转 当当网资深DBA：DB运维四大现代化的实现
位好，今天我的主题是 《DB运维的四个现代化》 ，看标题就能明白，是关于DBA自动化运维平台的事情。
http://dbaplus.cn/news-21-855-1.html
主要是分享下我在当当想到做到的一些事情，很多都是兄弟们一起努力的结果， 这篇文章也是对我们工作进行一次总结，整个平台的实现方法并没有用到什么高大上的框架，有亮点的地方我会着重说明，当然，有兴趣了解的同学，直接提问就好。
本次分享将分为以下三部分进行：
解密DB管理四大现代化
实例分析实践痛点
从信息展现开始一步步解决
一DB管理四大现代化
首先先聊下DB在项目中的地位：
99%的软件，处理的数据最终是需要落地
从人员结构来说，DBA支持公司多项目
数据要安全，数据要及时，权限要收口
于是，DBA的工作经常成为项目进展的瓶颈。
然而，在错综复杂的电商环境中， 数据库又独具特色。一提到电商： 自然想到，双11，秒杀，大促等等， 于是下面3个特点也就不言而喻。
在当当网，我们的DB规模是这样的，数据截止到2016年3月，而现在又在增长……T_T
因此就会有这样的工作需求：
商品单品项目组、新来的开发同学，需要了解单品项目的表设计结构；
购物车项目管理的同学需要同步最新数据，检查项目运行效果；
订单项目的同学需要检查实时数据，监控订单量（授权给radar监控数据源）；
测试的同学需要检查回归测试的数据效果。
二实例分析实践痛点
商品分类项目程序出现了bug，导致分类错误， 最有效的办法莫过于：DB中需要修改几条数据。
项目扩容，需要部署从库，项目迁移，需要切换到从库；
硬件故障，需要切换；
所有项目大大小小 500+个DB实例 (ﾉﾟ⊿ﾟ)ﾉ So，不理想的状态下， 以上工作×500倍；
DBA负责按工单导出数据，工单多了就放开查询权限，
人员流动(←_←)，于是一堆不明权限，数据安全无法保证。
于是，DBA们也在思考，和开发项目拼人肉数目，肯定不切实际，我们需要自动化的平台。
根据以上问题，我们做了几个选择：
哪些信息是可以共享给开发部门的。
哪些操作DBA可以自动，符合标准的进行。
用什么方法尽可能保证数据的实时准确性
用下图来回答：
平台主要分为：信息收集展现，DBA管理工具两大部分。
数据库的元数据可以被全体技术部乃至业务部访问。但数据细节，只能有限访问（权限申请需要经过审批）这些只读的访问，一次授权，即可自助进行。
对于数据库管理（部署，备份，恢复），DBA也要编写脚本，按标准进行。后面会尽量详细介绍。
三从信息展现开始一步步解决
1、信息收集展现
先说明下，关于数据库元数据的展现：
上图可见，借用phpmyadmin工具(右图)，对于元数据的展现还是很完美的。完全可以替代左图的命令行模式。
当然，这里的phpmyadmin是经过修剪功能的版本，去掉了诸多管理，展示数据细节的部分。
对于申请过权限的用户，才可以访问到受限的数据细节。
同时对于数据本身，也进行了限制性修改 ，仅能访问 500行的数据：
对于元数据也进行了抓取和归档(主要用shell+python定时执行 实现)，这样做有几个好处：
1、便于在整个公司项目范围内，宏观的、快速的、模糊的查找想要的元数据。
2、基于元数据的定期归档，可得出数据空间变化的规律。
例如我们平台的如下功能：
3、还可以对元数据进行统计，迅速得出那些是我们急需调优的目标（需水平拆分的大表，需垂直拆分的宽表，需要删除的重复索引，需要扩容的autoid等等）。
例如，我们平台的如下功能：
展示出来就是这样（图表展示我采用highchart，MySQL只负责用SQL吐数据，展示的活，就交给highchart 了）：
4、管理服务器列表，对于所有服务器的固定端口(数据库端口)进行扫描，及登陆测试，获取库名，角色(主or从)，等信息。
对于性能和监控数据，采用同样的方法进行抓取和分析，(数据源取自zabbix监控数据库)
这样做的好处是：
看出近期那些性能指标频繁报警，需要扩容，需要调优
那些服务器是重载，那些却过分规划即使大促也是轻载。
(上图屏蔽的主要是一些ip和库名信息.)
2、DBA管理工具
这部分我们也在进行中，目前DB的安装/部署的基本已经实现脚本化，主要包括下面的脚本。
下面是部分脚本的功能说明：
该脚本的主要功能：
根据标准初始化完成的系统，自动安装相关软件包，备份时部署在集群的从库，且无域名的从库优先，
关于备份空间的判断，先根据数据量估算本次备份所需空间，如果备份空间满足，则备份到该从库的本地，如果不满足则集中备份到大空间服务器。
备份会保留多个备份周期的备份集. 如空间吃紧，备份前，则会优先删除日期靠前的备份集。
该脚本的主要功能：
初始化MySQL时候生成环境检查
根据内存大小动态计算buffer pool大小以及随机值server-id
innoDB_buffer_pool_size=内存*80%
server-id=[IP点分十进的后两段]+三个随机数
公共用户权限导入以及导入后验证
该脚本的主要功能：
从备份文件{logical，xtrabackup}恢复一个实例；
从一个从库直接{logical，xtrabackup}建立一个从库；
从一个主库直接{logical，xtrabackup}建立一个从库。
对于日常比较频繁执行的DML语句，通常处于开发部门修改数据解决线上bug的问题，我们采用了inception的部分功能，结合已经收集到的服务器列表.，只需指定将SQL即可，平台会自动送到该库指向的主库上执行DML语句。
采用inception的功能主要是对SQL的审核功能，例如，如果该SQL的影响行数超限，则终止执行。
平台则对SQL执行进行历史记录。
DBA管理工具这边也在逐步完成对上述管理脚本的平台化。
我的分享基本就是这些， 关于平台及工具的代码，我们也在逐步做脱敏工作，争取形成一个可以开源出来的产品， 希望对大家有些启发，也希望抛砖引玉。
Q&A
Q1：目前的高可用是用什么方案？
A1：我们预期用MHA，目前还未有这方面的架构。
Q2：你们是如何进行跨机房的管理的？slave的延迟如何保证在业务可忍受的范围内的？
A2：slave延迟的问题主要从开发方面分解大事务解决。跨机房方面我们目前也尽量避免跨机房的主从架构搭建。
Q3：如何设计MySQL架构来满足如抢购类的高并发的业务？
A3：大促、秒杀业务这些方面，主要靠提前压测，并观察性能瓶颈，扩容和回收也是以性能（cpu，网络连接，磁盘）为依据来进行。
Q4：目前应对大促，秒杀业务，数据库层面扩容缩容，能否给出一些建议。
A4：这方面需要时间来改进，我们目前还很不完善，其实很多功能也是当当架构特色来设计的。即使开源也是为内部版本控制考虑。所以还未有这份精力配合。
Q5：如果要分库分表，推进这些东西开发会配合吗？
A5：我们架构部有这方面的中间价，叫sharding-JDBC，可以关注下github上的项目。
Q6：MySQL一个表最多存多少记录算大数据？有哪些合适的分表方式？
A6：存多少不重要，关键要看怎么使用它，是读多，写多，还是改多，对于一般的系统，最起码把读写分离开吧。
Q7：请问你们在线上如何解决DDL和批量delete or update 100万级的数据的？
A7：DDL是靠pt-online-schema-change工具，百万级的delete也是靠这个工具分配进行的。
