好的架构是进化来的,不是设计来的

 很多年前,读了子柳老师的《淘宝技术这十年》。这本书成为了我的架构启蒙书,书中的一句话像种子一样深埋在我的脑海里:“好的架构是进化来的,不是设计来的”

2015 年,我加入神州专车订单研发团队,亲历了专车数据层「架构进化」的过程。这次工作经历对我而言非常有启发性,也让我经常感慨:“好的架构果然是一点点进化来的”。

1 单数据库架构

产品初期,技术团队的核心目标是:“快速实现产品需求,尽早对外提供服务”

彼时的专车服务都连同一个 SQLServer 数据库,服务层已经按照业务领域做了一定程度的拆分。

这种架构非常简单,团队可以分开协作,效率也极高。随着专车订单量的不断增长,早晚高峰期,用户需要打车的时候,点击下单后经常无响应。

系统层面来看:

  1. 数据库瓶颈显现。频繁的磁盘操作导致数据库服务器 IO 消耗增加,同时多表关联,排序,分组,非索引字段条件查询也会让 cpu 飙升,最终都会导致数据库连接数激增;

  2. 网关大规模超时。在高并发场景下,大量请求直接操作数据库,数据库连接资源不够用,大量请求处于阻塞状态。

2 SQL 优化和读写分离

为了缓解主数据库的压力,很容易就想到的策略:SQL 优化。通过性能监控平台和 DBA 同学协作分析出业务慢 SQL ,整理出优化方案:

  1. 合理添加索引;

  2. 减少多表 JOIN 关联,通过程序组装,减少数据库读压力;

  3. 减少大事务,尽快释放数据库连接。

另外一个策略是:读写分离

读写分离的基本原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作( INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库处理 SELECT 查询操作。

专车架构团队提供的框架中,支持读写分离,于是数据层架构进化为如下图:

读写分离可以减少主库写压力,同时读从库可水平扩展。当然,读写分离依然有局限性:

  1. 读写分离可能面临主从延迟的问题,订单服务载客流程中对实时性要求较高,因为担心延迟问题,大量操作依然使用主库查询;

  2. 读写分离可以缓解读压力,但是写操作的压力随着业务爆发式的增长并没有很有效的缓解。

3 业务领域分库

虽然应用层面做了优化,数据层也做了读写分离,但主库的压力依然很大。接下来,大家不约而同的想到了业务领域分库,也就是:将数据库按业务领域拆分成不同的业务数据库,每个系统仅访问对应业务的数据库。

业务领域分库可以缓解核心订单库的性能压力,同时也减少系统间的相互影响,提升了系统整体稳定性。

随之而来的问题是:原来单一数据库时,简单的使用 JOIN 就可以满足需求,但拆分后的业务数据库在不同的实例上,就不能跨库使用 JOIN 了,因此需要对系统边界重新梳理,业务系统也需要重构 。

重构重点包含两个部分:

  1. 原来需要 JOIN 关联的查询修改成 RPC 调用,程序中组装数据 ;

  2. 业务表适当冗余字段,通过消息队列或者异构工具同步。

4 缓存和 MQ

专车服务中,订单服务是并发量和请求量最高,也是业务中最核心的服务。虽然通过业务领域分库,SQL 优化提升了不少系统性能,但订单数据库的写压力依然很大,系统的瓶颈依然很明显。

于是,订单服务引入了 缓存  MQ 

乘客在用户端点击立即叫车,订单服务创建订单,首先保存到数据库后,然后将订单信息同步保存到缓存中。

在订单的载客生命周期里,订单的修改操作先修改缓存,然后发送消息到 MetaQ ,订单落盘服务消费消息,并判断订单信息是否正常(比如有无乱序),若订单数据无误,则存储到数据库中。

核心逻辑有两点:

  1. 缓存集群中存储最近七天订单详情信息,大量订单读请求直接从缓存获取;

  2. 在订单的载客生命周期里,写操作先修改缓存,通过消息队列异步落盘,这样消息队列可以起到消峰的作用,同样可以降低数据库的压力。

这次优化提升了订单服务的整体性能,也为后来订单服务库分库分表以及异构打下了坚实的基础。

5 从 SQLServer 到 MySQL

业务依然在爆炸增长,每天几十万订单,订单表数据量很快将过亿,数据库天花板迟早会触及。

订单分库分表已成为技术团队的共识。业界很多分库分表方案都是基于 MySQL 数据库,专车技术管理层决定先将订单库整体先从 SQLServer 迁移到 MySQL 。

迁移之前,准备工作很重要 :

  1. SQLServer 和 MySQL 两种数据库语法有一些差异,订单服务必须要适配 MySQL 语法。

  2. 订单 order_id 是主键自增,但在分布式场景中并不合适,需要将订单 id 调整为分布式模式。

当准备工作完成后,才开始迁移。

迁移过程分两部分:历史全量数据迁移 和 增量数据迁移

历史数据全量迁移主要是 DBA 同学通过工具将订单库同步到独立的 MySQL 数据库。

增量数据迁移:因为 SQLServer 无 binlog 日志概念,不能使用 maxwell 和 canal 等类似解决方案。订单团队重构了订单服务代码,每次订单写操作的时候,会发送一条 MQ 消息到 MetaQ 。为了确保迁移的可靠性,还需要将新库的数据同步到旧库,也就是需要做到双向同步 。

迁移流程:

  1. 首先订单服务(SQLServer 版)发送订单变更消息到 MetaQ ,此时并不开启「旧库消息消费」,让消息先堆积在 MetaQ 里;

  2. 然后开始迁移历史全量数据,当全量迁移完成后,再开启「旧库消息消费」,这样新订单库就可以和旧订单库数据保持同步了;

  3. 开启「新库消息消费」,然后部署订单服务( MySQL 版),此时订单服务有两个版本同时运行,检测数据无误后,逐步增加新订单服务流量,直到老订单服务完全下线。

6 自研分库分表组件

业界分库分表一般有 proxy 和 client 两种流派。

▍ proxy 模式

代理层分片方案业界有 Mycat ,cobar 等 。

它的优点:应用零改动,和语言无关,可以通过连接共享减少连接数消耗。缺点:因为是代理层,存在额外的时延。

▍ client 模式

应用层分片方案业界有 sharding-jdbc ,TDDL 等。

它的优点:直连数据库,额外开销小,实现简单,轻量级中间件。缺点:无法减少连接数消耗,有一定的侵入性,多数只支持 Java 语言。

神州架构团队选择自研分库分表组件,采用了 client 模式 ,组件命名:SDDL

订单服务需要引入是 SDDL 的 jar 包,在配置中心配置 数据源信息 sharding key  路由规则 等,订单服务只需要配置一个 datasourceId 即可。

7 分库分表策略

7.1 乘客维度

专车订单数据库的查询主维度是:乘客,乘客端按乘客 user_id 和 订单 order_id 查询频率最高,我们选择 user_id 做为 sharding key ,相同用户的订单数据存储到同一个数据库中。

分库分表组件 SDDL 和阿里开源的数据库中间件 cobar 路由算法非常类似的。

为了便于思维扩展,先简单介绍下 cobar 的分片算法。

假设现在需要将订单表平均拆分到 4 个分库 shard0 ,shard1 ,shard2 ,shard3 。首先将 [0-1023] 平均分为 4 个区段:[0-255],[256-511],[512-767],[768-1023],然后对字符串(或子串,由用户自定义)做 hash, hash 结果对 1024 取模,最终得出的结果 slot 落入哪个区段,便路由到哪个分库。

cobar 的默认路由算法 ,可以和 雪花算法 天然融合在一起, 订单 order_id 使用雪花算法,我们可以将 slot 的值保存在 10 位工作机器 ID 里。

通过订单 order_id 可以反查出 slot , 就可以定位该用户的订单数据存储在哪个分区里。

Integer getWorkerId(Long orderId) {Long workerId = (orderId >> 12) & 0x03ff;return workerId.intValue();
}

专车 SDDL 分片算法和 cobar 差异点在于:

  1. cobar 支持最大分片数是 1024,而 SDDL 最大支持分库数 1024*8=8192,同样分四个订单库,每个分片的 slot 区间范围是 2048 ;

  1. 因为要支持 8192 个分片,雪花算法要做一点微调,雪花算法的 10 位工作机器修改成 13 位工作机器,时间戳也调整为:38 位时间戳(由某个时间点开始的毫秒数)。

7.2 司机维度

虽然解决了主维度乘客分库分表问题,但专车还有另外一个查询维度,在司机客户端,司机需要查询分配给他的订单信息。

我们已经按照乘客 user_id 作为 sharding key ,若按照司机 driver_id 查询订单的话,需要广播到每一个分库并聚合返回,基于此,技术团队选择将乘客维度的订单数据异构到以司机维度的数据库里。

司机维度的分库分表策略和乘客维度逻辑是一样的,只不过 sharding key 变成了司机 driver_id 

异构神器 canal 解析乘客维度四个分库的 binlog ,通过 SDDL 写入到司机维度的四个分库里。

这里大家可能有个疑问:虽然可以异构将订单同步到司机维度的分库里,毕竟有些许延迟,如何保证司机在司机端查询到最新的订单数据呢 ?

缓存和 MQ 这一小节里提到:缓存集群中存储最近七天订单详情信息,大量订单读请求直接从缓存获取。订单服务会缓存司机和当前订单的映射,这样司机端的大量请求就可以直接缓存中获取,而司机端查询订单列表的频率没有那么高,异构复制延迟在 10 毫秒到 30 毫秒之间,在业务上是完全可以接受的。

7.3 运营维度

专车管理后台,运营人员经常需要查询订单信息,查询条件会比较复杂,专车技术团队采用的做法是:订单数据落盘在乘客维度的订单分库之后,通过 canal 把数据同步到 Elastic Search。

7.4 小表广播

业务中有一些配置表,存储重要的配置,读多写少。在实际业务查询中,很多业务表会和配置表进行联合数据查询。但在数据库水平拆分后,配置表是无法拆分的。

小表广播的原理是:将小表的所有数据(包括增量更新)自动广播(即复制)到大表的机器上。这样,原来的分布式 JOIN 查询就变成单机本地查询,从而大大提高了效率。

专车场景下,小表广播是非常实用的需求。比如:城市表是非常重要的配置表,数据量非常小,但订单服务,派单服务,用户服务都依赖这张表。

通过 canal 将基础配置数据库城市表同步到订单数据库,派单数据库,用户数据库。

8 平滑迁移

分库分表组件 SDDL 研发完成,并在生产环境得到一定程度的验证后,订单服务从单库 MySQL 模式迁移到分库分表模式条件已经成熟。

迁移思路其实和从 SQLServer 到 MySQL 非常类似。

整体迁移流程:

  1. DBA 同学准备乘客维度的四个分库,司机维度的四个分库 ,每个分库都是最近某个时间点的全量数据;

  2. 八个分库都是全量数据,需要按照分库分表规则删除八个分库的冗余数据 ;

  3. 开启正向同步,旧订单数据按照分库分表策略落盘到乘客维度的分库,通过 canal 将乘客维度分库订单数据异构复制到司机维度的分库中;

  4. 开启反向同步,修改订单应用的数据源配置,重启订单服务,订单服务新创建的订单会落盘到乘客维度的分库,通过 canal 将乘客维度分库订单数据异构到全量订单库以及司机维度的数据库;

  5. 验证数据无误后,逐步更新订单服务的数据源配置,完成整体迁移。

9 数据交换平台

专车订单已完成分库分表,很多细节都值得复盘:

  1. 全量历史数据迁移需要 DBA 介入 ,技术团队没有成熟的工具或者产品轻松完成;

  2. 增量数据迁移通过 canal 来实现。随着专车业务的爆发增长,数据库镜像,实时索引构建,分库异构等需求越来越多,虽然 canal 非常优秀,但它还是有瑕疵,比如缺失任务控制台,数据源管理能力,任务级别的监控和报警,操作审计等功能。

面对这些问题,架构团队的目标是打造一个平台,满足各种异构数据源之间的实时增量同步和离线全量同步,支撑公司业务的快速发展。

基于这个目标,架构团队自研了 dataLink 用于增量数据同步,深度定制了阿里开源的 dataX 用于全量数据同步。

10 写到最后

专车架构进化之路并非一帆风顺,也有波折和起伏,但一步一个脚印,专车的技术储备越来越深厚。

2017 年,瑞幸咖啡在神州优车集团内部孵化,专车的这些技术储备大大提升了瑞幸咖啡技术团队的研发效率,并支撑业务的快速发展。 比如瑞幸咖啡的订单数据库最开始规划的时候,就分别按照用户维度,门店维度各拆分了 8 个数据库实例,分库分表组件 SDDL 和 数据交换平台都起到了关键的作用 。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/14066.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Wav2Vec 2.0:语音表示自监督学习框架

Wav2Vec 2.0是目前自动语音识别的模型之一。 Wav2Vec 2.0 代表了无监督预训练技术在语音识别领域的重大进步。这些方法通过直接从原始音频中学习,无需人工标记,因此可以有效利用大量未标记的语音数据集。相比于传统的监督学习数据集通常只有大约几百小时…

文章解读与仿真程序复现思路——电力系统保护与控制EI\CSCD\北大核心《基于改进Q学习算法和组合模型的超短期电力负荷预测》

本专栏栏目提供文章与程序复现思路,具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html 电网论文源程序-CSDN博客电网论文源…

Cookie 和 Session概念及相关API

目录 1.Cookie概念 2.理解会话机制 (Session) 3.相关API 3.1HttpServletRequest 3.2HttpServletResponse 3.3HttpSession 3.4Cookie 4.代码示例: 实现用户登陆 1.Cookie概念 Cookie 是存储在用户本地终端(如计算机、手机等)上的数据片段。 它…

反射获取或修改对象属性的值

利用反射既可以获取也可以写入,首先咱们先写几个获取的例子。 一:利用反射修改各数据(利用resultField.set修改) 首先定义实体类 public class Dog {private String dogUser;private int age;把DogUser的"hahaha"改为"geggegegege&quo…

LiveGBS流媒体平台GB/T28181用户手册-版本信息:查看机器码、切换查看流媒体服务

LiveGBS流媒体平台GB/T28181用户手册--版本信息:查看机器码、切换查看流媒体服务 1、版本信息1.1、查看机器码1.2、多个流媒体服务1.3、提交激活 2、搭建GB28181视频直播平台 1、版本信息 版本信息页面,可以查看到信令服务 流媒体服务相关信息,包含硬件…

免费分享一套微信小程序旅游推荐(智慧旅游)系统(SpringBoot后端+Vue管理端)【论文+源码+SQL脚本】,帅呆了~~

大家好,我是java1234_小锋老师,看到一个不错的微信小程序旅游推荐(智慧旅游)系统(SpringBoot后端Vue管理端)【论文源码SQL脚本】,分享下哈。 项目视频演示 【免费】微信小程序旅游推荐(智慧旅游)系统(SpringBoot后端Vue管理端) Java毕业设计…

小程序丨数据功能如何使用

查询发布完成后,如发现信息有误或想要修改信息,老师可以使用数据功能在线修改已发布的查询内容。 数据功能包含导出、添加、编辑、更多操作,下面来教大家如何使用吧。 📌使用教程 数据功能主要用于在线修改已发布的查询内容&#…

C语言 | Leetcode C语言题解之第108题将有序数组转换为二叉搜索树

题目: 题解: struct TreeNode* helper(int* nums, int left, int right) {if (left > right) {return NULL;}// 选择任意一个中间位置数字作为根节点int mid (left right rand() % 2) / 2;struct TreeNode* root (struct TreeNode*)malloc(sizeo…

ElasticSearch IK分词器的安装、词典扩展与停用

🏷️个人主页:牵着猫散步的鼠鼠 🏷️系列专栏:云原生与服务部署-专栏 🏷️个人学习笔记,若有缺误,欢迎评论区指正 目录 ​编辑 1. 前言 2. IK分词器安装 3. IK分词器词典扩展与停用 4. 总…

汽车整车检测的原由(北重试验平台制造厂家)

汽车整车检测是指对整车系统和构造各部分的性能、可靠性、安全性等方面进行全面检查和评估的过程。它是在汽车生产制造和销售使用环节中,为了保障驾驶安全和质量而必不可少的一项检测和评估工作。 1. 提升行车安全 汽车整车检测能够全面评估车辆的性能和安全性&…

音视频-常用的分析工具介绍-连续补充

目录 1:Audacity 2:MediaInfo 3:MP4Box 4:hexinator 5:Adobe Audition 6:VideoEye 7:YUVplayer (YUV/RGB播放器) 在做音视频分析时,经常用到各种分析工…

【有手就行】使用你自己的声音做语音合成,CPU都能跑,亲测有效

此文介绍在百度飞桨上一个公开的案例,亲测有效。 厌倦了前篇一律的TTS音色了吗?打开短视频听来听去就是那几个声音,快来试试使用你自己的声音来做语音合成吧!本教程非常简单,只需要你能够上传自己的音频数据就可以(建议…

OpenLayers中实现对ImageStatic图层的扩展以支持平铺WrapX功能

地图平铺技术概述 地图平铺(Tiling)是一种将大尺寸地图数据分割成小块(瓦片)的技术,这在地图服务中非常常见。它使得地图数据能高效加载和展示,尤其适合网络环境。通过仅加载当前视图窗口所需的地图瓦片&a…

SERVER ——查询(二)

目录 5. top 6. null 7. order by 8. 模糊查询: 9. 聚合函数 5. top top查询:查询表的前几行;下面是代码演示: --top(前面的几个记录) select top 2 * from emp; --查询表的前两列 select top 20 percent *…

MoonDream2微调指南【最小VLM】

在本指南中,我们将探讨如何使用计算机视觉数据集对完全开源的小型视觉语言模型 Moondream2 进行微调,以计数项目(这是 GPT-4V 一直表现不一致的任务),并以一种可以依赖输出用于生产应用程序的方式进行微调。 视觉语言…

FFmpeg操作命令 - 精简版

PS:(因为我只需要简单的操作,所以我整理出了这份笔记) 原网址:30分钟带你入门,20个 FFmpeg操作命令,包你学会 - 知乎 大佬零声Github整理库整理的笔记非常的全面,想看完整版去上面…

求二叉树的最大深度(oJ题)

一、题目链接:. - 力扣(LeetCode) 二、题目思路 如果结点为空,则返回0。否则该树的深度为 :左子树 和右子树 中深度大的那个再加上1,依次类推,递归下去 三、题目代码 //树的深度计算方法是: 左子树 和…

MySql:多表设计-关联查询

目录 多表设计 代码 运行 数据库设计范式 设计三范式 1、第一范式: 2、第二范式: 3、第三范式: 多表设计_关联查询 外键 外键约束 代码 运行 注意: 应用 代码 运行 代码 运行 关联查询 含义: …

Unity修改Project下的Assets的子文件的图标

Unity修改文件夹的图标 示例: 在右键可以创建指定文件夹。 github链接 https://github.com/SeaeeesSan/SimpleFolderIconCSDN资源的链接 https://download.csdn.net/download/GoodCooking/89347361 去GitHub下载支持原作者哦。重要的事情 截图来自GitHub 。 U…

【高阶数据结构】跳表

文章目录 跳表1. 什么是跳表-skiplist2. skiplist的效率如何保证?3.skiplist的实现4.skiplist跟平衡搜索树和哈希表的对比 跳表 1. 什么是跳表-skiplist skiplist本质上也是一种查找结构,用于解决算法中的查找问题,跟平衡搜索树和哈希表的价…