作者 | Rafal Gancarz
译者 | 明知山
策划 | 丁晓昀
Expedia 实现了从他们的平台近实时地查询点击流数据的解决方案，这让他们的产品和工程团队可以在开发新的和增强现有数据驱动的特性时能够进行实时的数据探索。该团队使用了 WebSocket、Apache Kafka 和 PostgreSQL 的组合，可以连续向用户浏览器流式传输查询结果。
Expedia 的多个来源会产生大量数据，包括网站上的交互。用户在浏览网站或与网页元素进行交互时收集的点击流数据可以提供宝贵的用户行为见解。Expedia Group 的数据工程师（目前在 Personio）Ryan Lacerna 解释了近实时查询的优势：
为了确保数据质量，我们面临的一个挑战是在数据注入管道后可以立即查看数据。传统的方法，如查询数据湖和数据仓库，需要较长的处理时间，而基于事件驱动的工具可以让用户快速高效地查询和查看流式数据，为数据生产者提供快速反馈，让数据使用者可以了解捕获了哪些数据。
该团队选择使用 WebSocket 实现网页浏览器和服务器之间的双向实时通信。使用 WebSocket 的优势在于可以避免不断刷新服务器数据。此外，WebSocket 基于单个长连接，可以提高性能和最小化资源开销。
近实时查询解决方案的架构（来源：Expedia 工程博客)
该解决方案包含了 UI 应用程序、WebSocket Handler 和 Filter Worker，并使用了 Apache Kafka 主题和 PostgreSQL 数据库。UI 提供了一个简单的查询表单，用户可以指定要显示的点击流事件类型，并提供了一个通过 WebSocket 发送查询结果的小部件。UI 应用程序使用 SockJS 库和 [STOMP 协议] 实现 (https://en.wikipedia.org/wiki/Streaming_Text_Oriented_Messaging_Protocol) 与服务器的交互。
在服务器端，WebSocket Handler 负责处理 STOMP 格式的查询，并将流式结果发送回浏览器。Handler 从 Apache Kafka 主题读取经过筛选的点击流事件。Filter Worker 负责基于活动查询将经过筛选的事件流发布到 WebSocket Handler 订阅的 Kafka 主题中。这两个服务在 Kubernetes 运行了多个副本，具备了可伸缩性。
服务使用 PostgreSQL 数据库来同步查询的细节，其中包括点击流事件的筛选条件。WebSocket Handler 将查询过滤器持久化到数据库表中，并在用户断开会话或 TTL（生存时间） 到期（在用户会话存在的情况下）时将其删除。该解决方案依赖了 Postgres 的 LISTEN/NOTIFY 功能，确保 Filter Worker 根据数据库的变更保持其内存缓存的最新状态。
将筛选事件路由给用户（来源：Expedia 工程博客）
与源主题相比，Filter Worker 服务显著减少了发布到筛选主题的事件的数量。发布到筛选主题的消息使用 Filter ID 作为键，WebSocket Handler 利用这个 ID 将消息路由给正确的用户。这种方法还支持对 WebSocket 层进行扩展，在工具用户数量增长时处理更大的负载。
查看英文原文：
https://www.infoq.com/news/2023/12/expedia-websockets-kafka-query/
