Agoda实现50倍增长的秘诀：打好数据库基础
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内容提要
Agoda在2023至2025年间流量激增50倍，面临工程挑战。团队通过优化ScyllaDB、改进缓存和数据模型、升级硬盘，成功实现300K EPS的容量提升，保持10ms延迟，顺利应对流量波动。
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关键要点
- Agoda在2023至2025年间流量激增50倍，面临工程挑战。
- 团队需要优化ScyllaDB以保持10ms的延迟，面对突发流量和缓存命中率不稳定的问题。
- Agoda的特征存储支持离线模型训练和在线推理，是其业务的核心。
- 当前每秒服务约350万实体，使用DragonflyDB作为非持久化缓存。
- 在2023年中期，Agoda遇到容量问题，流量突增至120K EPS，导致缓存失效和请求重复。
- 通过增加客户端缓存和减少不必要请求，将流量降低至7K EPS，保持稳定。
- 团队通过测量冷缓存性能，发现不良数据中心的基线读取能力仅为5K EPS。
- 尝试不同的数据建模和压缩策略，最终通过调整SSTable摘要和使用NVMe硬盘实现300K EPS的容量提升。
- 升级硬盘后，Agoda成功实现50-60倍的性能提升，达到300K EPS。
- 团队总结出，正确设置ScyllaDB、快速存储和匹配数据模型是实现50倍扩展的关键。
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延伸问答
Agoda在2023至2025年间流量增长了多少？
Agoda在2023至2025年间流量激增50倍。
Agoda是如何优化ScyllaDB以应对流量激增的？
Agoda通过优化ScyllaDB、改进缓存和数据模型、升级硬盘来应对流量激增。
Agoda使用的缓存技术是什么？
Agoda使用DragonflyDB作为非持久化缓存，并在客户端SDK中提供缓存。
Agoda在流量突增时遇到了什么问题？
Agoda在流量突增时遇到了缓存失效和请求重复的问题，导致数据库负载过高。
Agoda如何解决容量问题？
Agoda通过增加客户端缓存、减少不必要请求和优化数据模型来解决容量问题。
Agoda的NVMe硬盘升级带来了什么效果？
NVMe硬盘升级后，Agoda的容量提升至300K EPS，实现了50-60倍的性能提升。
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