用统一服务层封装存储细节，实现实时计算和线上业务的彻底解耦

大众点评的实时计算平台在Storm完成计算之后，如果需要和外部存储系统（Redis、HBase等）交互，并不是让每个业务方自己直接对接这些存储系统，而是统一通过一个叫data-service的服务、经由点评自己的RPC框架提供接口——业务方完全不需要关心计算结果实际存放在Redis还是HBase里，平台方可以根据SLA要求在不同存储系统之间自动切换，这个切换过程对业务方完全透明。计算的结果同样通过data-service反馈回线上系统：以搜索排序为例，用户再次发起搜索时，搜索业务会向data-service查询这个用户的最近浏览记录，用来重新排序结果再返回——这个查询过程和线上主业务系统是解耦的两个独立系统，实时计算这边一旦出现故障，只会导致这次排序拿不到实时反馈这一个具体特性受影响，不会连累到线上搜索服务本身的正常运转。这个设计给出了一条系统集成的重要原则：当一个新的能力（实时计算）需要被嵌入到已有的核心业务流程（搜索）里时，不应该让这个新能力和核心业务产生直接的强依赖关系，而应该在两者之间插入一层统一的服务接口，把”这个数据具体存在哪里、用什么技术实现”这类实现细节完全封装在这层接口背后——这样一来，新能力自身的故障、迭代、技术选型变化，都只会影响这层接口能不能提供数据这一件事，而不会传导成核心业务本身的不稳定；核心业务在拿不到这层新能力的数据时，也可以按照预设的降级逻辑（比如退回到没有个性化排序的默认结果）继续正常运转，而不是被这个本该是”锦上添花”的新能力拖垮。