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      MySQL 如何利用分片來解決 500 億數(shù)據(jù)的存儲問題

      MySQL  如何利用分片來解決 500 億數(shù)據(jù)的存儲問題

      這是一個關(guān)于我們在多個 MySQL 服務(wù)器上分割數(shù)據(jù)的技術(shù)研究。我們在 2012 年年初完成了這個分片方法,它仍是我們今天用來存儲核心數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。

      在我們討論如何分割數(shù)據(jù)之前,讓我們先了解一下我們的數(shù)據(jù)。心情照明,巧克力草莓,星際迷航語錄……

      Pinteres 是你感興趣的所有東西的發(fā)現(xiàn)引擎。從數(shù)據(jù)的角度來說,Pinterest 是世界上最大的人類興趣圖集。有超過 500 億的 Pin 被 Pin 友們保存在 10 億塊圖板上。 用戶再次 Pin,喜歡其他人的 Pin(粗略地說是一個淺顯的復(fù)制品),關(guān)注其他 Pin 友,畫板和興趣,然后查看主頁上所訂閱 Pin 友的所有資訊。 太好了! 現(xiàn)在讓它擴大規(guī)模!

      成長的痛

      在 2011 年我們?nèi)〉昧顺晒Α?在 一些 評估報告里,我們的發(fā)展比其他的初創(chuàng)公司要快得多。在 2011 年 9 月,我們每一項基礎(chǔ)設(shè)備都超出了負載。我們應(yīng)用了一些 NoSQL 技術(shù),所有這些技術(shù)都導(dǎo)致了災(zāi)難性的后果。 同時,大量用于讀的 MySQL 從服務(wù)器產(chǎn)生了大量令人惱火的 bugs,特別是緩存。我們重構(gòu)了整個數(shù)據(jù)存儲模式。為了使之有效,我們仔細制定了我們的要求。

      業(yè)務(wù)要求

      我們的全部系統(tǒng)需要非常穩(wěn)定,易于操作和易于擴展。 我們希望支持數(shù)據(jù)庫能從開始的小存儲量,能隨著業(yè)務(wù)發(fā)展而擴展。

      所有 Pin 友 生成的內(nèi)容在網(wǎng)站上必須隨時可以訪問。

      支持以確定的順序請求訪問 N 個 Pin 在畫板中展示(像按照創(chuàng)建的時間,或者按照用戶特定的順序)。對于喜歡的 Pin 友和 Pin 友的 Pin 列表等也能按照特定的順序展示。

      為了簡單起見,更新一般要保證最好的效果。為了獲取最終一致性,你需要一些額外的東西,如分布式 事務(wù)日志。這是一件有趣并(不)簡單的事情。

      解決思路及要點備注

      解決方案由于需要將海量的數(shù)據(jù)切片分布到多個數(shù)據(jù)庫實例上,不能使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫的連接、外鍵或索引等方法整合整個數(shù)據(jù)。想想就知道,關(guān)聯(lián)的子查詢不能跨越不同的數(shù)據(jù)庫實例。

      我們的方案需要負載平衡數(shù)據(jù)訪問。我們憎恨數(shù)據(jù)遷移,尤其是逐個記錄進行遷移,因關(guān)系的復(fù)雜性,這樣非常容易發(fā)生錯誤且加重系統(tǒng)不必要的復(fù)雜性。如果必須要遷移數(shù)據(jù),最好是邏輯節(jié)點集的整體遷移。

      為了達到方案實施的可靠迅速,我們需要在我們的分布式數(shù)據(jù)平臺上使用最易于實現(xiàn)、最健壯的技術(shù)方案。

      每個實例上的所有的數(shù)據(jù)將被完全復(fù)制到一個從實例上,作為數(shù)據(jù)備份。我們使用的是高可用性的 MapReduce (分布式計算環(huán)境) 的 S3 。我們前端的業(yè)務(wù)邏輯訪問后臺數(shù)據(jù),只訪問數(shù)據(jù)庫的 主實例。永遠不要讓您的前端業(yè)務(wù)去讀寫訪問從實例 。因為它與 主實例 數(shù)據(jù)同步存在延遲,會造成莫名其妙的錯誤,一旦將數(shù)據(jù)切片并分布,沒有一絲理由讓你前端業(yè)務(wù)從 從實例 上讀寫數(shù)據(jù)。

      最后,我們需要精心設(shè)計一個優(yōu)秀的方案生成和解析我們所有數(shù)據(jù)對象的 全局唯一標識( UUID ) 。

      我們的切片方案

      不管怎樣,我們需要設(shè)計符合我們需求的,健壯的,性能優(yōu)良和可維護的數(shù)據(jù)分布解決方案。換句話說,它不能稚嫩(未經(jīng)廣泛驗證)。因此,我們的基礎(chǔ)設(shè)計建立在 MySQL 之上,參見 we chose a mature technology(選擇成熟技術(shù)) 。設(shè)計之初,我們自然會跳開不用那些號稱具有自動分布(auto-scaling)新技術(shù)能力的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,諸如 MongoDB,Cassandra 和 Membase 之類的產(chǎn)品,因為它們似乎實施簡單卻適用性太差(常常發(fā)生莫名其妙的錯誤導(dǎo)致崩潰)。

      旁白:強烈建議從底層基礎(chǔ)入手,避免時髦新鮮的東東 — 扎扎實實把 MySQL 學(xué)好用好。相信我,字字都是淚。

      MySQL 是成熟、穩(wěn)定并且就是好使的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。不僅我們用它,包括許多知名大公司也使用它作為后臺數(shù)據(jù)支撐,存儲著海量的數(shù)據(jù)。(譯注:大概幾年前,由于 MySQL 隨著 SUN 被 Oracle 的收購,歸到 Oracle 名下。許多公司,如 google,facebook 等由于擔心 MySQL 的開源問題,紛紛轉(zhuǎn)到由 MySQL 原作者開發(fā)的另一個開源數(shù)據(jù)庫 MariaDB 下)MySQL 支持我們對數(shù)據(jù)庫要求按序數(shù)據(jù)請求,查詢指定范圍數(shù)據(jù)及行(記錄)級上的事務(wù)處理的技術(shù)要求。MySQL 有一堆功能特性,但我們不需要那些。由于 MySQL 本身是個單體解決方案,可我們卻要把我們的數(shù)據(jù)切片。(譯注:此處的意思是,一個單實例管理海量的數(shù)據(jù),勢必造成性能問題。現(xiàn)在把一個海量整體數(shù)據(jù)切片成一個個單體數(shù)據(jù)集,需要一個強有力的技術(shù)解決方案,把一個個的單體整合成一個整體,提高性能還不出錯)下面是我們的設(shè)計方案:

      我們起始使用 8 臺 EC2 服務(wù)器,每臺服務(wù)器都運行一個 MySQL 實例:

      MySQL  如何利用分片來解決 500 億數(shù)據(jù)的存儲問題

      每個 MySQL 服務(wù)器各自以 主 – 主備份( master-master replicated )到 1 臺冗余主機作為災(zāi)難恢復(fù)。我們前臺業(yè)務(wù)只從主服務(wù)實例讀 / 寫數(shù)據(jù) 。我建議你也這么做,它簡化許多事情,避免延遲故障。(譯注:主 – 主備份( master-master replicated ) 是 MySQL 數(shù)據(jù)庫本身提供的功能,指兩臺機器互做備份的一種模式,相對其它模式,如 主 – 從備份,兩臺機器數(shù)據(jù)完全一致,后臺同步,每臺機器有自己單獨 IP 都可訪問,可并發(fā)讀 / 寫訪問。但原文作者一再強調(diào)的是雖然這兩臺互為冗余使用 主 – 主備份,都可訪問。但你邏輯上區(qū)分 主 – 從,永遠只從其中一個進行讀 / 寫。例如,圖中所示, MySQL001A 和 MySQL001B 間 主 – 主備份,但你只從 MySQL001A 進行讀 / 寫訪問。另:他們使用了 16 臺機器,另 8 臺做從機的可能不是 EC2 也未必)

      每個 MySQL 實例可以有多個數(shù)據(jù)庫:

      MySQL  如何利用分片來解決 500 億數(shù)據(jù)的存儲問題

      注意每個數(shù)據(jù)庫是如何唯一地命名為 db00000,db00001,直到 dbNNNN。每個數(shù)據(jù)庫都是我們數(shù)據(jù)庫的分片。我們做了一個設(shè)計,一旦一塊數(shù)據(jù)被分配到一個分片中,它就不會移出那個分片。但是,你可以通過將分片移動到其他機器來獲得更大的容量(我們將在后面討論這一點)。

      我們維護著一個配置數(shù)據(jù)庫表,此表中記錄這切片數(shù)據(jù)庫在哪臺機器上:

      [ {“range”: (0,511), “master”: “MySQL001A”, “slave”: “MySQL001B”}, {“range”: (512, 1023), “master”: “MySQL002A”, “slave”: “MySQL002B”},  ... {“range”: (3584, 4095), “master”: “MySQL008A”, “slave”: “MySQL008B”} ]

      這個配置表僅當遷移切片數(shù)據(jù)庫或替換主機時修改。例如,一個主實例主機宕掉了,我們會提升它的從實例主機為主實例,然后盡快頂替一個新機器當從實例主機。配置腳本保留在 ZooKeeper 上,當出現(xiàn)上述修改時,通過腳本發(fā)送到維護切片服務(wù)的機器上進行配置改變。(譯注:可發(fā)現(xiàn)原作者一直強調(diào)的,前端業(yè)務(wù)僅從邏輯主實例讀寫數(shù)據(jù)的好處)。

      每個切片數(shù)據(jù)庫保持相同的數(shù)據(jù)庫表及表結(jié)構(gòu),諸如,有 pins ,boards ,users_has_pins ,users_likes_pins ,pin_liked_by_user 等數(shù)據(jù)庫表。 在布署時同步構(gòu)建。

      分布數(shù)據(jù)到切片服務(wù)器設(shè)計方案

      我們組合 切片 ID(shard ID) 、數(shù)據(jù)類型標識和 局部 ID(local ID) 形成 64 位的 全局唯一標識(ID) 。切片 ID(shard ID) 占 16 個位(bit), 數(shù)據(jù)類型標識占 10 個位(bit), 局部 ID(local ID) 占 36 個位 (bit)。 明眼人馬上會發(fā)現(xiàn),這才 62 位。我過去的分布及整合數(shù)據(jù)經(jīng)驗告訴我,保留幾位留做擴展是無價寶。因此,我保留了 2 位(設(shè)為 0)。(譯注:這里解釋一下,根據(jù)后面的運算和說明,任何對象的唯一標識 ID 是 64 位,最高 2 位始終為 0,之后是 36 位的局部標識,之后是 10 位類型標識,最后是 16 位的切片標識。局部標識可表示 2^36 達 600 多億個 ID 。數(shù)據(jù)類型可表示 2^10 達 1024 個對象類型,切片標識可細分成 2^16 達 65536 個切片數(shù)據(jù)庫。前面說的方案切了 4096 個切片數(shù)據(jù)庫)

      ID = (shard ID << 46) | (type ID << 36) | (local ID<<0) 以 Pin: https://www.pinterest.com/pin/241294492511... 為例,讓我們解構(gòu)這個 Pin 對象的 全局 ID 標識 241294492511762325 : Shard ID = (241294492511762325 >> 46) & 0xFFFF = 3429 Type ID  = (241294492511762325 >> 36) & 0x3FF = 1 Local ID = (241294492511762325 >>  0) & 0xFFFFFFFFF = 7075733

      可知這個 Pin 對象在 3429 切片數(shù)據(jù)庫里。 假設(shè) Pin 對象 數(shù)據(jù)類型標識為 1,它的記錄在 3429 切片數(shù)據(jù)庫里的 pin 數(shù)據(jù)表中的 7075733 記錄行中。舉例,假設(shè)切片 3429 數(shù)據(jù)庫在 MySQL012A 中,我們可利用下面語句得到其數(shù)據(jù)記錄:(譯注:這里原作者泛泛舉例,若按其前面方案例子來說,3429 應(yīng)在 MySQL007A 上)

      conn = MySQLdb.connect(host=”MySQL012A”) conn.execute(“SELECT data FROM db03429.pins where local_id=7075733”)

      有兩種類型的數(shù)據(jù):對象或關(guān)系。對象包含對象本身細節(jié)。 如 Pin 。

      存儲對象的數(shù)據(jù)庫表

      對象庫表中的每個記錄,表示我們前端業(yè)務(wù)中的一個對象,諸如:Pins(釘便簽), users(用戶),boards(白板)和 comments(注釋),每個這樣的記錄在數(shù)據(jù)庫表中設(shè)計一個標識 ID 字段(這個字段在表中作為記錄的 自增主鍵「auto-incrementing primary key」 ,也就是我們前面提到的 局部 ID「 local ID」 ),和一個 blob 數(shù)據(jù)字段 — 使用 JSON 保存對象的具體數(shù)據(jù) –。

      CREATE TABLE pins (   local_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,   data TEXT,   ts TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ) ENGINE=InnoDB;

      舉例,一個 Pin 對象形狀如下:

      {“details”: “New Star Wars character”, “l(fā)ink”: “http://webpage.com/asdf”, “user_id”: 241294629943640797, “board_id”: 241294561224164665, …}

      創(chuàng)建一個 Pin 對象,收集所有的數(shù)據(jù)構(gòu)成 JSON blob 數(shù)據(jù)。然后,確定它的 切片 ID「 shard ID」 (我們更樂意把 Pin 對象的切片數(shù)據(jù)放到跟其所在 白板「 board」 對象相同的切片數(shù)據(jù)庫里,這不是強制設(shè)計規(guī)則)。Pin 對象的數(shù)據(jù)類型標識為 1。連接到 切片 ID 指示的切片數(shù)據(jù)庫,插入(insert)Pin 對象的 JOSON 數(shù)據(jù)到 Pin 對象數(shù)據(jù)庫表中,MySQL 操作成功后將會返回 自增主鍵「auto-incrementing primary key」 給你,這個作為此 Pin 對象的 局部 ID「 local ID」。現(xiàn)在,我們有了 shard 、類型值、local ID 這些必要信息,就可以構(gòu)建出此 Pin 對象的 64 位 ID 。(譯注:原作者提到的,他們的前端業(yè)務(wù)所用到的每種對象都保存在一個對象數(shù)據(jù)庫表里,每個對象記錄都通過一個全局唯一 ID 去找到它,但這個全局唯一 ID 并不是數(shù)據(jù)庫表中的 局部 ID,由于切片的緣故。原作者一直在講這個設(shè)計及其原理。這樣設(shè)計的目的為了海量數(shù)據(jù)切片提高性能,還要易用,可維護,可擴展。后面,作者會依次講解到)

      編輯一個 Pin 對象,使用 MySQL 事務(wù)「transaction」 在 Pin 對象的數(shù)據(jù)記錄上 讀出 — 修改 — 寫回「read-modify-write」 Pin 對象的 JOSON 數(shù)據(jù)字段:

      > BEGIN > SELECT blob FROM db03429.pins WHERE local_id=7075733 FOR UPDATE [修改 json blob] > UPDATE db03429.pins SET blob=’<修改后的 blob>’ WHERE local_id=7075733 > COMMIT

      編輯一個 Pin 對象,您當然可以直接刪除這個對象在 MySQL 數(shù)據(jù)庫表中的數(shù)據(jù)記錄。但是,請仔細想一下,是否在對象的 JSON 數(shù)據(jù)上加個叫做「 active」的域,把剔除工作交由前端中間業(yè)務(wù)邏輯去處理或許會更好呢。

      (譯注:學(xué)過關(guān)系數(shù)據(jù)庫的應(yīng)知道,自增主鍵在記錄表中是固實,在里面刪除記錄,會造成孔洞。當多了,勢必造成數(shù)據(jù)庫性能下降。數(shù)據(jù)庫只負責保存數(shù)據(jù)和高性能地查詢、讀寫數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)間的關(guān)系完全靠設(shè)計精良的對象全局 ID 通過中間件邏輯去維護 這樣的設(shè)計理念一直貫穿在作者的行文中。只有理解了這點您才能抓住這篇文章的核心)

      關(guān)系映射數(shù)據(jù)庫表

      關(guān)系映射表表示的是前端業(yè)務(wù)對象間的關(guān)系。諸如:一個白板(board)上有哪些釘便簽(Pin), 一個釘便簽(Pin)在哪些白板(board)上等等。表示這種關(guān)系的 MySQL 數(shù)據(jù)庫表包括 3 個字段:一個 64 位的「from」ID, 一個 64 位的「to」ID 和一個順序號。每個字段上都做索引方便快速查詢。其記錄保存在根據(jù)「from」字段 ID 解構(gòu)出來的切片 ID 指示出的切片數(shù)據(jù)庫上。

      CREATE TABLE board_has_pins (   board_id INT,   pin_id INT,   sequence INT,   INDEX(board_id, pin_id, sequence) ) ENGINE=InnoDB;

      (譯注:這里的關(guān)系映射指前端業(yè)務(wù)對象間的關(guān)系用數(shù)據(jù)庫表來運維,并不指我上節(jié)注釋中說到的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系映射。作者開篇就講到,由于切片,不能做關(guān)系數(shù)據(jù)庫表間的關(guān)系映射的,如一對一,一對多,多對多等關(guān)系關(guān)聯(lián))

      關(guān)系映射表是單向的,如 board_has_pins(板含便簽)表方便根據(jù) board (白板)ID 查詢其上有多少 Pin(釘便簽)。若您需要根據(jù) Pin(釘便簽)ID 查詢其都在哪些 board(白板)上,您可另建個表 pin_owned_by_board(便簽屬于哪些白板)表,其中 sequence 字段表示 Pin 在 board 上的順序號。(由于數(shù)據(jù)分布在切片數(shù)據(jù)庫上,我們的 ID 本身無法表示其順序)我們通常將一個新的 Pin 對象加到 board 上時,將其 sequence 設(shè)為當時的系統(tǒng)時間。sequence 可被設(shè)為任意整數(shù),設(shè)為當時的系統(tǒng)時間,保證新建的對象的 sequence 總是大于舊對象的。這是個方便易行的方法。您可通過下面的語句從關(guān)系映射表中查詢對象數(shù)據(jù)集:

      SELECT pin_id FROM board_has_pins  WHERE board_id=241294561224164665 ORDER BY sequence  LIMIT 50 OFFSET 150

      語句會查出 50 個 pin_ids(便簽 ID ), 隨后可用這些對象 ID 查詢其具體信息。

      我們只在業(yè)務(wù)應(yīng)用層進行這些關(guān)系的映射,如 board_id -> pin_ids -> pin objects (從 白板 ID -> 便簽 IDs -> 便簽對象)。 這種設(shè)計一個非常棒的特性是,您可以分開緩存這些關(guān)系映射對。例如,我們緩存 pin_id -> pin object (便簽 ID -> 便簽對象)關(guān)系映射在 memcache(內(nèi)存緩存)集群服務(wù)器上,board_id -> pin_ids (白板 ID -> 便簽 IDs)關(guān)系映射緩存在 redis 集群服務(wù)器上。這樣,可以非常適合我們優(yōu)化緩存技術(shù)策略。

      增大服務(wù)能力

      在我們的系統(tǒng)中,提升服務(wù)處理能力主要三個途徑。最容易的是升級機器(更大的空間,更快的硬盤速度,

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