字节跳动的埋点数据流建设，真的是前端和数据打交道的同学必须关注的一个好例子。抖音那边流量大、用户多，埋点搞不好，推荐和广告立马出问题。所以他们在实时性和稳定性这块儿，花了不少心思。

万亿级别的数据量、PB 级别的存储，说白了就是量大管饱。你要是之前做过数据流的东西，应该能感受到那种每秒上百万条数据涌进来的压迫感。为了不让系统爆掉，他们用Flink搞了一套数据分流机制，只用一个任务搞定全量埋点，挺省资源的，维护起来也更轻松。

ETL 清洗这块儿做得也细，比如像UserAction的流程，都是一步步标准化和打标签。你想嘛，推荐系统训练模型要用的东西，要是数据不干净、不及时，结果用户看到的内容就乱七八糟了，体验肯定掉分。

另外，系统容灾这一块做得也比较全面。什么故障切换、冗余备份啊，这些都安排得挺稳。如果你项目里也要大流量数据，建议看看他们是怎么动态更新分流规则的，避免频繁重启 Flink 任务这点蛮实用的。

未来规划也讲得蛮具体，比如要做更精细的埋点设计、自动化运维这些。对前端来说，其实和埋点息息相关，不只是埋个onClick就完事了，还得考虑怎么让数据流后面那一串环节都能接得上。

，如果你在做大数据埋点、实时数据或者Flink 流计算相关的东西，强烈推荐你读一读这篇文章。顺带一提，想拓展下思路的，还可以看看优化数据建立维度指标及埋点体系这种相关的资源，搭配起来更有感觉。

如果你最近刚好在搭数据流或者打算优化埋点体系，可以参考下他们怎么做的。实用经验多，还挺接地气的。