微信海量数据查询如何从1000ms降到100ms？

微信的多维指标监控平台，具备自定义维度、指标的监控能力，主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充，它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前，针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min，3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈：查询平均耗时 > 1000ms，失败率居高不下。针对这些问题，微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景，将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程，希望对你有用！一、背景介绍微信多维指标监控平台（以下简称多维监控），是具备灵活的数据上报方式、提供维度交叉分析的实时监控平台。在这里，最核心的概念是“协议”、“维度”与“指标”。例如，如果想要对某个【省份】、【城市】、【运营商】的接口【错误码】进行监控，监 ………………………………