2019年“双十一”刚过，各大电商纷纷公布当日战绩。从目前公布的数据不难看出，今年“双十一”的订单创建量峰值创下新高，单日数据处理量纪录也再次被刷新。如何扛住流量“洪峰”，是每年“双十一”的技术大考。随着流量的飙升，这一大考无疑变得越来越难。
“双十一”的数据量不仅大，还会实时变化。可以说，每个购物数据都是个性化的、动态的，完成处理它们的工作，需要有强大的计算能力作为支撑。
“今年的数据处理工作，除了批处理(对数据进行批量处理)外，还有流处理，就是实时处理数据。庞大的交易数据每分钟、每秒钟都在变，它们并不是从数据库里面统计出来的，而是系统自动一层层把它们汇集上来的。”阿里巴巴集团首席技术官张建锋表示。他口中的“流处理”就是流计算，即实时计算。对于扛住“双十一”流量“洪峰”，它功不可没。
那么，什么是流计算？它是如何抗住“双十一”流量“洪峰”的？对此，科技日报记者采访了业内专家。
以内存取代硬盘实现快速处理
北京理工大学计算机学院副院长、教授刘驰在接受科技日报记者采访时解释道，流计算指当一条数据被处理完后，立刻被序列化到内存中，然后通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理。“这种流式处理技术，是以内存取代硬盘的方式来实现数据快速处理，这是流计算之所以能够高效处理数据的根本原因。”他表示。
据刘驰介绍，流计算具有高性能、海量式、实时性、分布式、易用性、可靠性等多项优势，主要的应用方向有，对金融与科学计算中的数据进行快速运算和分析；对存在于社交网站、电子邮件、视频、电话记录、电子感应器中的数字格式信息流进行快速处理并反馈等。
“流式处理可被用于两种不同的计算场景：事件流和持续计算。”刘驰介绍道，在事件流场景，系统会持续产生大量的数据，这类数据最早出现在银行和股票交易领域，也会在互联网监控、无线通信等领域出现。这些领域的相关业务，需要流计算技术以近乎实时的方式对数据流进行复杂分析。
“而在持续计算场景，比如大型网站，流计算技术可以动态实时地刷新用户访问数据，展示网站实时流量的变化情况，分析每天各小时的流量和用户分布情况。一些需要实时处理数据的场景也能应用到流计算技术，比如对根据用户行为产生的日志文件进行实时分析，对用户进行商品的实时推荐等。”刘驰介绍道。
