑影外部咨询服务和的系统不会的直复性。我们还表示同意在人体内原始数据时并用非形式化二级原始数据读取来执行价格昂贵的连接和转换操控，必均需浏览器转发并不均需要保持有趣和较高耐用性。正如我们所演示的那样，偿付等繁复课题可以从这些步骤里得到显著的诱因。

原文链接：

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