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章鱼彩票网官方端口-滴滴从KV存储到NewSQL实战

admin 2019-12-14 306人围观 ,发现0个评论

作者:李鑫 来自:滴滴技能

0.导读

本文讲诉滴滴在分布式Nosql存储Fusion之上构建NewSQL的实践之路。具体描述Fusion-NewSQL的特性,运用场景,规划计划。

1.布景

Fusion-NewSQL是由滴滴自研的在分布式KV存储根底上构建的NewSQL存储体系。Fusion-NewSQ兼容了MySQL协议,支撑二级索引功用,供给超大规模数据耐久化存储和高性能读写。

▍咱们的问题

滴滴的业务快速持续发展,数据量和恳求量急剧添加,对存储体系等压力日积月累。尽管分库分表在章鱼彩票网官方端口-滴滴从KV存储到NewSQL实战必定程度上能够处理数据量和恳求添加的需求,可是因为滴滴多条业务线(快车,专车,两轮车等)的业务快速改变,数据库加字段加索引的需求十分频频,分库分表计划关于频频的Schema改变操作并不友爱,会导致DBA使命深重,改变周期长,而且对巨大的表操作还会对线上有必定影响。一起,分库分表计划对二级索引支撑不友爱或许底子不支撑。鉴于上述状况,NewSQL数据库计划就成为咱们处理业务问题的一个方向。

▍开源产品调研

最开端,咱们调研了开源的分布式NewSQL计划:TIDB。尽管TIDB是十分优异的NewSQL产品,可是关于咱们的业务场景来说,TIDB并不是十分合适,原因如下:

咱们需求一款高吞吐,低推迟的数据库处理计划,可是TIDB因为要满意业务,2pc计划天然无法满意低推迟(100ms以内的99rt,乃至50ms内的99rt) 咱们的大都业务,并不真实需求分布式业务,或许说能够经过其他补偿机制,绕过分布式业务。这是因为业务场景决议的。 TIDB三副本的存储空间本钱相对比较高。 咱们内部一些离线数据导入在线体系的场景,不能直接和TIDB打通。

依据以上原因,咱们敞开了自研契合自己业务需求的NewSQL之路。

▍咱们的根底

咱们并没有计划从0开发一个齐备的NewSQL体系,而是在自研的分布式KV存储Fusion的根底上构建一个能满意咱们业务场景的NewSQL。Fusion是选用了Codis架构,兼容Redis协议和数据结构,运用Rocksdb作为存储引擎的NoSQL数据库。Fusion在滴滴内部现已有几百个业务在运用,是滴滴首要的在线存储之一。

Fusion的架构图如下:

咱们选用hash分片的方法来做数据sharding。从上往下看,用户经过Redis协议的客户端就能够拜访Fusion,用户的拜访恳求发到proxy,再由proxy 转发数据到后端 Fusion 的数据节点。proxy 到后端数据节点的转发,是依据恳求的key核算hash值,然后对slot分片数取余,得到一个固定的slotid,每个slotid会固定的映射到一个存储节点,以此处理数据路由问题。

有了一个高并发,低推迟,大容量的存储层后,咱们要做的便是在之上构建MySQL协议以及二级索引。那么怎么将MySQL的数据格局转成Redis的数据结构存储便是咱们有必要面对的问题,后边会具体说。

2.需求

归纳考虑大大都用户对需求,咱们整理了咱们的NewSQL需求供给的几个中心才能:高吞吐,低推迟,大容量。 兼容MySQL协议及下流生态。 支撑主键查询和二级索引查询。 Schema改变灵敏,不影响线上服务稳定性。

3.架构规划

Fusion-NewSQL由下面几个部分组成:

解析MySQL协议的DiseServer 存储数据的Fusion集群-Data集群 存储索引信息的Fusion集群-Index集群 担任Schema的办理装备中心-ConfigServer 异步构建索引程序-Consumer担任消费Data集群写到MQ中的MySQL-Binlog格局数据,依据schema信息,生成索引数据写入Index集群。 外部依靠,MQ,Zookeeper

架构图如下:

4.具体规划

▍存储结构

MySQL的表结构数据怎么转成Redis的数据结构是咱们面对的第一个问题。

如下图:

咱们将MySQL表的一行记载转成Redis的一个Hashmap结构。Hashmap的key由表名+主键值组成,满意了大局仅有的特性。下图展现了MySQL经过主键查询转化为Redis协议的方法:

除了数据,索引也需求存储在Fusion-NewSQL中,和数据存成hashmap不同,索引存储成key-value结构。依据索引类型不同,组成key-value的格局还有一点纤细的不同(下面的格局为了看起来直观,实际上分隔符,indexname都是做过编码的):

仅有索引: Key: table_indexname_in章鱼彩票网官方端口-滴滴从KV存储到NewSQL实战dexColumnsValue Value: Rowkey

非仅有索引: Key: table_indexname_indexColumnsValue_Rowkey Value:null

形成这种差异的原因便对错仅有索引在参加Rowkey之前的部分是有或许重复的,无法大局仅有。别的,仅有索引不将Rowkey编码在key中,是因为在查询句子是单纯的“=”查询的时分直接get操作就能够找到对应的Rowkey内容,而不需求经过scan,这样的功率更高。

后边会在查询流程中要点叙述怎么经过二级索引查询到数据。

▍数据读写流程

数据写入

用户经过MySQL-sdk将协议发给dise-server dise-server依据schema对用户写入的SQL做校验 dise-server将校验经过的SQL转成Redis的Hashmap结构,经过Redis协议发给Data集群 Data集群将数据写入wal文件,并将数据存储rocksdb。 Data集群后台线程将wal文件消费,转成MySQL-Binlog格局。将数据发到MQ 异步索引模块消费MQ,将MySQL-Binlog依据操作类型(insert,update,delete)合作schema信息,构建索引信息,并将索引数据写入index集群。 经过上面的链路,用户的一条MySQL写操作就完结了数据存储和索引构建。因为经过数据构建索引这一步是经过MQ异步完结,所以会存在数据和索引有必定的时间差的状况。

查询

下面是一个运用二级索引查询数据的事例:

dise-server接收到SQL查询,依据条件,挑选索引,假如没有射中任何索引,给用户回来过错(Fusion-NewSQL不能以非索引字段作为查询条件)。 依据选中的索引,构建查询规模,经过scan指令遍历Index集群,获取契合条件的主键调集。下图以一个SQL查询,展现运用scan遍历二级索引的比方:

依据主键,经过hgetall指令向Data集群查询契合条件的成果集。 将成果集构建成MySQL的成果回来给用户。 依据上面索引数据的格局能够看到,scan规模的时分,前缀有必要固定,映射到SQL句子到时分,意味着where到条件中,规模查询只能有一个字段,而不能多个字段。比方:

索引是age和name两个字段的联合索引。假如查询句子如下:

select * from student where age > 20 and name >‘W’;

scan就没有办法确认前缀,也就无法经过index_age_name这个索引查询到满意条件的数据,所以运用KV方法存储到索引只能满意where条件中有一个字段是规模查询。当然能够经过将联合索引分隔寄存,屡次交互搜讨取交集的方法处理,可是这就和咱们下降RPC次数,下降推迟的规划初衷相违反了。为了处理这个问题,咱们引入了Elastic Search查找引擎,这部分后边会具体阐明。

▍Schema改变

用户触及Schema改变时,会以工单方法发给管控体系。管控体系批阅往后,会将改变恳求推给装备中心,装备中心进行安全性查看后,将新的Schema写入到存储中,并给各个节点推送改变。

字段改变:

节点接收到推送,更新本地的Schema。关于前史数据,并不真实去修正数据,而是在查询的时分,依据Schema信息匹配字段,假如数据比Schema缺失某些字段,就运用默认值代替;假如数据比Schema多了字段,就躲藏掉剩余字段不展现。

新增索引分为两步处理:

新增索引,前史数据不处理,增量数据马上走索引构建流程。 经过前史索引构建东西,扫描前史数据,构建新索引的KV,将前史数据完结索引构建。这儿有个优化点,扫描slave而不是master,防止对线上产生影响。

5.生态构建

一个独自的存储产品处理一切问题的年代早现已曩昔,数据孤岛是没有办法很好服务业务的,Fusion-NewSQL从规划的那天起就考虑了和其他存储体系的打通。

▍Fusion-NewSQL到其他存储体系

Fusion-NewSQL经过兼容MySQL的Binlog格局,将数据发到MQ中。下流各个体系但凡能接入MySQL数据的,都能够经过消费MQ中相同格局的Fusion-NewSQL数据,将数据存到其他体系中。这样的方法用最小的作业量最大程度做到了兼容。

▍Hive到Fusion-NewSQL

Fusion-NewSQL还支撑将离线的Hive表中的数据经过Fusion-NewSQL供给的FastLoad(DTS)东西,将Hive表数据转入到Fusion-NewSQL,满意离线数据到在线的数据活动。

假如用户自己完结数据流通,一般会扫描Hive表,然后构建MySQL的写入句子,一条条将数据写入到Fusion-NewSQL,流程如下面这样:

MySQL-client将写恳求发给DiseServer。 DiseServer将MySQL写做解析,转成hashmap将转化后的数据以Redis协议发给Data集群。 Data集群的存储节点收到数据,将数据写到wal文件。 Data集群的存储节点走Rocksdb的写流程,这儿包括了写memtable,还有或许memtable写满,发作flush以及触发后台的compact。 异步线程消费wal,将数据构建MySQL-Binlog格局发到MQ。 异步索引程序消费MySQL-Binlog,构建Index集群需求的数据,向Index集群发送写入恳求。 Index集群的存储节点写wal。 Index集群的存储节点进入Rocksdb的写流程。

从上面的流程能够看出这种搬迁方法有几个痛点:

有这种Hive到Fusion-NewSQL数据导入需求的用户都需求开发一套相同逻辑的代码,保护本钱高。 每条Hive数据都要经过较长链路,数据导入耗时较长。 离线渠道的数据量大,吞吐高,直接大幅提高在线体系的QPS,对在线体系的稳定性有较大影响。

依据上述的痛点,咱们规划了Fastload数据导入渠道,经过约好Hive到Fusion-NewSQL的表格局,运用Hadoop并发处理数据,并构建Rocksdb能辨认的sst存储文件,绕过杂乱的DISE写链路,直接将数据导入到Fusion-NewSQL中,流程如下:

用户填写工单,选中将指定Hive表的某些字段映射为Fusion-NewSQL表的字段(这儿能够Hive中多个字段组成一个Fusion-NewSQL字段)。 Hadoop遍历Hive表,而且经过Zookeeper获取数据应该寄存在Data集群和Index集群的路由信息 经过上面的遍历,核算,之后,将数据直接构建成、Rocksdb能辨认的sst,而且其间存的数据现已是按DISE的表结构信息组成的KV数据。 将sst文件直接发送到指定的存储节点,存储节点或经过Rocksdb供给的ingest功用,直接将sst文件加载到Fusion-NewSQL中,用户能够读到。

这个计划防止了冗长杂乱的写链路,一起不会添加体系的QPS,在磁盘和网络IO没有到达瓶颈的状况下对线上拜访几乎是没有任何影响;一起,用户只需求填写Hive到Fusion-NewSQL的Schema映射联系即可,不用再关怀完成。

▍经过Elastic Search完成杂乱查询

在业务运用MySQL或Fusion-NewSQL的过程中,咱们发现有这样一种场景:业务的查询条件很杂乱,触及的字段数,条件,聚合都比较多,这种场景下,业务会挑选将Elastic Search作为MySQL或Fusion-NewSQL的下流,将数据导入Elastic Search,然后经过Elastic Search丰厚的查找才能,先从Elastic Search中获取数据在MySQL或Fusion-NewSQL的主键,然后再依据主键获取悉数数据。

依据上面的场景,Fusion-NewSQL供给一个特别的索引类型:ES。桂枝茯苓丸用户在创立索引的时分,能够将需求做杂乱查询的字段勾选出来,一起构建成一个ES索引,这样既满意了业务需求,防止了每个业务都需求开发一套和Elastic Search交互的杂乱逻辑,又共同了数据库运用接口都为MySQL。一起,还弥补了前面说到的Fusion-NewSQL的KV二级索引不能支撑多个字段规模检索的才能。

架构图如下:

ES索引只是在上图红4处,将ES索引中包括的字段信息和主键写入到Elastic Search中。在查询时绿1假如选中了ES类型的索引,就依据where条件中触及的字段,组装成Elastic Search的DSL句子,从Elastic Search获取主键,再从Data集群获取。因为Elastic Search查询的推迟比较慢,Fusion-Ne章鱼彩票网官方端口-滴滴从KV存储到NewSQL实战wSQL能够支撑一张表的多个索引选用KV索引和ES索引并存,关于推迟要求高,查询条件相对简略的运用KV索引;关于查询条件杂乱,推迟要求不高的运用ES索引。

6.总结

Fusion-NewSQL当时现已现现已接入订单、预估、账单、用户中心、买卖引擎等70个中心业务,总QPS超越200W,总数据超越600TB。

当然,Fusion-New不是一个通用齐备的NewSQL计划,而是在已有的nosql数据库根底上,经过对SQL协议的支撑以及组合各种组件,构建对一个对外表达的数据库,可是这种方法,能够以最小的开发价值,满意大大都的业务场景,具有较高的投入产出比。章鱼彩票网官方端口-滴滴从KV存储到NewSQL实战

7.后续作业

有约束的事物支撑,比方让业务规划落在一个节点的数据能够支撑单机跨行业务。 实时索引代替异步索引,满意即写即读。现在现已有一个写穿+补偿机制的计划,在没有分布式业务的前提下满意正常状况的实时索引,反常状况下确保数据索引终究共同的计划。 更多的SQL协议和功用支撑。

来历:掘金 链接:https://juejin.im/post/5d9c37055188254a455dc2e0

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