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淘宝数据库架构演进历程

发布者 big_data
发布于 1429594231420  浏览 7202 关键词 架构, 数据库 
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第1页

淘宝数据库架构演进历程


丹臣/赵林
数据架构师
2010-12-12

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提纲

淘宝数据库发展的三个阶段
用户,商品,交易现在的架构
2010双11大促的挑战
MySQL源代码研究的一些思路
淘宝自主数据库Oceanbase原理介绍

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淘宝的数据很美丽

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淘宝数据库发展三阶段

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SQL语句变化
多表关联Join
单表复杂查询
主键查询
SQL语句复杂程度由繁到简的过程,折射出淘宝数据架构的一些变化。

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淘宝电子商务网站的特点
高并发,PV13亿,光棍节促销PV达到了17亿
数据实时性要求高
数据准确性要求高
大多数页面属于动态网页
网站需要大量商品图片展示
用户通过搜索引擎,广告,类目导航寻找商品
网站读多写少,比例超过10:1
卖家相关的数据量较大,比如商品数,评价数
业务量快速增长

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不同的时期,不同的策略

正是因为如上的业务特点:
早期的淘宝前端应用系统,严重依赖于数据库系统
早期单机式的mysql的使用方式,在业务的高速发展下,很快达到瓶颈
Mysql迁移到Oracle,并升级到小型机,高端存储后,几年的时间里,满足了淘宝业务快速变化发展的需要。
我们的业务发展很快,但我们的技术没有成长
MySQL到Oracle,PC server到IBM小型机的迁移,极大的提升了数据库的处理能力,在高端存储的帮助下,IO能力也得到了极大的提升,使大家能够在较长一段时间内,集中精力做业务,数据库系统能够快速响应业务发展的各种需求

小型机硬件不断升级,高端存储不断扩展,Oracle商业软件费用增加,公司面临成本压力,我们的技术没有得到提升
再好的硬件也有极限,集中式始终存在要命的扩展问题,整个系统出现IOPS,连接数等各种瓶颈
随着公司的发展,各类技术人才开始汇集,我们可以有所作为

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数据库里的数据
第一,二阶段的单台数据库里,用户,商品,交易等数据都在一起,存在许多的关联查询,应用完全耦合
用户
商品
交易
评价
收藏

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连接数问题
Oracle数据库
太多的应用机器
有限的链接池
需要数据库连接
小型机的内存有限,发现了Oracle数据库有连接数瓶颈,5000个以后相当吃力。

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中心化,服务化
用户,商品,交易三大中心的建设

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HSF的诞生
中心化后面临另一个问题,服务调用者,与服务者之间如何进行远程通信,淘宝HSF诞生,数据库一些OLTP join问题解决。
A服务
B服务
HSF

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数据垂直化

应用中心化之后,底层数据库系统按照不同的业务数据进行了一系列的垂直拆分.此类拆分方式具有如下的特点:
      a. 拆分方式简单,只需要把不同的业务数据进行分离
      b. 避免了不同的业务数据读写操作时的相互影响
      c. 该业务内部及其所导致的问题依旧
用户
商品
交易
评价

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问题
单库IOPS 3w
单库连接数已经4k个了,应用还在不断加机器?
单库每秒SQL执行次数到4w次
搜索dump数据缓慢,DW ETL缓慢
用硬盘来拼IOPS?

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一台高端存储的处理能力
480块盘的hdisk,max IOPS 6w

注意应用可以接受的IO response time,以及IOPS点。比如3w  IOPS以上,会达到20ms以上

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数据库架构发展新思路
异构数据库读写分离原始架构图(08年8月份):
      

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异构的读写分离
     
     a. 写库为集中式的oracle环境,提供数据安全性保障
     b. 读库使用mysql, 采用数据分片,分库分表,每台mysql放少量的数据,单个数据分片内部采用mysql复制机制
     c. 读库的超大memory容量,起到了很好的cache作用,在内存中的数据查询性能远远高于在硬盘上的性能
     d. oracle到多台mysql按规则复制,由TDDL完成
     e. 分区键的选择至关重要,尽量让数据访问落在单台数据库上
     g.利用好当前的高端硬件,保护好自己的投资
     

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构建数据查询的高速公路
应用到DB的数据写入与查询从双向通行变成了单向通行,通行效率更高,大大避免了相互影响。“借道行驶”的情况不再出现。

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跨不过去的坎
为什么不直接迁到MySQL上面去呢?
     a. 对于核心业务,停机时间有限,宠大的数据无法短时间内迁移
     b.无法在短时间内完成项目发布过程中的测试
     c.没有搞过mysql分布式系统,对完全使用MySQL还没有信心
   
   

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大数据量核心业务数据迁移思路

采用两步走战略,不仅走得稳,而且走得好:
  先采用异构的数据库读写分离,将数据复制到目标mysql各结点,不断切换应用相关的读服务到mysql结点上,验证可靠性,机器压力,服务响应时间

 将写压力从oracle结点迁移到mysql各结点,oracle停止写


对于一些不太核心,业务不太复杂,相关影响点不多的数据,可以直接进行迁移。

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水库模型
你的系统可以撑多少?系统余量还有多少?

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数据库系统余量

两轮测试过程,确保上线稳定:

底层数据库环境性能,稳定性的基础测试,常用的工具可以采用sysbench, orion, supersmack

选择不同的硬件,软件组合,模拟应用的压力测试,要超越当前业务压力的几倍进行,这个压力的幅度可以根据自己的业务增长设计一个合理的值。

我们如何做到用数据来说话?靠测试拿数据,不靠经验

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数据库系统余量

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数据生命周期之历史迁移
Data
Online  Data
History Data
商品,交易,评价,物流等数据都有自己的生命周期。通过数据历史迁移,减少在线库的容量,提高在线库的性能。

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在线与历史应用分离
Online  Data
Database
History  Data
Database
Online Application 
History Application 
数据迁移程序
在线库与历史库重要等到级不同,在线库更高
同一应用的在线应用与历史应用分离
高级别的应用不能直接依赖于低级别的数据库

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商品访问框架
主键查询
卖家查询
淘宝商品的几个主要的查询:
a.主键查询通过分布式数据库,以及分布式缓存系统解决
b.卖家商品管理类查询,这一类的查询数据量大,并且还有like查询的需求,通过实时搜索解决
商品
分布式缓存
分布式数据库
实时搜索
注:考虑不同的读载体的技术实现,性能,成本

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用户
用户登陆事件数据(日志量90%)与用户主数据(日志量10%)分离,不仅要分表,而且要放到不同的数据库集群中,并且作好不同数据等级的容灾处理。
用户信息
用户主信息
用户信息扩展
用户主信息数据库集群
用户信息扩展数据库集群

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过度中心化
用户中心
Tair分布式缓存
商品中心
交易中心
评价中心
用户中心调用次数,高峰时期达到了每天60亿次,用户中心的过度中心化问题越来越显著,成为各种操作的关键路径。
Mysql集群

第28页

用户中心中的读写分离
用户中心
Tair分布式缓存
商品中心
交易中心
评价中心
Mysql集群
在其它中心中内置可以访问tair的客户端,大部份的读不需要经过用户中心,直接读tair,写需要经过用户中心。

第29页

交易的读写分离框架
主库按照买家拆分,读库按照卖家拆分。

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一些难题

数据库集群自动扩展仍然是个难题,但是是可以忍受的,底层数据库集群经过评估,扩展的频率并不高。

MySQL DDL操作不便,锁表,对写操作影响较大,为了减少影响,分了比较多的表,进一步加重了维护的负担。

其它。。。


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光棍节大促
活动前,经过了充分的准备与系统评估工作:CDN面临的压力最大,预估流量将会达到280G左右,准备了各个层面的系统降级方案。

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一个小意外
Dataguard+mirror redo对写的影响比较大,临时删除远程的redo member解决这个问题

第33页

MySQL源代码研究
我们主要从两方面着手:

MySQL内部,源代码熟悉,性能优化,新增功能

MySQL外部,比如利用binlog做数据复制

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MySQL源代码研究
内部新增的一些功能:
a.给innodb动态加数据文件
b.禁止新连接
c.表的访问统计
d.Innodb ssd加速
e.Mysql replication并行复制

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MySQL Binlog解析数据复制中心
解决商品,用户,评价,收藏夹等应用向数据仓库,搜索增量同步数据的需求

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MySQL Binlog解析数据复制中心

C client端特性:
      a. 支持mysql master,slave主备切换,获取binlog不受影响
      b. 自动重连主机
      c.  支持checkpoint, 支持断点续传binlog

Java端复制代码特性:
      a.  支持statement, row两种复制模式
      b.  支持按规则复制
      c.  支持一定条件下的并行复制
      c.  支持checkpoint

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异地多数据中心的数据同步
杭州
青岛
other

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异地多数据中心的数据同步
除了oracle dataguard,master-slave replication数据复制,我们还有其它哪些可选方案?

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淘宝自主数据库Oceanbase
动态数据与静态数据进行分离,动态数据采用集中式,静态数据存放与服务采用分布式

设计了一个宽表,冗余数据,将离散型IO合并成连续型IO

每晚动态数据,与静态数据合并一次

将首先在收藏夹应用上试点

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总结

架构就是用一些简单的道理,去解决问题

对多种技术,业务特征,细节都要有所了解,考虑周全

识别系统的主要问题,花80%的精力去解决80%的问题

架构都是有时效性的,需要不断探索或者接受新的思路


     

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