固网宽带用户总数达4.76亿

前端采用的是开源组件Ant Design，利用了Nginx服务器，部署静态页面，并反向代理了浏览器的请求到后台服务器上。

后台服务是基于腾讯自研的RPC后台服务框架写的，并且会进行一些二级缓存。

实时数仓部分，分为了接入层、实时计算层和实时数仓存储层。

•  接入层主要是从千万级/s的原始消息队列中，拆分出不同行为数据的微队列，拿看点的视频来说，拆分过后，数据就只有百万级/s了；
•  实时计算层主要负责，多行行为流水数据进行行转列，实时关联用户画像数据和内容维度数据；
•  实时数仓存储层主要是设计出符合看点业务的，下游好用的实时消息队列。我们暂时提供了两个消息队列，作为实时数仓的两层。一层DWM层是内容ID-用户ID粒度聚合的，就是一条数据包含内容ID-用户ID还有B侧内容数据、C侧用户数据和用户画像数据；另一层是DWS层，是内容ID粒度聚合的，一条数据包含内容ID，B侧数据和C侧数据。可以看到内容ID-用户ID粒度的消息队列流量进一步减小到十万级/s，内容ID粒度的更是万级/s，并且格式更加清晰，维度信息更加丰富。

实时存储部分分为实时写入层、OLAP存储层和后台接口层。

•  实时写入层主要是负责Hash路由将数据写入；
•  OLAP存储层利用MPP存储引擎，设计符合业务的索引和物化视图，高效存储海量数据；
•  后台接口层提供高效的多维实时查询接口。

七、实时计算
 

我们多维实时数据分析系统分为三大模块：

•  实时计算引擎；
•  实时存储引擎；
•  App层。

难点主要在前两个模块：实时计算引擎和实时存储引擎。

•  千万级/s的海量数据如何实时接入，并且进行极低延迟维表关联；
•  实时存储引擎如何支持高并发写入、高可用分布式和高性能索引查询，是比较难的。

这几个模块的具体实现，看一下我们系统的架构设计。

六、架构设计
 

其实早在2013年，国内首家互联网校园贷就诞生了，那一年也被称作“互联网金融元年”。但随着各种网贷企业的蜂拥而至，这一行业变得鱼龙混杂、越跑越偏，各种负面新闻层出不穷，恶性事件频发。

由于贷款门槛低、审核程序简易，网络贷款逐渐成为了大学生们的首选。但日渐高涨的利息却让绝大多数大学生无力偿还，面对这种情况，网贷平台为了收取利益，开始暴力催收。

“套路贷”案例

2016年3月，原本应该在大学校园度过美好时光的王某，没成想因为网贷的500元，让整个大学时光都伴随着“噩梦”。据了解，这名学生先后从22个不同的网贷平台借钱，虽然在短暂的时间内起到了一定的效果，满足了自己消费的欲望，但好景不长，最初借的500元钱仍像滚雪球一般，最终滚到了28万的巨额数字。无力偿还的王某不仅受到了网贷平台的谩骂，还以P过的不雅照要挟她。在经济压迫和精神压迫的双重打击下，几乎抑郁的王某在2019年3月选择报警。

（编辑：鹤壁站长网）

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