1.3萬億條數(shù)據(jù)查詢?nèi)绾巫龅胶撩爰夗憫?yīng)？

作為中國最大的知識共享平臺，我們目前擁有 2.2 億注冊用戶，3000 萬個問題，網(wǎng)站答案超過 1.3 億。

隨著用戶群的增長，我們的應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)大小無法實現(xiàn)。我們的 Moneta 應(yīng)用程序中存儲了大約 1.3 萬億行數(shù)據(jù)（存儲用戶已經(jīng)閱讀過的帖子）。

由于每月累計產(chǎn)生大約 1000 億行數(shù)據(jù)且不斷增長，這一數(shù)字將在兩年內(nèi)達到 3 萬億。在保持良好用戶體驗的同時，我們在擴展后端方面面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

在這篇文章中，我將深入探討如何在如此大量的數(shù)據(jù)上保持毫秒級的查詢響應(yīng)時間，以及 TiDB 是一個開源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事務(wù)/分析處理（ HTAP）數(shù)據(jù)庫，如何為我們提供支持獲得對我們數(shù)據(jù)的實時洞察。

我將介紹為什么我們選擇 TiDB，我們?nèi)绾问褂盟覀儗W(xué)到了什么，優(yōu)秀實踐以及對未來的一些想法。 

我們的痛點

本節(jié)介紹了我們的 Moneta 應(yīng)用程序的體系結(jié)構(gòu)，我們嘗試構(gòu)建的理想體系結(jié)構(gòu)，以及數(shù)據(jù)庫可伸縮性作為我們的主要難點。

系統(tǒng)架構(gòu)要求

知乎的 Post Feed 服務(wù)是一個關(guān)鍵系統(tǒng)，用戶可以通過該系統(tǒng)接收網(wǎng)站上發(fā)布的內(nèi)容。

后端的 Moneta 應(yīng)用程序存儲用戶已閱讀的帖子，并在知乎的推薦頁面的帖子流中過濾掉這些帖子。

Moneta 應(yīng)用程序具有以下特征：

 ·  需要高可用性數(shù)據(jù)：Post Feed 是第一個出現(xiàn)的屏幕，它在推動用戶流量到知乎方面發(fā)揮著重要作用。

 ·  處理巨大的寫入數(shù)據(jù)：例如，在高峰時間每秒寫入超過 4 萬條記錄，記錄數(shù)量每天增加近 30 億條記錄。

 ·  長期存儲歷史數(shù)據(jù)：目前，系統(tǒng)中存儲了大約 1.3 萬億條記錄。隨著每月累積約 1000 億條記錄并且不斷增長，歷史數(shù)據(jù)將在大約兩年內(nèi)達到 3 萬億條記錄。

 · 處理高吞吐量查詢：在高峰時間，系統(tǒng)處理平均每秒在 1200 萬個帖子上執(zhí)行的查詢。

 · 將查詢的響應(yīng)時間限制為 90 毫秒或更短：即使對于執(zhí)行時間最長的長尾查詢，也會發(fā)生這種情況。

 · 容忍誤報：這意味著系統(tǒng)可以為用戶調(diào)出許多有趣的帖子，即使有些帖子被錯誤地過濾掉了。

考慮到上述事實，我們需要一個具有以下功能的應(yīng)用程序架構(gòu)：

 · 高可用性：當(dāng)用戶打開知乎的推薦頁面時，找到大量已經(jīng)閱讀過的帖子是一種糟糕的用戶體驗。

 · 出色的系統(tǒng)性能：我們的應(yīng)用具有高吞吐量和嚴(yán)格的響應(yīng)時間要求。

 · 易于擴展：隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展和應(yīng)用程序的發(fā)展，我們希望我們的系統(tǒng)可以輕松擴展。

勘探

為了構(gòu)建具有上述功能的理想架構(gòu)，我們在之前的架構(gòu)中集成了三個關(guān)鍵組件：

 · 代理：這會將用戶的請求轉(zhuǎn)發(fā)給可用節(jié)點，并確保系統(tǒng)的高可用性。

 · 緩存：這暫時處理內(nèi)存中的請求，因此我們并不總是需要處理數(shù)據(jù)庫中的請求。這可以提高系統(tǒng)性能。

 · 存儲：在使用 TiDB 之前，我們在獨立的 MySQL 上管理我們的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)量的激增，獨立的 MySQL 系統(tǒng)還不夠。

然后我們采用了 MySQL 分片和 Master High Availability Manager（ MHA）的解決方案，但是當(dāng)每月有 1000 億條新記錄涌入我們的數(shù)據(jù)庫時，這個解決方案是不可取的。

MySQL Sharding 和 MHA 的缺點

MySQL 分片和 MHA 不是一個好的解決方案，因為 MySQL 分片和 MHA 都有它們的缺點。

MySQL 分片的缺點：

 · 應(yīng)用程序代碼變得復(fù)雜且難以維護。

 · 更改現(xiàn)有的分片鍵很麻煩。

 · 升級應(yīng)用程序邏輯會影響應(yīng)用程序的可用性。

MHA 的缺點：

 · 我們需要通過編寫腳本或使用第三方工具來實現(xiàn)虛擬 IP（VIP）配置。

 · MHA 僅監(jiān)視主數(shù)據(jù)庫。

 · 要配置 MHA，我們需要配置無密碼安全 Shell（ SSH）。這可能會導(dǎo)致潛在的安全風(fēng)險。

 · MHA 不為從屬服務(wù)器提供讀取負(fù)載平衡功能。

 · MHA 只能監(jiān)視主服務(wù)器（而不是從主服務(wù)器）是否可用。

在我們發(fā)現(xiàn) TiDB 并將數(shù)據(jù)從 MySQL 遷移到 TiDB 之前，數(shù)據(jù)庫可伸縮性仍然是整個系統(tǒng)的弱點。

什么是 TiDB？

TiDB 平臺是一組組件，當(dāng)它們一起使用時，它們將成為具有 HTAP 功能的 NewSQL 數(shù)據(jù)庫。

TiDB 平臺架構(gòu)

在 TiDB 平臺內(nèi)部，主要組件如下：

 · TiDB 服務(wù)器是一個無狀態(tài)的 SQL 層，它處理用戶的 SQL 查詢，訪問存儲層中的數(shù)據(jù)，并將相應(yīng)的結(jié)果返回給應(yīng)用程序。它與 MySQL 兼容并且位于 TiKV 之上。

 · TiKV 服務(wù)器是數(shù)據(jù)持久存在的分布式事務(wù)鍵值存儲層。它使用 Raft 共識協(xié)議進行復(fù)制，以確保強大的數(shù)據(jù)一致性和高可用性。

 · TiSpark 集群也位于 TiKV 之上。它是一個 Apache Spark 插件，可與 TiDB 平臺配合使用，支持商業(yè)智能（BI）分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家的復(fù)雜在線分析處理（OLAP）查詢。

 · 放置驅(qū)動程序（PD）服務(wù)器是由 etcd 支持的元數(shù)據(jù)集群，用于管理和調(diào)度 TiKV。

除了這些主要組件之外，TiDB 還擁有一個工具生態(tài)系統(tǒng)，例如用于快速部署的  Ansible 腳本，用于從 MySQL 遷移的 Syncer 和 TiDB 數(shù)據(jù)遷移。

以及用于收集對 TiDB 群集進行的邏輯更改并提供增量備份的 TiDB Binlog。復(fù)制到下游（TiDB，Kafka 或 MySQL）。

TiDB 的主要功能包括：

 · 水平可擴展性。

 · MySQL 兼容的語法。

 · 具有強一致性的分布式事務(wù)。

 · 云原生架構(gòu)。

 · 使用 HTAP 進行最小提取，轉(zhuǎn)換，加載（ ETL）。

 · 容錯和 Raft 恢復(fù)。

 · 在線架構(gòu)更改。

我們?nèi)绾问褂?TiDB

在本節(jié)中，我將向您展示如何在 Moneta 的架構(gòu)中運行 TiDB 以及 Moneta 應(yīng)用程序的性能指標(biāo)。

我們架構(gòu)中的 TiDB

知乎的 Moneta 應(yīng)用程序中的 TiDB 架構(gòu)

我們在系統(tǒng)中部署了 TiDB，Moneta 應(yīng)用程序的整體架構(gòu)變?yōu)椋?/span>

 · 頂層：無狀態(tài)和可伸縮的客戶端 API 和代理。這些組件易于擴展。

 · 中間層：軟狀態(tài)組件和分層 Redis 緩存作為主要部分。當(dāng)服務(wù)中斷時，這些組件可以通過恢復(fù)保存在 TiDB 群集中的數(shù)據(jù)來自我恢復(fù)服務(wù)。

 · 底層：TiDB 集群存儲所有有狀態(tài)數(shù)據(jù)。它的組件高度可用，如果節(jié)點崩潰，它可以自我恢復(fù)其服務(wù)。

在該系統(tǒng)中，所有組件都是可自我恢復(fù)的，整個系統(tǒng)具有全局故障監(jiān)視機制。然后，我們使用 Kubernetes 來協(xié)調(diào)整個系統(tǒng)，以確保整個服務(wù)的高可用性。

TiDB 的性能指標(biāo)

由于我們在生產(chǎn)環(huán)境中應(yīng)用了 TiDB，因此我們的系統(tǒng)具有高可用性和易于擴展性，并且系統(tǒng)性能得到顯著改善。例如，在 2019 年 6 月為 Moneta 應(yīng)用程序采用一組性能指標(biāo)。

在高峰時間每秒寫入 40,000 行數(shù)據(jù)：

每秒寫入的數(shù)據(jù)行（數(shù)千）

在高峰時段每秒檢查 30,000 個查詢和 1200 萬個帖子：

每秒寫入的數(shù)據(jù)行（數(shù)千）

第 99 百分位響應(yīng)時間約為 25 毫秒，第 999 百分位響應(yīng)時間約為 50 毫秒。實際上，平均響應(yīng)時間遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于這些數(shù)字，即使對于需要穩(wěn)定響應(yīng)時間的長尾查詢也是如此。

第 99 百分位響應(yīng)時間

第 999 百分位響應(yīng)時間

我們學(xué)到了什么

我們遷移到 TiDB 并非順利，在這里，我們想分享一些經(jīng)驗教訓(xùn)。

更快地導(dǎo)入數(shù)據(jù)

我們使用 TiDB 數(shù)據(jù)遷移（DM）來收集 MySQL 增量 Binlog 文件，然后使用 TiDB Lightning 將數(shù)據(jù)快速導(dǎo)入 TiDB 集群。

令我們驚訝的是，將這 1.1 萬億條記錄導(dǎo)入 TiDB 只用了四天時間。如果我們邏輯地將數(shù)據(jù)寫入系統(tǒng)，可能需要一個月或更長時間。如果我們有更多的硬件資源，我們可以更快地導(dǎo)入數(shù)據(jù)。

減少查詢延遲

完成遷移后，我們測試了少量的讀取流量。當(dāng) Moneta 應(yīng)用程序首次上線時，我們發(fā)現(xiàn)查詢延遲不符合我們的要求。為解決延遲問題，我們與 PingCap 工程師合作調(diào)整系統(tǒng)性能。

在此過程中，我們積累了寶貴的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理知識：

有些查詢對查詢延遲很敏感，有些則不然。我們部署了一個單獨的 TiDB 數(shù)據(jù)庫來處理對延遲敏感的查詢。（其他非延遲敏感的查詢在不同的 TiDB 數(shù)據(jù)庫中處理。）

這樣，大型查詢和對延遲敏感的查詢在不同的數(shù)據(jù)庫中處理，前者的執(zhí)行不會影響后者。

對于沒有理想執(zhí)行計劃的查詢，我們編寫了 SQL 提示來幫助執(zhí)行引擎選擇最佳執(zhí)行計劃。

我們使用低精度時間戳 Oracle（ TSO）和預(yù)處理語句來減少網(wǎng)絡(luò)往返。

評估資源

在我們嘗試 TiDB 之前，我們沒有分析我們需要多少硬件資源來支持 MySQL 端的相同數(shù)據(jù)量。

為了降低維護成本，我們在單主機 - 單從機拓?fù)渲胁渴鹆?MySQL。相反，在 TiDB 中實現(xiàn)的 Raft 協(xié)議至少需要三個副本。

因此，我們需要更多的硬件資源來支持 TiDB 中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，我們需要提前準(zhǔn)備機器資源。

一旦我們的數(shù)據(jù)中心設(shè)置正確，我們就可以快速完成對 TiDB 的評估。

對 TiDB 3.0 的期望

在知乎，反垃圾郵件和 Moneta 應(yīng)用程序的架構(gòu)相同。我們在用于生產(chǎn)數(shù)據(jù)的反垃圾郵件應(yīng)用程序中嘗試了 TiDB 3.0（TiDB 3.0.0-rc.1 和 TiDB 3.0.0-rc.2）的候選版本中的 Titan 和 Table Partition。 

①Titan 縮短了延遲

反垃圾郵件應(yīng)用程序一直受到嚴(yán)重的查詢和寫入延遲折磨。

我們聽說 TiDB 3.0 將引入 Titan，一種鍵值存儲引擎，用于在使用大值時減少  RocksDB（TiKV 中的底層存儲引擎）的寫入放大。為了嘗試這個功能，我們在 TiDB 3.0.0-rc.2 發(fā)布后啟用了 Titan。

下圖分別顯示了與 RocksDB 和 Titan 相比的寫入和查詢延遲：

在 RocksDB 和 Titan 中編寫和查詢延遲

統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，在我們啟用 Titan 后，寫入和查詢延遲都急劇下降。這真是太驚人了！當(dāng)我們看到統(tǒng)計數(shù)據(jù)時，我們無法相信自己的眼睛。

②表分區(qū)改進了查詢性能

我們還在反垃圾郵件應(yīng)用程序中使用了 TiDB 3.0 的表分區(qū)功能。使用此功能，我們可以按時將表分成多個分區(qū)。

當(dāng)查詢到來時，它將在覆蓋目標(biāo)時間范圍的分區(qū)上執(zhí)行。這大大提高了我們的查詢性能。

讓我們考慮一下如果我們將來在 Moneta 和反垃圾郵件應(yīng)用程序中實施 TiDB 3.0 會發(fā)生什么。

③Moneta 應(yīng)用程序中的 TiDB 3.0

TiDB 3.0 具有諸如 gRPC 中的批處理消息，多線程 Raftstore，SQL 計劃管理和 TiFlash 等功能。我們相信這些將為 Moneta 應(yīng)用增添光彩。

④gRPC 和多線程 Raftstore 中的批處理消息

Moneta 的寫入吞吐量超過每秒 4 萬次交易（TPS），TiDB 3.0 可以批量發(fā)送和接收 Raft 消息，并且可以在多個線程中處理 Region Raft 邏輯。我們相信這些功能將顯著提高我們系統(tǒng)的并發(fā)能力。

⑤SQL 計劃管理

如上所述，我們編寫了大量 SQL 提示，以使查詢優(yōu)化器選擇最佳執(zhí)行計劃。

TiDB 3.0 添加了一個 SQL 計劃管理功能，可以直接在 TiDB 服務(wù)器中將查詢綁定到特定的執(zhí)行計劃。使用此功能，我們不需要修改查詢文本以注入提示。

⑥TiFlash

在 TiDB DevCon 2019 上，我第一次聽說 TiFlash 是 TiDB 的擴展分析引擎。

它使用面向列的存儲技術(shù)來實現(xiàn)高數(shù)據(jù)壓縮率，并在數(shù)據(jù)復(fù)制中應(yīng)用擴展的 Raft 一致性算法以確保數(shù)據(jù)安全性。

由于我們擁有高寫入吞吐量的海量數(shù)據(jù)，因此我們無法每天使用 ETL 將數(shù)據(jù)復(fù)制到 Hadoop 進行分析。但是對于 TiFlash，我們樂觀地認(rèn)為我們可以輕松分析我們龐大的數(shù)據(jù)量。

⑦反垃圾郵件應(yīng)用程序中的 TiDB 3.0

與 Moneta 應(yīng)用程序的巨大歷史數(shù)據(jù)大小相比，反垃圾郵件應(yīng)用程序具有更高的寫入吞吐量。

但是，它僅查詢過去 48 小時內(nèi)存儲的數(shù)據(jù)。在此應(yīng)用程序中，數(shù)據(jù)每天增加 80 億條記錄和 1.5 TB。

由于 TiDB 3.0 可以批量發(fā)送和接收 Raft 消息，并且它可以在多個線程中處理 Region Raft 邏輯，因此我們可以用更少的節(jié)點管理應(yīng)用程序。

以前，我們使用了七個物理節(jié)點，但現(xiàn)在我們只需要五個。即使我們使用商用硬件，這些功能也可提升性能。

下一步是什么

TiDB 是一個與 MySQL 兼容的數(shù)據(jù)庫，因此我們可以像使用 MySQL 一樣使用它。

由于 TiDB 的橫向可擴展性，現(xiàn)在我們可以自由擴展我們的數(shù)據(jù)庫，即使我們有超過一萬億的記錄來應(yīng)對。 

到目前為止，我們已經(jīng)在我們的應(yīng)用程序中使用了相當(dāng)多的開源軟件。我們還學(xué)到了很多關(guān)于使用 TiDB 處理系統(tǒng)問題的知識。

我們決定參與開發(fā)開源工具，并參與社區(qū)的長期發(fā)展?；谖覀兣c PingCAP 的共同努力，TiDB 將變得更加強大。

作者：孫曉光

簡介：知乎搜索后端負(fù)責(zé)人，目前承擔(dān)知乎搜索后端架構(gòu)設(shè)計以及工程團隊的管理工作。曾多年從事私有云相關(guān)產(chǎn)品開發(fā)工作，關(guān)注云原生技術(shù)，TiKV 項目 Committer。

出處：http://itindex.net/

原文鏈接：https://dzone.com/articles/lesson-learned-from-queries-over-13-trillion-rows-1

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