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来源：数智化转型俱乐部

数据部门产出的海量数据，如何能方便高效地开放出去，是我们一直想要解决的难题。在没有数据服务的年代，数据开放的方式简单、粗暴，一般是直接将数据导出给对方。这种方式不仅低效，还带来了安全隐患等诸多问题。

为此，我们在数据服务这个方向上不断探索和实践。最早的数据服务雏形诞生于2010年，至今已有7个年头。在这期间，随着我们对业务的理解不断加深，同时也得益于新技术的持续涌现，对数据服务架构也进行了多次升级改造。服务架构的每次升级，均在性能、稳定性、扩展性等方面有所提升，从而能更好地服务于用户。

1．服务架构的演进

阿里数据服务架构演进过程如图6.1所示。基于性能、扩展性和稳定性等方面的要求，我们不断升级数据服务的架构，依次经历了内部代号为DWSOA、OpenAPI、SmartDQ和OneService的四个阶段。

阿里数据服务架构演进过程

其中，第四个阶段是统一的数据服务层（即OneService）。大家心里可能会有疑问：SQL并不能解决复杂的业务逻辑啊。确实，SmartDQ其实只满足了简单的查询服务需求。我们遇到的场景还有这么几类：个性化的垂直业务场景、实时数据推送服务、定时任务服务。所以OneService主要是提供多种服务类型来满足用户需求，分别是OneService-SmartDQ、OneService-Lego、OneService-iPush、OneService-uTiming。

在OneService阶段，开始真正走向平台化。我们提供数据服务的核心引擎、开发配置平台以及门户网站。数据生产者将数据入库之后，服务提供者可以根据标准规范快速创建服务、发布服务、监控服务、下线服务，服务调用者可以在门户网站中快速检索服务，申请权限和调用服务。

2．技术架构

• SmartDQ
  

SmartDQ的元数据模型架构示意图

SmartDQ的元数据模型，简单来说，就是逻辑表到物理表的映射。自底向上分别是：

（1）数据源：SmartDQ支持跨数据源查询，底层支持接入多种数据源，比如MySQL、HBase、OpenSearch等。

（2）物理表：物理表是具体某个数据源中的一张表。每张物理表都需要指明主键由哪些列组成，主键确定后即可得知该表的统计粒度。

（3）逻辑表：逻辑表可以理解为数据库中的视图，是一张虚拟表，也可以看作是由若干主键相同的物理表构成的大宽表。SmartDQ对用户展现的只是逻辑表，从而屏蔽了底层物理表的存储细节。

（4）主题：逻辑表一般会挂载在某个主题下，以便进行管理与查找。

• iPush
  

iPush应用架构示意图

iPush应用产品是一个面向TT、MetaQ等不同消息源，通过定制过滤规则，向Web、无线等终端推送消息的中间件平台。iPush核心服务器端基于高性能异步事件驱动模型的网络通信框架Netty 4实现，结合使用Guava缓存实现本地注册信息的存储，Filter与Server之间的通信采用Thrift异步调用高效服务实现，消息基于Disruptor高性能的异步处理框架（可以认为是最快的消息框架）的消息队列，在服务器运行中Zookeeper实时监控服务器状态，以及通过Diamond作为统一的控制触发中心。

• Lego

Lego被设计成一个面向中度和高度定制化数据查询需求、支持插件机制的服务容器。它本身只提供日志、服务注册、Diamond配置监听、鉴权、数据源管理等一系列基础设施，具体的数据服务则由服务插件提供。基于Lego的插件框架可以快速实现个性化需求并发布上线。

Lego采用轻量级的Node.JS技术栈实现，适合处理高并发、低延迟的IO密集型场景，目前主要支撑用户识别发码、用户识别、用户画像、人群透视和人群圈选等在线服务。底层根据需求特点分别选用Tair、HBase、ADS存储数据。

uTiming

uTiming是基于在云端的任务调度应用，提供批量数据处理服务。uTiming-scheduler负责调度执行SQL或特定配置的离线任务，但并不直接对用户暴露任务调度接口。用户使用数据超市工具或Lego API建立任务。注：本书中出现的部分专有名词、专业术语、产品名称、软件项目名称、工具名称等，是淘宝（中国）软件有限公司内部项目的惯用词语，如与第三方名称雷同，实属巧合。

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