高性能高可用机票实时搜索系统

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/baiyutang

摘要

文档介绍了去哪儿网开发的高性能高可用机票实时搜索系统，旨在解决海量数据下的实时搜索问题。系统面临航班舱位变动、供应商规则调整频繁等挑战，通过分批回数、一致性哈希和供应商粒度主动更新等方法优化性能。报价引擎整合了供应商规则、航司运价和特惠信息，确保报价准确性和实时性。系统架构采用主备数据库和Canal同步技术，确保高可用性和数据一致性。文档还提到系统处理大规模数据和高搜索量的能力，以及在设计上的挑战和解决方案。

AI总结

《高性能高可用机票实时搜索系统》是去哪儿网在2017年全球软件开发大会（QCon北京）上分享的主题报告，由梁启康主讲。该系统旨在解决机票搜索中的高性能、高可用性问题，满足用户对实时性、全网最低价、产品丰富性和预定流畅性的需求。

### 1. 系统概述
- **目标**：提供全网最低价、最全航线报价、最优实时性和最流畅预定体验。
- **挑战**：
- 航班舱位时刻频繁变动。
- 供应商规则复杂且更新频繁。
- 数据量庞大，实时性要求高。

### 2. 系统架构
- **报价引擎**：
- 基于供应商规则、航班舱位状态和运价进行实时计算。
- 数据按供应商分库，规则按供应商粒度进行主动更新。
- 使用一致性哈希和负载均衡技术解决分批回数问题。
- **数据同步**：
- 通过Canal和DataSync实现数据的高效同步。
- 使用Zookeeper进行分布式协调。
- **分布式搜索**：
- 采用多节点分布式架构，支持高并发搜索。
- 搜索节点分布于多个城市，提升响应速度。

### 3. 报价引擎设计
- **核心逻辑**：
- 实时计算价格，结合供应商规则、航班舱位状态和运价。
- 支持多供应商、多规则和多航班的复杂计算。
- **问题与优化**：
- **问题**：供应商规则更新频繁，导致计算压力大；舱位状态变化快，影响实时性。
- **优化**：分批回数、供应商粒度更新、异步搜索。

### 4. 数据量与性能
- **数据规模**：
- 国内国际航线28万条。
- 每秒计算产品数超过1500万。
- 搜索量：航线+航班搜索达3k+QPS。
- **性能要求**：
- 响应时间苛刻，搜索条件存在热点。

### 5. 总结与展望
去哪儿网的高性能高可用机票实时搜索系统通过分布式架构、实时计算和高效数据同步，解决了大规模数据下的搜索性能和可用性问题。尽管在供应商规则复杂性和计算压力方面仍面临挑战，但通过技术创新和架构优化，系统在实时性和稳定性方面取得了显著成果。未来，仍需进一步优化计算效率和规则处理能力，以应对更复杂的数据场景。