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Re-Architecting the Video Gatekeeper(一)

Lorry_Lu / 2550人閱讀

摘要：更壞的，事件可能偶爾丟失，這將導致標題不能上線，知道某一個標題運營人員發現可能有問題。

原文 https://medium.com/netflix-te...

本文介紹了了內容配置工程團隊使用Hollow，一個Netflix OSS技術，重新架構與簡化我們內容管道上的基礎組件 - 在流程中交付巨大業務價值。

上下文

每個在Netflix服務上的電影和秀都被精心處理以提供最佳的觀看體驗。團隊對處理主要負責標題運營(Title Operation)。標題運營會確認，除了：

我們確保合同符合規范 - 我們為每個標題配置的視頻日期時間段與位置是正確的。

視頻的標題，字幕，第二音軌都被翻譯并被正確分發到世界各地。

標題名與概要都可用并被翻譯。

每個國家都有合適的觀影等級

當標題達到了以上需求的最低要求，它就可以發布到服務上上線。Gatekeeper是在Netflix負責評估網站上視頻和資產的“活躍度”。在Gatekeeper批準前標題對于會員是不可見的 - 如果它驗證不了設置，它會指出從客戶體驗基線上缺了什么來輔助標題運營(Title Operation)。

Gatekeeper通過聚合多個上游系統的數據來完成預處理任務，使用合適的業務邏輯，生產和輸出每個國家每個視頻的詳細狀態。

技術

Hollow, 是我們幾年前發布的OSS技術。并被描述為一種靠近緩存的全高密度(total high-density near cache)技術：

全：在每個節點上都緩存著這個數據集 - 沒有驅逐策略，沒有緩存命中丟失。

高密度：編碼，解碼，反重復技術都被用來數據集上的內存指紋。

靠近：在每個需要存取數據集的實例上都有RAM上的緩存。

對于這個全(total)技術有一個令人興奮的內容 - 因為我們不需要擔心清除內存中的數據項，我們可以對內存中的數據集展示做一些假設與預計算，沒有這個特性是不可能的。結果是，對許多數據集，提高了很大的內存使用效率。而在傳統的部分緩存方案上你可能會想是否你只緩存了5%的數據集，或者你需要被10%保留足夠的空間用來得到一個可接受的命中/丟失率 - 使用同樣的內存Hollow可以緩存100%的數據集數據并得到100%的命中率。

很明顯，如果你有100%的命中率，你可以消除所有訪問你數據的IO需求 - 并可以更有效的提高數據訪問效率，可以開啟更多可能性。

現狀

在不久以前，Gatekeeper是一個完全的事件驅動系統。當任何上游系統對視頻有改動，系統會發送給Gatekeeper發送一個事件。Gatekeeper會對那條事件進行響應，進入每一個它的上游服務，收集必要的輸入數據來評估視頻與它的對應資產的活躍性。它會產生一條輸出記錄來輸出這條視頻的詳細狀態。

這個模型有一些相關的問題：

這個進程完全與IO綁定，并對上游系統產生了很大的負載。

因此，這些事件會將一天的吞吐隊列化并產生處理的延遲，導致標題的處理不能及時的上線。

更壞的，事件可能偶爾丟失，這將導致標題不能上線，知道某一個標題運營人員發現可能有問題。

為了減輕這些問題可以“清掃”目錄讓視頻可以匹配特定的查詢條件(比如，計劃下周上線)可以讓事件自動注入到處理隊列中。不幸的是，這種方式會往隊列中增加更多的事件，會使問題更加惡化。

很明顯，很有必要改變方向。

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