Agoda实现50倍增长的秘诀：打好数据库基础
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。
关键要点
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Agoda在2023至2025年间流量激增50倍，面临工程挑战。
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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。
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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。
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当前每秒服务约350万实体，使用DragonflyDB作为非持久化缓存。
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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。
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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。
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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。
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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。
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升级硬盘后，Agoda成功实现50-60倍的性能提升，达到300K EPS。
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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。
延伸解读
流量激增的挑战与应对
Agoda在流量激增的情况下，面临着缓存失效和请求重复的问题。团队通过增加客户端缓存和减少不必要的请求，将流量从120K EPS降低至7K EPS，保持了系统的稳定性。这一策略强调了在高流量情况下，合理的缓存管理和请求优化的重要性。
硬盘升级的关键作用
Agoda通过将SATA硬盘升级为NVMe硬盘，实现了50-60倍的性能提升，容量从20K EPS跃升至300K EPS。这一变化表明，硬件选择对系统性能的影响巨大，尤其是在处理高并发请求时，快速存储设备能够显著改善响应时间和处理能力。
数据建模与压缩策略的探索
在面对高读负载时，Agoda尝试了不同的数据建模和压缩策略。通过调整SSTable摘要和采用分级压缩，团队成功提升了读取效率。这表明，数据结构的优化和合理的压缩策略能够有效提升数据库性能，尤其是在数据密集型应用中。
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。
