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OLTP类系统数据结转最佳实践

本文着重介绍了京东数据结转平台的技术架构,及OLTP类系统数据结转最佳实践,探讨解决大数据背景下的数据结转问题。

一、 背景介绍

业务系统在长期运行的过程中会积累大量的数据,这些数据有些是需要长期保存的,例如一些订单数据,有些只需要短期保存,例如一些日志信息。业务数据一般都会有一个生命周期,生命周期内的我们叫生产数据,生命周期之外(即业务已经关闭)的叫历史数据,我们这里提到的数据结转,指的是将需要长期保存的历史数据从生产库迁移到历史库(转),而将需要短期保存的数据定期删除(结)。

我们已经进入了大数据时代,但在OLTP类系统中,关系型数据库依然占据主导地位,在关系型数据库中,如果不及时进行数据结转,会严重影响系统的性能。

关系型数据库单机容量有限,因此业界普遍的做法是进行垂直分库和水平分片,一些大型互联网企业由于业务量庞大,仅分片的集群规模就能达到上千节点,再加上分库的集群,规模非常巨大。传统的数据归档方法往往针对单库操作,难以处理如此大规模集群的数据归档。

同时,在大型互联网企业,每日的数据增长量非常大,数据结转的频率远大于传统行业,这些行业的IT系统往往是7*24小时不间断提供服务,而且全天24小时的并发量都很大,因此数据结转操作必须尽量减少对生产库的性能影响。

为此,我们自主研发了数据结转平台,以解决大数据背景下的数据结转问题。

二、 技术架构

2.1 设计要点

(1)尽量减少对生产库的影响

数据结转操作没有复杂的业务逻辑,因此对数据库性能的影响主要体现在IO方面,减少对生产库的影响,最主要的就是减少对生产库的IO操作。目前我们采用的方案是通过从库查询数据,将数据插入历史库,然后再从主库中删除,如图1数据结转逻辑图所示,将查询的IO操作转嫁到从库上,可以大大减轻对主库的影响。为了保障数据库的高可用,业内基本都采用了主从部署模式,因此这个方案具有很高的通用性。

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图1 数据结转逻辑图

(2)支持分库分片集群

我们希望数据结转平台的配置足够简单并且易于理解。在和用户的沟通过程中,我们发现他们最强烈的需求就是分库分片集群的数据结转。传统的单机数据结转操作可以抽象描述为:将数据库实例A中表B的历史数据结转到历史库C,用户的配置主要有4个元素:生产库实例A、结转表B、结转条件和历史库。对于大规模的分库分片集群规模,如果采用传统单机数据结转的配置方式,每一个数据库实例都要配置4个元素,配置量非常大。

在我们的方案中,按照图2所示对数据库集群进行划分,将主库、从库、历史库作为一个结转单元,对于分片的数据库集群,表结构相同,我们将其作为一个分组,对于分库的集群,表结构不同则划分为不同的分组。用户进行配置的时候不是面向一个数据库实例,而是面向一个分组,数据结转操作抽象为:结转分组X中表B的历史数据,用户的配置元素有3个:分组X、结转表B和结转条件。分组信息仅需配置一次。这样大大简化了用户的配置工作。

(3)支持水平扩展

由于数据库集群规模较大,数据结转平台应该具备水平扩展能力。我们采用的方案是将数据结转最核心的组件定时任务和数据库操作(数据结转执行器)独立出来,进行分布式部署。如下图3所示,

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图2 数据库集群模型

配置中心为用户的入口,用户通过配置中心定义数据结转任务,任务的关键属性包括:触发条件、执行条件、目标分组等,配置中心将结转任务分发给代理程序,同时对代理程序的执行状态进行监控。结转任务的触发条件配置在代理程序中的定时任务中,而执行条件和目标分组则作为数据结转执行器的执行参数。通过水平扩展代理程序,我们对更多的数据库进行结转。

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图3 数据结转组件关系图

2.2 总体架构

综合上面提到的3个设计要点,我们得到图4所示的总体架构,需要特别说明的是,对于水平分片的分组,我们采用的是多线程结转,对于不同结转单元不存在数据共享问题,所以无需考虑并发锁等问题。

三、 一些经验总结

a) 配置中心与代理程序之间的信息同步

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图4 数据结转总体架构图

配置中心和代理程序在我们的方案中被设计为一种松耦合结构:在系统的运行过程中,代理程序宕机不会影响配置中心的运行,同样配置中心短暂的不可用也不会影响代理程序的运行。松耦合结构可以大大增强系统的可用性,而且配置中心、代理程序升级的时候不会影响整个系统的正常运行。

为了实现松耦合的结构,配置中心与代理程序之间的信息同步我们都是采用的异步处理,比如配置中心向代理程序分发结转任务,实际处理的时候我们采用的是拉的方式,而不是推的方式,我们在配置中心和代理程序之间维持了一个心跳,心跳的内容是代理程序负载的所有结转任务的校验码(该校验码在代理程序向配置中心发送心跳信息时由配置中心计算),当代理程序发现从配置中心得到的校验码和本地校验码不同时,则说明用户对结转任务进行了修改(包括新增、修改、删除),此时代理程序主动向配置中心发起同步结转任务的请求。这样做的好处是,代理程序在发生宕机重启后,会自动进行任务的同步。

b) 进度可视化

结转任务的进度在我们的方案中是实时汇总到配置中心的,我们称为进度可视化,代理程序通过一个独立的线程来异步处理进度可视化,一方面这样可以降低对结转任务性能的干扰,另一方面可以避免由于网络问题、配置中心暂时不可用等问题导致结转任务异常。进度可视化对于用户来说非常重要,用户在第一次定义结转任务并执行该任务的时候,进度可视化信息是用户和系统互动的唯一窗口,对用户来说是莫大的心理安慰。

c) 异常可视化

代理程序在执行数据结转任务时,会遇到各种异常信息,比如数据库URL配置错误,历史库生产库表结构不一致等,对于这些异常信息,除了在本地记录日志外,我们还将它们发送到了配置中心。将这些异常可视化,而不是让用户在大量的日志中去检索,这种方式非常便于在线问题的诊断。

d) 事务一致性

将生产库数据转到历史库本身是一个分布式的事务,在我们的方案中,不能保证数据的强一致性,比如在历史数据Insert到历史库的瞬间,用户修改了生产库的数据,我们的方案不会检测这种变化,会导致用户的修改并不会反映到历史库中,造成数据不一致。虽然在生产库中删除历史数据时,可以增加强一致性的校验,以解决这种问题,但是这样会对生产库造成一定的压力,同时考虑到这种情况发生的概率极低,因此并没有进行特殊处理。

历史数据Insert到历史库后,可能由于某种异常导致生产库执行Delete操作时失败,此时会造成数据冗余(生产库和历史库存在相同数据)。对于这种问题,我们的方案是利用Redo Log(重做日志)机制,在结转任务重新执行时根据Redo Log恢复异常现场,纠正异常数据。

e) 结转数据的回滚

我们提供了一个数据回滚功能,可以将已经结转到历史库的数据逆向回滚到生产库,用户可以配置Where条件精确指定需要回滚的数据。有些特殊情况,业务上需要对已经结转的历史数据进行修改,该功能主要用于处理这种情况。同时在测试阶段,我们可以通过该功能快速恢复测试数据,方便对数据结转平台的测试。

f) 代理程序的自动升级

代理程序和配置中心本质上是一种典型的C/S(客户端/服务端)结构,客户端是多实例部署,服务器端是集群部署,为了系统能够平滑地进行升级,我们需要对客户端的版本进行统一管理,同时我们提供了代理程序的自动升级功能,系统管理员可以通过配置中心对代理程序部署实例进行升级。自动升级功能,统一了代理程序的版本,使得我们可以不用被兼容性问题羁绊,是我们能够进行快速迭代开发有力支撑。

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作者:王宝令、者文明。
责编:钱曙光,关注架构和算法领域,寻求报道或者投稿请发邮件qianshg@csdn.net,另有「CSDN 高级架构师群」,内有诸多知名互联网公司的大牛架构师,欢迎架构师加微信qianshuguangarch申请入群,备注姓名+公司+职位。


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