30: LinkedIn Mutual Connection Search | Systems Design Interview Questions With Ex-Google SWE

Summary

Das Video erklärt, wie man Profilaktualisierungen und die Verwaltung von Verbindungsdaten in einem großen sozialen Netzwerk effizient handhabt. Es wird gezeigt, wie man Profiländerungen in einem Batch-Verfahren verarbeitet, anstatt jede Änderung in Echtzeit zu verarbeiten, was Ressourcen spart. Mit Hilfe von Kafka, Flink und einem Caching-System werden Daten effizient verteilt und synchronisiert, sodass die Daten in regelmäßigen Abständen aktualisiert werden. Der Ansatz betont die Bedeutung von Eventual Consistency und zeigt, wie durch Batch-Prozesse und verteilte Systeme eine hohe Skalierbarkeit und Leistung erreicht werden können, ohne die Benutzererfahrung zu beeinträchtigen.

Takeaways

• 😀 Das System verwaltet jährlich Millionen von Profilaktualisierungen für 1 Milliarde Benutzer.
• 😀 Statt sofortiger Datenaktualisierungen wird eine Batch-Verarbeitung von Profiländerungen verwendet, um Systemressourcen zu schonen.
• 😀 Durch das Zwischenspeichern von Daten im Speicher wird die tägliche Last auf die Datenbanken verringert.
• 😀 Das System verwendet Kafka zur Event-Streaming-Verarbeitung von Benutzerverbindungen.
• 😀 Flink wird zur Verarbeitung und Verknüpfung von Benutzerverbindungen genutzt, um eine schnelle Identifizierung neuer gegenseitiger Verbindungen zu ermöglichen.
• 😀 Batch-Verarbeitung anstelle von sofortigem Fan-out reduziert die Anzahl der Schreibvorgänge und spart Systemressourcen.
• 😀 Es wird eine effiziente Hashing-Technik verwendet, um Lasten gleichmäßig auf mehrere Datenbankpartitionen zu verteilen.
• 😀 Die Datenbankaktualisierungen werden einmal täglich in großen Chargen vorgenommen, um die Belastung der Datenbank zu minimieren.
• 😀 Es sind keine vollständigen Sperren auf den Zeilen erforderlich, da Konsistenz nicht in Echtzeit, sondern inkrementell gewährleistet wird.
• 😀 Das System verwendet Change Data Capture (CDC), um Profilaktualisierungen auf die entsprechenden Datenbanken zu übertragen.
• 😀 Eine effiziente Suche nach gemeinsamen Verbindungen wird durch sharding und Indexierung nach Benutzer-ID gewährleistet, wodurch schnelle Abfragen ermöglicht werden.

Q & A

Warum ist die Fan-out-Methode für Profilaktualisierungen bei großen Nutzerzahlen nicht praktikabel?

Die Fan-out-Methode ist nicht praktikabel, weil sie für jede Verbindung eines Nutzers eine Aktualisierung erfordert, was bei Millionen von Nutzern und deren Verbindungen zu einer extrem hohen Anzahl an Datenbankoperationen führt, die zu kostspielig und ineffizient wären.

Wie hilft das Batch-Update bei der Handhabung von Profilaktualisierungen?

Das Batch-Update hilft, indem es Änderungen in den Profilen in einem Speicher (z.B. 3 GB für tägliche Änderungen) zwischenspeichert und diese dann einmal täglich in einem großen Batch verarbeitet. Dadurch werden viele einzelne Schreibvorgänge vermieden und die Effizienz verbessert.

Warum ist es wichtig, die Profiländerungen in einem Zwischenspeicher zu cachen?

Das Caching der Profiländerungen im Speicher reduziert die Notwendigkeit, sofortige und häufige Datenbankoperationen durchzuführen. Es ermöglicht eine effizientere Verarbeitung der Änderungen, indem die Daten in einem zentralen Speicher zwischengespeichert und dann gebündelt an die Datenbank gesendet werden.

Was ist Kafka und wie wird es in diesem System verwendet?

Kafka ist ein Messaging-System, das dazu verwendet wird, die Änderungen der Verbindungen der Nutzer zu empfangen und in einer Warteschlange zu speichern. Dadurch können diese Änderungen in einem späteren Schritt effizient verarbeitet werden, ohne sofortige Datenbankoperationen zu erfordern.

Was ist Flink und wie unterstützt es das System bei der Verwaltung von Verbindungen?

Flink wird verwendet, um eine Zuordnung von Nutzern zu ihren Verbindungen zu verwalten. Wenn eine neue Verbindung hinzugefügt wird, kann das System schnell feststellen, welche neuen gegenseitigen Verbindungen betroffen sind, und diese dann in die Datenbank einfügen.

Warum wird die Batch-Verarbeitung anstelle von Streaming-Updates bevorzugt?

Batch-Verarbeitung wird bevorzugt, weil Streaming-Updates in einem System mit Millionen von Nutzern und Verbindungen sehr kostspielig und schwer zu handhaben wären. Durch das Sammeln und Verarbeiten der Änderungen in einem Batch werden Ressourcen effizienter genutzt und Kosten gesenkt.

Welche Rolle spielt das Sharding in diesem System?

Das Sharding wird verwendet, um die Datenbank in Partitionen zu unterteilen, sodass die Last der Datenbankabfragen gleichmäßig verteilt wird. Dies hilft, die Datenbankabfragen effizient zu gestalten, da Abfragen für eine bestimmte Nutzer-ID nur an den relevanten Datenbankknoten gesendet werden.

Wie stellt das System sicher, dass Änderungen an den Profilen effizient und konsistent sind?

Das System verwendet eine Kombination aus Kafka für das Asynchronisieren von Änderungen, Flink für das Verwalten der Verbindungen und Batch-Updates für das Aktualisieren der Datenbank, um sicherzustellen, dass die Änderungen effizient und konsistent verarbeitet werden, ohne die Performance zu beeinträchtigen.

Was ist Change Data Capture (CDC) und wie wird es in diesem System eingesetzt?

Change Data Capture (CDC) wird verwendet, um Änderungen an den Profilen in einem separaten System (Kafka) zu überwachen und zu synchronisieren. Diese Änderungen werden dann im Zwischenspeicher gespeichert, bevor sie als Batch an die Datenbank übertragen werden, was eine effiziente und konsistente Datenverarbeitung ermöglicht.

Welche Vorteile bietet die Verwendung eines Load Balancers in diesem System?

Der Load Balancer stellt sicher, dass Anfragen an die richtige Datenbankpartition weitergeleitet werden, was die Performance steigert, indem er sicherstellt, dass die Last gleichmäßig verteilt ist und keine einzelne Datenbankinstanz überlastet wird.