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知乎:1.3 万亿条数据查询,如何优化到毫秒级响应?

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知乎,在古典中文中意为“你知道吗?”,它是中国的 Quora,一个问答网站,其中各种问题由用户社区创建,回答,编辑和组织。


作为中国最大的知识共享平台,我们目前拥有 2.2 亿注册用户,3000 万个问题,网站答案超过 1.3 亿。


随着用户群的增长,我们的应用程序的数据大小无法实现。我们的 Moneta 应用程序中存储了大约 1.3 万亿行数据(存储用户已经阅读过的帖子)。


由于每月累计产生大约 1000 亿行数据且不断增长,这一数字将在两年内达到 3 万亿。在保持良好用户体验的同时,我们在扩展后端方面面临严峻挑战。


在这篇文章中,我将深入探讨如何在如此大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间,以及 TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理( HTAP)数据库,如何为我们提供支持获得对我们数据的实时洞察。


我将介绍为什么我们选择 TiDB,我们如何使用它,我们学到了什么,优秀实践以及对未来的一些想法。 


 

1

我们的痛点


本节介绍了我们的 Moneta 应用程序的体系结构,我们尝试构建的理想体系结构,以及数据库可伸缩性作为我们的主要难点。


系统架构要求


知乎的 Post Feed 服务是一个关键系统,用户可以通过该系统接收网站上发布的内容。


后端的 Moneta 应用程序存储用户已阅读的帖子,并在知乎的推荐页面的帖子流中过滤掉这些帖子。


Moneta 应用程序具有以下特征:


  • 需要高可用性数据:Post Feed 是第一个出现的屏幕,它在推动用户流量到知乎方面发挥着重要作用。

  • 处理巨大的写入数据:例如,在高峰时间每秒写入超过 4 万条记录,记录数量每天增加近 30 亿条记录。

  • 长期存储历史数据:目前,系统中存储了大约 1.3 万亿条记录。随着每月累积约 1000 亿条记录并且不断增长,历史数据将在大约两年内达到 3 万亿条记录。

  • 处理高吞吐量查询:在高峰时间,系统处理平均每秒在 1200 万个帖子上执行的查询。

  • 将查询的响应时间限制为 90 毫秒或更短:即使对于执行时间最长的长尾查询,也会发生这种情况。

  • 容忍误报:这意味着系统可以为用户调出许多有趣的帖子,即使有些帖子被错误地过滤掉了。


考虑到上述事实,我们需要一个具有以下功能的应用程序架构:


  • 高可用性:当用户打开知乎的推荐页面时,找到大量已经阅读过的帖子是一种糟糕的用户体验。

  • 出色的系统性能:我们的应用具有高吞吐量和严格的响应时间要求。

  • 易于扩展:随着业务的发展和应用程序的发展,我们希望我们的系统可以轻松扩展。


勘探


为了构建具有上述功能的理想架构,我们在之前的架构中集成了三个关键组件:


  • 代理:这会将用户的请求转发给可用节点,并确保系统的高可用性。

  • 缓存:这暂时处理内存中的请求,因此我们并不总是需要处理数据库中的请求。这可以提高系统性能。

  • 存储:在使用 TiDB 之前,我们在独立的 MySQL 上管理我们的业务数据。随着数据量的激增,独立的 MySQL 系统还不够。

  • 然后我们采用了 MySQL 分片和 Master High Availability Manager( MHA)的解决方案,但是当每月有 1000 亿条新记录涌入我们的数据库时,这个解决方案是不可取的。


MySQL Sharding 和 MHA 的缺点


MySQL 分片和 MHA 不是一个好的解决方案,因为 MySQL 分片和 MHA 都有它们的缺点。


MySQL 分片的缺点:


  • 应用程序代码变得复杂且难以维护。

  • 更改现有的分片键很麻烦。

  • 升级应用程序逻辑会影响应用程序的可用性。


MHA 的缺点:


我们需要通过编写脚本或使用第三方工具来实现虚拟 IP(VIP)配置。

  • MHA 仅监视主数据库。

  • 要配置 MHA,我们需要配置无密码安全 Shell( SSH)。这可能会导致潜在的安全风险。

  • MHA 不为从属服务器提供读取负载平衡功能。

  • MHA 只能监视主服务器(而不是从主服务器)是否可用。


在我们发现 TiDB 并将数据从 MySQL 迁移到 TiDB 之前,数据库可伸缩性仍然是整个系统的弱点。


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2

什么是 TiDB?


TiDB 平台是一组组件,当它们一起使用时,它们将成为具有 HTAP 功能的 NewSQL 数据库。


TiDB 平台架构


在 TiDB 平台内部,主要组件如下:


  • TiDB 服务器是一个无状态的 SQL 层,它处理用户的 SQL 查询,访问存储层中的数据,并将相应的结果返回给应用程序。它与 MySQL 兼容并且位于 TiKV 之上。

  • TiKV 服务器是数据持久存在的分布式事务键值存储层。它使用 Raft 共识协议进行复制,以确保强大的数据一致性和高可用性。

  • TiSpark 集群也位于 TiKV 之上。它是一个 Apache Spark 插件,可与 TiDB 平台配合使用,支持商业智能(BI)分析师和数据科学家的复杂在线分析处理(OLAP)查询。

  • 放置驱动程序(PD)服务器是由 etcd 支持的元数据集群,用于管理和调度 TiKV。


除了这些主要组件之外,TiDB 还拥有一个工具生态系统,例如用于快速部署的  Ansible 脚本,用于从 MySQL 迁移的 Syncer 和 TiDB 数据迁移。


以及用于收集对 TiDB 群集进行的逻辑更改并提供增量备份的 TiDB Binlog。复制到下游(TiDB,Kafka 或 MySQL)。


TiDB 的主要功能包括:


  • 水平可扩展性。

  • MySQL 兼容的语法。

  • 具有强一致性的分布式事务。

  • 云原生架构。

  • 使用 HTAP 进行最小提取,转换,加载( ETL)。

  • 容错和 Raft 恢复。

  • 在线架构更改。


 

3

我们如何使用 TiDB


在本节中,我将向您展示如何在 Moneta 的架构中运行 TiDB 以及 Moneta 应用程序的性能指标。


我们架构中的 TiDB


知乎的 Moneta 应用程序中的 TiDB 架构


我们在系统中部署了 TiDB,Moneta 应用程序的整体架构变为:


  • 顶层:无状态和可伸缩的客户端 API 和代理。这些组件易于扩展。

  • 中间层:软状态组件和分层 Redis 缓存作为主要部分。当服务中断时,这些组件可以通过恢复保存在 TiDB 群集中的数据来自我恢复服务。

  • 底层:TiDB 集群存储所有有状态数据。它的组件高度可用,如果节点崩溃,它可以自我恢复其服务。


在该系统中,所有组件都是可自我恢复的,整个系统具有全局故障监视机制。然后,我们使用 Kubernetes 来协调整个系统,以确保整个服务的高可用性。


TiDB 的性能指标


由于我们在生产环境中应用了 TiDB,因此我们的系统具有高可用性和易于扩展性,并且系统性能得到显著改善。例如,在 2019 年 6 月为 Moneta 应用程序采用一组性能指标。


在高峰时间每秒写入 40,000 行数据:


每秒写入的数据行(数千)


在高峰时段每秒检查 30,000 个查询和 1200 万个帖子:


每秒写入的数据行(数千)


第 99 百分位响应时间约为 25 毫秒,第 999 百分位响应时间约为 50 毫秒。实际上,平均响应时间远远小于这些数字,即使对于需要稳定响应时间的长尾查询也是如此。


第 99 百分位响应时间


第 999 百分位响应时间


 

4

我们学到了什么


我们迁移到 TiDB 并非顺利,在这里,我们想分享一些经验教训。


更快地导入数据


我们使用 TiDB 数据迁移(DM)来收集 MySQL 增量 Binlog 文件,然后使用 TiDB Lightning 将数据快速导入 TiDB 集群。


令我们惊讶的是,将这 1.1 万亿条记录导入 TiDB 只用了四天时间。如果我们逻辑地将数据写入系统,可能需要一个月或更长时间。如果我们有更多的硬件资源,我们可以更快地导入数据。


减少查询延迟


完成迁移后,我们测试了少量的读取流量。当 Moneta 应用程序首次上线时,我们发现查询延迟不符合我们的要求。为解决延迟问题,我们与 PingCap 工程师合作调整系统性能。


在此过程中,我们积累了宝贵的数据和数据处理知识:


  • 有些查询对查询延迟很敏感,有些则不然。我们部署了一个单独的 TiDB 数据库来处理对延迟敏感的查询。(其他非延迟敏感的查询在不同的 TiDB 数据库中处理。)

  • 这样,大型查询和对延迟敏感的查询在不同的数据库中处理,前者的执行不会影响后者。

  • 对于没有理想执行计划的查询,我们编写了 SQL 提示来帮助执行引擎选择最佳执行计划。

  • 我们使用低精度时间戳 Oracle( TSO)和预处理语句来减少网络往返。


评估资源


在我们尝试 TiDB 之前,我们没有分析我们需要多少硬件资源来支持 MySQL 端的相同数据量。


为了降低维护成本,我们在单主机 – 单从机拓扑中部署了 MySQL。相反,在 TiDB 中实现的 Raft 协议至少需要三个副本。


因此,我们需要更多的硬件资源来支持 TiDB 中的业务数据,我们需要提前准备机器资源。


一旦我们的数据中心设置正确,我们就可以快速完成对 TiDB 的评估。



5

对 TiDB 3.0 的期望


在知乎,反垃圾邮件和 Moneta 应用程序的架构相同。我们在用于生产数据的反垃圾邮件应用程序中尝试了 TiDB 3.0(TiDB 3.0.0-rc.1 和 TiDB 3.0.0-rc.2)的候选版本中的 Titan 和 Table Partition。 


①Titan 缩短了延迟


反垃圾邮件应用程序一直受到严重的查询和写入延迟折磨。


我们听说 TiDB 3.0 将引入 Titan,一种键值存储引擎,用于在使用大值时减少  RocksDB(TiKV 中的底层存储引擎)的写入放大。为了尝试这个功能,我们在 TiDB 3.0.0-rc.2 发布后启用了 Titan。


下图分别显示了与 RocksDB 和 Titan 相比的写入和查询延迟:


在 RocksDB 和 Titan 中编写和查询延迟


统计数据显示,在我们启用 Titan 后,写入和查询延迟都急剧下降。这真是太惊人了!当我们看到统计数据时,我们无法相信自己的眼睛。另外,关注公号“终码一生”,回复关键词“资料”,获取视频教程和最新的面试资料!


②表分区改进了查询性能


我们还在反垃圾邮件应用程序中使用了 TiDB 3.0 的表分区功能。使用此功能,我们可以按时将表分成多个分区。


当查询到来时,它将在覆盖目标时间范围的分区上执行。这大大提高了我们的查询性能。


让我们考虑一下如果我们将来在 Moneta 和反垃圾邮件应用程序中实施 TiDB 3.0 会发生什么。


③Moneta 应用程序中的 TiDB 3.0


TiDB 3.0 具有诸如 gRPC 中的批处理消息,多线程 Raftstore,SQL 计划管理和 TiFlash 等功能。我们相信这些将为 Moneta 应用增添光彩。


④gRPC 和多线程 Raftstore 中的批处理消息


Moneta 的写入吞吐量超过每秒 4 万次交易(TPS),TiDB 3.0 可以批量发送和接收 Raft 消息,并且可以在多个线程中处理 Region Raft 逻辑。我们相信这些功能将显著提高我们系统的并发能力。


⑤SQL 计划管理


如上所述,我们编写了大量 SQL 提示,以使查询优化器选择最佳执行计划。


TiDB 3.0 添加了一个 SQL 计划管理功能,可以直接在 TiDB 服务器中将查询绑定到特定的执行计划。使用此功能,我们不需要修改查询文本以注入提示。


⑥TiFlash


在 TiDB DevCon 2019 上,我第一次听说 TiFlash 是 TiDB 的扩展分析引擎。


它使用面向列的存储技术来实现高数据压缩率,并在数据复制中应用扩展的 Raft 一致性算法以确保数据安全性。


由于我们拥有高写入吞吐量的海量数据,因此我们无法每天使用 ETL 将数据复制到 Hadoop 进行分析。但是对于 TiFlash,我们乐观地认为我们可以轻松分析我们庞大的数据量。


⑦反垃圾邮件应用程序中的 TiDB 3.0


与 Moneta 应用程序的巨大历史数据大小相比,反垃圾邮件应用程序具有更高的写入吞吐量。


但是,它仅查询过去 48 小时内存储的数据。在此应用程序中,数据每天增加 80 亿条记录和 1.5 TB。


由于 TiDB 3.0 可以批量发送和接收 Raft 消息,并且它可以在多个线程中处理 Region Raft 逻辑,因此我们可以用更少的节点管理应用程序。


以前,我们使用了七个物理节点,但现在我们只需要五个。即使我们使用商用硬件,这些功能也可提升性能。



6

下一步是什么


TiDB 是一个与 MySQL 兼容的数据库,因此我们可以像使用 MySQL 一样使用它。


由于 TiDB 的横向可扩展性,现在我们可以自由扩展我们的数据库,即使我们有超过一万亿的记录来应对。 


到目前为止,我们已经在我们的应用程序中使用了相当多的开源软件。我们还学到了很多关于使用 TiDB 处理系统问题的知识。


我们决定参与开发开源工具,并参与社区的长期发展。基于我们与 PingCAP 的共同努力,TiDB 将变得更加强大。


代码托管仓库:https://gitee.com/suzhou-mopdila-information/ruyuan-dfs

原文链接:https://dzone.com/articles/lesson-learned-from-queries-over-13-trillion-rows-1


PS:防止找不到本篇文章,可以收藏点赞,方便翻阅查找哦。


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