1.背景

最近在接触实时大数据框架Storm，要求延时在秒级，需求包括用户转账实时APP和短信通知，新股破板通知等；数据规模在每天百万级，高峰期每秒1000。

2.架构设计

2.1 分块

该系统主要包括三部分：数据采集模块，数据加工模块，数据推送模块。
数据采集模块通过接收对应Topic的Kafka消息来实现，需要根据数据量设置分区个数，数据保留周期，数据发送准确级别（不重发，漏发）；
数据加工模块通过Storm处理，从Redis获取一些常用信息，比如客户信息，股票信息，持仓信息等，加工成流水数据，将流水数据发到Kafka；
数据推送模块包括推送系统接收Kafka消息，并调用APP渠道或短信渠道接口进行数据推送。

3.问题

a.数据源延迟问题
数据高峰时期，由于数据源一般来自数据库bin-log日志,读取线程数与读取速度等因素都可能导致数据源延迟。
b.topic分区个数问题
分区个数决定了同一组消费者的最大个数。
c.Storm并发度设置
Spout并发度,bolt并发度
d.推送系统消费者个数设置
Kafka消费者线程数，注意多渠道划分导致总线程数远远超过生产机器的CPU总核数，可能出现部分线程阻塞情况。
e.渠道发送接口调用
http接口orRPC接口，同步或异步调用，批量发送大小设置

4.瓶颈

实时消息推送出现较长时间延迟时，说明系统出现瓶颈，此时应该查看生产系统各部分的吞吐情况，包括数据源延迟，Kafka消费能力，Storm处理能力，推送系统能力等