How LinkedIn Scaled User Restriction System to 5 Million Queries Per Second

How LinkedIn Scaled User Restriction System to 5 Million Queries Per Second

摘要

LinkedIn开发了CASAL系统，通过机器学习模型、基于规则的系统和人工审核等多层手段，保护用户免受滥用和攻击。最初使用Oracle数据库存储限制数据，但随着平台增长，转向分布式NoSQL数据库Espresso，并引入Kafka实时同步数据。第二代系统优化了性能和可用性，但在处理大规模增长时面临挑战。第三代系统通过使用DaVinci和Venice平台，转向内存外存储，提升了内存使用效率和响应速度，实现了更高的系统弹性和快速启动。