Netflix'in Real-Time Distributed Graph (RDG) serisinin ilk iki bölümü veriyi grafa dökmeyi (Flink ile ingestion) ve milyarlarca düğüm ve kenarı tek haneli milisaniye gecikmeyle depolamayı anlatmıştı. Bu bölüm asıl soruyu soruyor: sürekli büyüyen milyar kenarlı bir grafı, çok farklı iş yükleri için nasıl 100 ms altında cevaplatırsın? RDG şu an saniyede on binlerce, her biri farklı sorguya hizmet veriyor.

Sorgular iki uçta duruyor. Sığ ve geniş: yüksek hacimli güvenlik aramaları gibi, her adımda çok dallanan, I/O işleyen sorgular. Derin ve dar: “bu hesabın tüm profillerinde Stranger Things izleme geçmişi” gibi, bir adımın sonucunu beklemeden sonrakine geçemeyen, 3-4 adım zincirlenebilen sorgular. Her adım 10 ms ağ süresi tutarsa iki adım bir bayt işlenmeden 20 ms demek.

Tasarım kararları net: tüm çok adımlı mantığı tek bir gRPC isteğine paketlemek; derinlik-öncelikli değil genişlik-öncelikli gezinmek, çünkü her adım bir ağ çağrısı ise bir seviyedeki tüm düğümleri toplu sorgulayıp paralel çağrılarla ilerlemek, yol yol gitmekten çok daha ucuz; ve thread-per-request yerine async çalışmak, çünkü gecikmeyi I/O belirliyor. Genişlik-öncelikli yaklaşımın bedeli bellek: her seviye bellekte tutuluyor, bunu kenar tipi başına sınırlarla yönetilebilir tutuyorlar.