LinkedIn使用Kafka日均处理消息超4.5万亿条

LinkedIn 总部位于美国加利福尼亚州山景城，是一家全球最大的职业社交网站，成立于 2002 年 12 月，于 2011 年 5 月 20 日在美上市。截至目前，LinkedIn 一共有超过 6.45 亿会员，超过 2000 万个工作岗位。LinkedIn 目前使用 Kafka 日均处理消息超 4.5 万亿条，并已决定将所有工作负载迁移到 Azure 公有云上。

2009 年，LinkedIn 注册用户超过 5000 万人。2014 年，其注册用户规模已经超过 3 亿。而今天，LinkedIn 已经拥有超过 6.45 亿注册用户，超过 2000 万个工作岗位，每八秒钟就有一个人通过 LinkedIn 被雇佣。

伴随业务规模的不断扩大，LinkedIn 的技术团队需要成长得更加健壮，才能满足业务需求。LinkedIn 的技术团队创造了一个世界级的基础设施和一套工具和产品，使用 Project Inversion 重建了整个软件开发基础设施，并且选择将技术团队造的轮子开源，回馈社区与其他公司。在 LinkedIn 的数据基础设施中， Kafka 是核心支柱之一。

LinkedIn 在 2011 年 7 月开始大规模使用 Kafka，当时 Kafka 每天大约处理 10 亿条消息，这一数据在 2012 年达到了每天 200 亿条，而到了 2013 年 7 月，每天处理的消息达到了 2000 亿条。2015 年，他们的最新记录是每天利用 Kafka 处理的消息超过 1 万亿条，在峰值时每秒钟会发布超过 450 万条消息，每周处理的信息是 1.34 PB。每条消息平均会被 4 个应用处理。在使用 Kafka 的最初四年中，实现了 1200 倍的增长。2019 年，这个数字已经变成了 4.5 万亿条。

LinkedIn 在将 Kafka 捐献给 Apache 基金会后，也在持续打磨、优化着 Kafka 的使用与生态。随着规模的不断扩大，LinkedIn 更加关注于 Kafka 的可靠性、成本、安全性、可用性以及其他的基础指标。

LinkedIn 在 Kafka 上的主要关注领域包括：

配额(Quotas)

开发新的 Consumer

可靠性和可用性的提升

安全性

……

除了关注打磨 Kafka 技术本身以外，LinkedIn 还针对 Kafka 构建了一套完整的生态系统，以解决日益增长的业务规模所带来的新挑战。

上图并不能完全反映 LinkedIn 的各种数据管道和拓扑结构，但足以说明 LinkedIn 的 Kafka 部署的关键部分，以及它们是怎样相互作用。

另据了解，LinkedIn 目前正在更换其数据中心，计划在未来几年向 Azure 迁移，并将关键业务数据委托给云平台。LinkedIn 高级副总裁 Mohak Shroff 表示，这将是该公司史上最大的技术转型之一，预计至少需要三年时间才能完成 6.45 亿用户数据迁移，以避免损害网站的可访问性、可靠性和性能。