京东云技术团队在处理海量用户数据时，面临浏览记录的高并发写入和实时查询的巨大挑战。针对每日百亿级别的浏览记录，我们设计并实现了一套高效、可靠的实时数据处理与存储系统。
系统架构分为数据采集、实时处理和存储服务三个核心模块。在数据采集层，我们采用分布式消息队列（如Kafka）进行日志收集，确保高吞吐量的数据摄入，同时通过负载均衡机制分散写入压力，避免单点故障。在实时处理层，我们利用流计算框架（例如 Apache Flink）进行数据清洗、去重和聚合操作。通过窗口计算和状态管理，系统能够实时分析用户行为，提供低延迟的查询响应。在存储服务层，我们结合了多种存储方案：使用 NoSQL 数据库（如 HBase）存储原始浏览记录，支持水平扩展以应对数据增长；采用缓存技术（例如 Redis）加速热点数据的访问，并通过分布式文件系统备份历史数据，确保数据持久性和可恢复性。
在实现过程中，我们注重优化数据处理管道，减少网络延迟和I/O瓶颈。例如，通过数据分区和索引策略提升查询效率，并实施监控告警机制，实时跟踪系统性能。该系统已成功应用于京东电商平台，支持秒级的数据写入和查询，日均处理百亿条记录，保证了用户体验和业务决策的实时性。我们将继续探索AI驱动的数据优化方法，进一步提升系统的智能化和扩展能力。
