我需要构建一个高度可扩展的系统来捕获点击流量。我希望异步处理数据，以便HTTP点击请求可以快速返回。点击流量需要进入数据存储区进行报告，但不需要是实时的。我希望能够通过添加应用服务器来扩展此解决方案，满足需求所需的数量，由负载均衡器（可能是亚马逊的弹性负载均衡器）提供。我想到了一些可能性（BTW平台是Java）：
将点击数据写入内存队列（例如BlockingQueue）。另一个线程会耗尽队列并插入后端数据存储区。此方法将队列大小限制为可用内存，如果节点崩溃，则队列中的所有数据都将丢失。我搜索了一个BlockingQueue实现，当队列达到一定的大小但没有找到任何内容时溢出到磁盘。
将点击数据写入每个节点上的文件系统，文件大小为100MB左右。然后，数据将由后端进程收集并插入数据存储区。使用这种方法，没有单点故障和数据丢失的可能性低。例如，如果节点遇到错误，它将从负载均衡器中删除。如果后端数据存储区变得不可用，则可以在数据文件再次可用时继续传输数据文件。将数据导入后端数据存储区需要一些时间，但只要所有数据都存在，就可以接受。
使用消息系统，例如activemq或rabbitmq。消息传递系统会引入单点故障，除非安装在每个节点上，这似乎有点过分。消息传递系统将提供持久的消息，并保证消息只使用事务一次消耗。队列的使用者将数据加载到数据存储区中。消息传递系统可以集群在后端，但需要服务器n-app服务器，它可能成为系统中的限制因素，影响http请求性能。
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Akka.io听起来像是这个任务的好框架。它使用actor模型，并支持远程actor。这意味着它可以保证每条消息只消耗一次，并允许您跨多个服务器扩展系统。它还支持基于文件的actor邮箱和actor监督，因此如果一个服务器崩溃，系统可以恢复，并且未处理的消息不会丢失。有很多公司专业地使用它，因此经过彻底的战斗测试。