如何打造千万级Feed流系统？阿里数据库技术解读

2017年的双十一又一次刷新了记录，交易创建峰值32.5万笔/秒、支付峰值25.6万笔/秒。而这样的交易和支付等记录，都会形成实时订单Feed数据流，汇入数据运营平台的主动服务系统中去。数据运营平台的主动服务，根据这些合并后的数据，实时的进行分析，进行实时的舆情展示，实时的找出需要主动服务的对象等，实现一个智能化的服务运营平台。

通过RDS PostgreSQL和HybridDB for PGSQL实时分析方案：

• 承受住了每秒几十万笔的写入吞吐并做数据清洗，是交易的数倍
• 实现分钟级延迟的实时分析，5张十亿级表关联秒级响应
• 实时发现交易异常，提升淘宝的用户体验

业务背景

一个电商业务通常会涉及 商家、门店、物流、用户、支付渠道、贷款渠道、商品、平台、小二、广告商、厂家、分销商、店主、店员、监管员、税务、质检等等角色，这些对象的活动会产生大量的