Netflix是一家在線影片租賃提供商，該公司連續(xù)五次被評(píng)為顧客最滿意的網(wǎng)站，在過去的7年中，Netflix流媒體服務(wù)從偶爾有數(shù)千用戶在線觀看發(fā)展到了數(shù)百萬用戶平均每月觀看超過20億個(gè)小時(shí)的規(guī)模。Netflix之所以能夠如此成功，離不開對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的收集與分析，那么Netflix會(huì)收集哪些數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會(huì)用來做什么，其處理架構(gòu)又是什么呢？

事實(shí)上，當(dāng)用戶開始在Netflix的網(wǎng)站上觀看電影或者電視節(jié)目的時(shí)候，Netflix的數(shù)據(jù)系統(tǒng)會(huì)創(chuàng)建一個(gè)“觀看會(huì)話（view）”，描述該會(huì)話的所有事件信息都會(huì)被收集起來。該觀看會(huì)話數(shù)據(jù)架構(gòu)能夠應(yīng)對(duì)從用戶體驗(yàn)到數(shù)據(jù)分析的諸多場景，其中最主要的場景有三個(gè)：

用戶看了哪些視頻？系統(tǒng)需要知道每一個(gè)用戶的所有觀看歷史，以便于為用戶推薦相關(guān)的視頻內(nèi)容，同時(shí)在頁面上的“最近觀看”一欄中顯示觀看歷史。用戶所看的內(nèi)容對(duì)于用戶興趣的衡量，產(chǎn)品和內(nèi)容的決定非常重要。
用戶從哪里離開了視頻？對(duì)于每一個(gè)電影或者電視節(jié)目，Netflix會(huì)記錄每一個(gè)用戶都看到了哪里，從哪個(gè)時(shí)間點(diǎn)離開的。這使得Netflix的用戶能夠在同一個(gè)或者另一個(gè)設(shè)備上繼續(xù)觀看視頻。
當(dāng)前帳戶現(xiàn)在還在觀看哪些視頻？家庭成員間的帳戶共享使得任何人可以在任何時(shí)候觀看自己喜歡的視頻，但是這也意味著當(dāng)帳戶同時(shí)在線數(shù)超限的時(shí)候，必須要有人放棄觀看。針對(duì)這種場景，Netflix的觀看會(huì)話數(shù)據(jù)系統(tǒng)會(huì)收集每一個(gè)會(huì)話的周期性信號(hào)以便于決定某個(gè)成員是否還在觀看相關(guān)視頻。
這些場景的實(shí)現(xiàn)離不開強(qiáng)大而穩(wěn)定的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，Netflix目前的系統(tǒng)架構(gòu)由早期的單數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序演變而來，當(dāng)時(shí)的主要需求是能夠低延遲地為用戶提供視頻服務(wù)，同時(shí)還能夠處理來自于數(shù)百萬Netflix流設(shè)備的快速增長的數(shù)據(jù)集。在過去3年多的時(shí)間里，Netflix一直在不斷地改進(jìn)該架構(gòu)，現(xiàn)在這套系統(tǒng)每天能夠處理千億左右的事件。

當(dāng)前的架構(gòu)圖如下：

整個(gè)架構(gòu)最主要的接口是觀看會(huì)話服務(wù)，它分為有狀態(tài)層和無狀態(tài)層兩部分。有狀態(tài)層在內(nèi)存中存有所有活動(dòng)視圖的最新數(shù)據(jù)。通過對(duì)用戶帳戶ID進(jìn)行mod N的模運(yùn)算，數(shù)據(jù)被簡單地劃分為N個(gè)有狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)。當(dāng)有狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)上線的時(shí)候，系統(tǒng)會(huì)通過一個(gè)位置選擇流程決定哪部分?jǐn)?shù)據(jù)屬于它們。所有的持久化數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在Cassandra中，在Cassandra之上有一個(gè)Memcached用來保證低延遲的讀取路徑，但是采用這種方式會(huì)話數(shù)據(jù)有可能會(huì)過時(shí)，同時(shí)如果一個(gè)有狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)了錯(cuò)誤，那么1/n的瀏覽數(shù)據(jù)將不能讀寫。無狀態(tài)層的引入正是為了解決這一問題，它提升了系統(tǒng)的可用性，當(dāng)有狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)無法訪問的時(shí)候，該層會(huì)將過時(shí)的數(shù)據(jù)反饋給用戶。

但是即使是做了諸多改進(jìn)，以上架構(gòu)依然存在一些缺陷：

雖然有狀態(tài)層使用一個(gè)簡單的、服從熱點(diǎn)分布的分片技術(shù)，但是Cassandra層并不服從這些熱點(diǎn)；同時(shí)，如果將其從一個(gè)AWS Region移動(dòng)到多個(gè)AWS Region上運(yùn)行，那么必須定制一種機(jī)制來實(shí)現(xiàn)分布在不同Region上的狀態(tài)層之間的狀態(tài)通信，極大地增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性。
對(duì)于觀看會(huì)話服務(wù)，它封裝了會(huì)話數(shù)據(jù)的收集、處理和提供功能，隨著系統(tǒng)的演變，功能的增多，該服務(wù)的責(zé)任也越來越多，增加了運(yùn)維的難度。
雖然Memcached提供了非常好的吞吐量和延遲特性，但是使用一種能夠?yàn)橐坏葦?shù)據(jù)類型和操作（例如append）提供原生支持的技術(shù)能夠更好地滿足相關(guān)需求。
為了擴(kuò)展系統(tǒng)滿足下一個(gè)數(shù)量級(jí)的需要，Netflix正在重新思考自己的基礎(chǔ)架構(gòu)，新系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)考慮的主要設(shè)計(jì)原則包括：

可用性比一致性更重要。
微服務(wù)。對(duì)于有狀態(tài)架構(gòu)中柔和在一起的組件，根據(jù)它們的主要目的分離成單獨(dú)的服務(wù)——或收集、處理或提供數(shù)據(jù)。將狀態(tài)管理功能托管到持久化層，讓應(yīng)用程序?qū)訜o狀態(tài)，同時(shí)組件之間通過事件隊(duì)列解耦。
混合持久化。使用多種持久化技術(shù)，利用每一種方案的優(yōu)勢(shì)。使用Cassandra實(shí)現(xiàn)高容量、低延遲的寫。使用Redis實(shí)現(xiàn)高容量、低延遲的讀。
遵循以上原則的新架構(gòu)實(shí)現(xiàn)如下：

當(dāng)然，這個(gè)架構(gòu)圖也僅僅是Netflix目前的設(shè)計(jì)圖，至于實(shí)現(xiàn)到何種程度了，我們還未可知。Netflix表示對(duì)關(guān)鍵系統(tǒng)進(jìn)行重新架構(gòu)以使其能夠擴(kuò)展到下一個(gè)數(shù)量級(jí)是一項(xiàng)非常困難的工作，需要長時(shí)間的開發(fā)、測試和驗(yàn)證，同時(shí)遷移也不是那么容易。但是以這些架構(gòu)原則為指導(dǎo)，Netflix相信他們正在構(gòu)建的下一代系統(tǒng)能夠滿足自己大規(guī)模、快速增長的需要。