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实时推荐平台运维与故障排查

📚 共计 30 章节

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平台架构总览

实时推荐系统整体架构、数据流转链路、核心组件介绍（Kafka、Flink、Redis、HBase）。

架构数据流

环境搭建与部署

Flink集群部署、Kafka集群搭建、Redis与HBase初始化配置。

数据接入层运维

Kafka Topic管理、分区与副本策略、消息积压排查与处理。

实时计算层运维

Flink Job管理、Checkpoint与Savepoint机制、反压问题定位与调优。

存储层运维

Redis缓存击穿/雪崩/穿透排查、HBase Region分裂与热点问题处理。

监控体系搭建

Prometheus + Grafana监控Flink与Kafka、自定义告警规则配置。

日志采集与分析

ELK/EFK日志平台搭建、Flink Task日志采集、异常日志快速定位。

常见故障一：Flink Job频繁重启

原因排查与解决方案，深入分析重启根因。

常见故障二：Kafka消息丢失或重复消费

Exactly-Once语义保障，消息可靠性全面解析。

常见故障三：Redis缓存与数据库数据不一致

最终一致性方案，缓存与存储协同策略。

常见故障四：HBase读写性能骤降

Region Server优化与Compaction调优，性能恢复实践。

常见故障五：推荐结果延迟过高

全链路延迟分析与优化，端到端耗时拆解。

性能调优一：Flink算子并行度设置与资源分配

合理配置并行度与资源，提升计算效率。

性能调优二：Kafka Broker参数调优与磁盘IO优化

Broker核心参数调整，磁盘IO瓶颈突破。

性能调优三：Redis Pipeline与批量操作优化

Pipeline机制详解，批量操作大幅降低RT。

性能调优四：HBase RowKey设计与预分区策略

RowKey模式设计，预分区避免热点。

容灾与高可用

Flink Job高可用部署、Kafka跨机房容灾、Redis Sentinel与Cluster。

容灾高可用

数据质量保障

实时数据校验、异常数据过滤、数据回溯机制。

版本升级与灰度发布

Flink版本升级策略、Kafka平滑升级、业务无损发布。

自动化运维脚本

Flink Job自动重启脚本、Kafka Topic自动扩缩容、Redis数据清理脚本。

自动化脚本

故障演练与应急预案

混沌工程实践、故障注入工具、应急响应流程。

安全与权限管理

Kafka ACL配置、Flink Job权限控制、Redis密码与网络隔离。

Flink资源动态调整、Kafka日志保留策略、Redis内存优化。

案例实战一：双11大促流量高峰

实时推荐系统扩容与压测，应对峰值挑战。

案例实战二：数据倾斜导致Flink Job反压

定位与解决，数据倾斜调优实战。

案例实战三：Kafka Broker宕机

消息不丢失的恢复过程，故障转移详解。

案例实战四：Redis内存打满

缓存降级与淘汰策略调整，内存危机处理。

案例实战五：HBase Region Server宕机

数据恢复与负载均衡，Region迁移实践。

SLA保障与巡检

SLA指标定义、自动化巡检脚本、日报周报生成。

未来趋势与总结

实时计算演进方向、运维智能化、课程总结与学习路径。