系统存储架构升级分享
一、业务背景
系统业务功能:系统内部进行数据处理及整合, 对外部系统提供结果数据的初始化(写)及查询数据结果服务。
系统网络架构:
![](https://s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/shendengbucket1/2023-12-22-17-19yI0Vn0gLSCGviwH.png)
部署架构对切量上线的影响 - 内部管理系统上线对其他系统的读业务无影响
二、本次升级整体实施方案:
整体实施方案图例:
![](https://s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/shendengbucket1/2023-09-26-21-10bXDfuiY2669pNZPx.png)
(一)、设立目标
商品全量渠道化-切量计划: (总量为当前10倍):
![](https://s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/shendengbucket1/2023-12-22-17-20LvuYQ12NGy22TKSbX.png)
目前:
当前数据库常用表均已超过5000W, 其中部分结果表达6000W, 已达到MYSQL数据库表容量峰值, 对于全切量无法支持;
目标:
最高支持9亿: 根据切量计划, 全切量后系统约为6.7亿, 保留1/4的冗余, 取8.375亿; 向上取整9亿, 此值冗余量较大, 可满足未来5年数据支持
时间目标: 8月初方案设定, 8月17~8.22上线及验证, 8.24切量计划开始
(二)、当前系统现状
1、资源使用
——机房分布,Mysql: 1主4从(机房A 1主, 3从; 机房B只读从)
——机房分布,Doris: 32C, 63个节点, 3副本
——应用容器数量: 62 (Web分组: 25, Worker分组: 31, MQ分组: 6)
——db最大连接数100 (每个容器配置)
——无读写分离
——目前业务人员修改操作多数为同步操作, 修改完成后返回操作结果到前端, 从业务方操作+查询结果来说, 无法空忍延迟
——后台任务场景, 对于中间数据处理, 可以容忍主从延迟
——对外服务接口本次不涉及开发, 服务接口不受影响;业务页面访问量少,可接受短时间内的延迟
——部分了解, 未在项目中使用
2、数据库内部使用情况
表内空间, 业务场景等信息 (部分)
表名 | 当前表记录数 (单位:万) | 最大支持条数 (单位:万) | 表字段数 | 是否可拆分出分片键 | 分片键字段 | 是否存在不带分片字段的SQL | 是否有跨表查询场景 | 数据记录读写比 | 是否存在写后立即查询 | 使用场景 | 数据是否 可截转 | 可接受的截转时长 | 切量后预估量 | 分布式DB | ES 判断条件:是否有复杂查询 | ES直接双写 判断条件: 写后立即查询 |
审批流表 | 3.5KW | 4KW | 43 | 有 | sku | 存在 | 存在 | 1000/1 | 存在写后用户手动再查询操作 | 1、页面创建审批流 2、页面查询审批流 3、页面数据置失效 4、审批平台回调修改 | 否 | +3亿 | ✅ | ✅ | UI修改后需重新点击"查询"按钮; | |
审批流细目表 (历史数据已清理) | 800W | 4KW | 20 | 有 | 增加sku | 无 | 存在 | 1000/1 | 存在写后用户手动再查询操作 | 1、刷新审批流(删除+增加) 2、查询审核中流程(任务) | 审批通过可转冷备 | 转冷备 | ✅ | ✅ | ||
业务数据表1 | 3.3KW | 4KW | 15 | 有 | sku | 无 | 无 | 100/1 | 1、审批流通过后, 创建 2、数据失效, 删除操作 3、后台工具: 同步缓存(存在复杂+分页查询) | 否 | +3亿 | ✅ | ❌ | ❌ | ||
业务数据表2 | 5.9KW | 4KW | 16 | 有 | sku | 存在 (新增后异常按id删除) | 无 | 1000/1 | 1、业务查询/导出维度1数据 2、业务查询维度2数据2 3、后台工具: 同步缓存 | 否 | +5亿 | ✅ | 同步大数据推送数据到缓存, 使用creator字段查询; 多个SKU分页查询 | ❌ | ||
支持数据表(大数据平台计算后推送) | 1.2KW | 4KW | 12 | 有 | item_sku_id | 无 | 无 | 5/1 | 1、运维工具: 增加/删除记录 2、清理历史数据(任务) 3、数据查询(显示使用) 4、计算 5、大数据推送数据 | 按日期推送, 目前保留3天 | 历史数据无用 doris? | 一天3~4KW | ✅ | 删除数据dt | ❌ | |
..... |
(三)、技术方案选型
1、存储选型:
复杂查询(原因: 前端业务访问存在多表关联场景(2张千万级别表关联查询), 随着表容量变大, 关联查询性能下降, 已无法满足业务高效需求)
复杂查询决策因素:
分布式DB(mysql) | es | doris | TiDB | ||
决策指标 | 产品定位 | 数据库 (OLTP) | 搜索引擎 | 数据库 (OLAP) | 数据库(OLTP+80%OLAP) |
优势 | 1、高并发、高吞吐量事务处理 2、稳定性 3、数据实时(写后即读) | 1、全文索引 2、复杂结构化查询 | 高并发查询分析 | 1、兼具事务处理+数据分析 2、自动拓展 3、数据实时(写后即读) | |
劣势 | 1、大量数据分析 2、手动拓展 | 1、事务处理 2、实时(写后即读) | 1、事务处理 2、实时(写后即读) | 高并发、高吞吐量事务处理 | |
可靠性 | 高(多机房) | 高(多机房) | 低(共享集群) | 低(单机房) | |
拓展性 | 库维度:平台管理 表维度:应用控制 | 平台管理 | 库维度:平台管理 表维度:应用控制 | ||
数据一致性 | 最终一致性 | 最终一致性 | 强一致性 | ||
运维支持 | DBA | 分公司运维 | 无专业运维团队 | 分公司DBA | |
总结 | 复杂业务查询慢 无法支持大数据量跨表查询、多维度复杂查询及全局排序 单表使用分片字段查询性能快 | 复杂业务查询性能高 | 部署结构为共享集群,(特别是)写性能受外部影响大 | 部署架构为单机房,无法满足0级系统可靠性要求 | |
架构目标 | |||||
结论 | 海量存储及高并发写 | ✅ 大数据量存储,基于分库字段单表查询性能高, 单库事务处理 |
2、数据同步方案A-准实时同步方案:方案描述:使用DRC平台配置化完成分布式DB到ES的准实时数据同步 (注: DRC为公司内部通用数据同步平台, 可在多个数据源之间进行数据同步) 优势 ![]()
B-双写强一致方案:方案描述:双写分布式DB与ES, 保证数据一致性 优势
![]()
数据同步方案选择建议:
数据同步难点及解决方案:问题: •双表联合查询场景无法直接使用DRC平台同步, 需另开发相应的同步模块jar包, 嵌入DRC任务, 或放弃使用DRC, 直接使用代码同步, 都存在开发时间长问题
•ES索引空间占用多, 冗余记录条数多, , 查询结果需排重, 查询复杂
难点:流程表与流程细目节点表涉及联合查询, 两表都存在单表增删改的操作; 导致同步到ES的数据模型复杂、同步困难
![]()
解决方案:(数据库表增加冗余字段, 冗余字段专用于ES查询) 在DB的流程表增加待审人员, 已审人员字段, 字段的值使用空格分隔, 使用ES的分词功能, 同时ES可直接使用DRC工具直接同步此表数据, 减少同步的开发时间 方案成本: 增加/修改流程细目时同步修改流程表新增字段; 开发刷新历史数据工具
![]()
(四)、分阶段开发及上线实施步骤1、系统业务改造-表字段增加(8月10日)1) 业务表新增分库字段 部分业务表缺少分库字段,无法直接分片。针对业务表新增sku分片字段, 同时对现有逻辑改造增加SKU条件,以提升查询效率; 2) ES相关查询冗余字段的增加 (刷数据)
2、分布式DB分库数据同步+验证(8月11日)1) 完成分布式DB分片库+ ES初始化; 2) 配置DRC完成原单库到分布式DB分片库的全量+增量数据同步; 3) 配置DRC完成分布式DB分片库到ES的全量+增量数据同步; 4) 通过检验工具,定期比对分布式DB单片、分布式DB分片及ES间的数据一致性。
![]()
3、读流量切换+验证 (8月17日)1) 新增AOP切面, 通过DUCC配置(erp白名单, 全量读, 结果对比等维度配置),将读请求逐步切量到新应用集群 2) 待产品、业务侧完成验证后,切换全部读流量至新应用集群(注: 新应用集群使用数据库只读帐号)
![]()
4、写流量切换(8.21)1) 2) 3) 停止原系统分组,确保原单库不再存有写流量,同时协调DBA对原库执行禁写(关闭worker, 暂停MQ消费) 4) 等待并确保原库数据均同步至目的库后,再次通过手动+自动方式校验新老两个数据库的数据一致性 5) 新系统分组切换为读写帐号, 进行部署 7) 研发及测试人员对新系统分组功能使用测试商品进行功能验证, 无问题后交由业务人员验证(切换静态运维页面) 8) 启动worker及接入MQ
![]()
5、上线后效果上线后系统运行正常, 8.23至今已结转商品 2.6亿; 目前系统支持商品场维度数据3.16亿; 最大DB表数据已有2.84亿; ES数据4356W; 前后对比: erp:xxx; 此erp帐号数据29w 原查询9s,新查询1s; 四、总结好的建议:•全面、清晰的系统现状盘点:可以降低复杂度、提高质量
•清晰的上线计划:指导人员合理分工、缩短上线时间、降低上线难度
![]()
未解决问题:目前分布式DB分布式事务支持比较弱, 无法保证跨分库时多条记录在一个事务中修改的正确性, 需要提交后进行读取后再验证确保数据正确保存 业务人员名下商品数据百万时, 查询时间仍然效长, 查询性能将持续优化 作者:京东零售 王凯 来源:京东云开发者社区 转载请注明来源 |