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分享一次海量數(shù)據(jù)平滑遷移實(shí)戰(zhàn)

京東云 ? 來源:jf_75140285 ? 作者:jf_75140285 ? 2024-07-03 16:33 ? 次閱讀

背景

采購系統(tǒng)(BIP)在經(jīng)歷多年演進(jìn)后,系統(tǒng)整體復(fù)雜度和數(shù)據(jù)量儼然已經(jīng)極具規(guī)模,本文著重討論海量數(shù)據(jù)的治理

存儲(chǔ)現(xiàn)狀:工程端實(shí)時(shí)訂單庫采用MySQL 5.5集群,其中主庫配置為32C/48G/6000G,無法歸檔的訂單熱數(shù)據(jù)占磁盤空間85%(5.1T)

痛點(diǎn):6T磁盤已經(jīng)單容器最大,無法繼續(xù)擴(kuò)容,剩余磁盤余量過小,難適應(yīng)未來發(fā)展

目標(biāo)

降低磁盤容量,優(yōu)化數(shù)據(jù)模型,提升系統(tǒng)穩(wěn)定性

調(diào)研

首先,既然是要解決存儲(chǔ)容量的問題,就要對(duì)詳細(xì)的容量情況有個(gè)更加清楚的了解。總結(jié)下當(dāng)前存儲(chǔ)容量問題,最大的表是訂單操作日志表lifecycle共1.3T,大于500G的表2張共1.5T;100G~500G的表10張共2.6T。以下是優(yōu)化前庫里大表(大于100G)的詳細(xì)空間占用情況:

序號(hào) 表名 空間大小(行數(shù)|總大小|數(shù)據(jù)大小|索引大小)
1 lifecycle 46億 | 1.3T | 856G | 328G
2 cgfenpei 5.8億 | 665G | 518G | 147G
3 cgtable 5.8億 | 491G | 287G | 204G
4 cgdetail 5.5億 | 405G | 308G | 97G
5 po_asn_receipt_detail 4.5億 | 351G |167G | 184G
6 po_data 2.5億 | 321G | 312G | 9G
7 purchase_order_extension 4.2億 | 293G | 166G | 127G
8 po_stock_detail 7.3億 | 204G | 104G | 100G
9 po_channel 6.1億 | 191G | 70G | 121G
10 cgtablesubtable 6億 | 154G | 62G | 92G
11 unduprecord 4.2億 | 138G | 138G | 0G
12 po_stock 2.8億 | 126G | 63G | 63G
?
合計(jì) 4.6T

其次,確認(rèn)當(dāng)前最高效的優(yōu)化思路是將lifecycle表遷移到其他庫,原因有二:1.lifecycle表的含義是操作日志,在業(yè)務(wù)上不算訂單域內(nèi)最核心的模型,風(fēng)險(xiǎn)可控;2.占用空間大,單表46億行數(shù)據(jù),空間占用1.3T,一張表占了磁盤空間的22%,優(yōu)化的ROI高

最后,想說明下,為什么沒有直接將整個(gè)庫,從傳統(tǒng)MySQL切換到JED,原因也有二:1.JED和MySQL的查詢語法還是有一定差異,直接切換,成本和風(fēng)險(xiǎn)極高;2.切換存儲(chǔ)中間件,獲取分布式架構(gòu)下更大的存儲(chǔ)空間并不是銀彈,理智告訴我們要結(jié)合系統(tǒng)現(xiàn)狀,不可盲目下定論

挑戰(zhàn)

保障海量數(shù)據(jù)(存量46億行,增量600w+行/天,TPS峰值:500+,QPS峰值:200+)遷移期間讀、寫穩(wěn)定和準(zhǔn)確。需要補(bǔ)充一下:lifecycle雖然不算訂單最核心業(yè)務(wù)模型,但依舊是輔助業(yè)務(wù)決策的關(guān)鍵數(shù)據(jù),也非常重要

例子:

wKgZomaFDL-AOm55AAEYz3r4oPI090.png

方案

整體方案

數(shù)據(jù)同步 -> 雙讀 -> 雙寫 -> 離線驗(yàn)證 -> 數(shù)據(jù)清理

wKgZomaFDMCASkqxAAj6Pwvr8eo749.png

詳細(xì)設(shè)計(jì)

?數(shù)據(jù)同步,通過DRC實(shí)現(xiàn),歷史全量+增量,其中有以下幾點(diǎn)使用心得:

?同步速度問題,本次是使用傳統(tǒng)MySQL5.5 -> JED 底層MySQL 8.0 單表同步,效率大概是4M/S,一共花了3天半左右

?數(shù)據(jù)同步過程中不要操作暫停,否則任務(wù)重啟后,會(huì)重新同步歷史數(shù)據(jù),導(dǎo)致數(shù)據(jù)同步周期變長。詳情參考: 關(guān)于全量任務(wù)暫停重啟之后數(shù)據(jù)同步慢的原因

?字段兼容問題,老庫歷史時(shí)間字段類型是datetime,新庫需要改為datetime(3),這種數(shù)據(jù)同步是可以兼容的(下文會(huì)講為什么要優(yōu)化時(shí)間字段精度)

?數(shù)據(jù)驗(yàn)證問題,當(dāng)時(shí)在歷史數(shù)據(jù)全量同步完畢后開啟了DRC數(shù)據(jù)驗(yàn)證,但是許久未執(zhí)行完成,收到DRC運(yùn)維告知出現(xiàn)大量報(bào)錯(cuò),最終結(jié)論是暫時(shí)不支持這兩個(gè)版本的數(shù)據(jù)比對(duì)(5.5->8.0),這也是為什么整體架構(gòu)上采用BDP抽數(shù)比對(duì)數(shù)據(jù)的主要原因

?數(shù)據(jù)驗(yàn)證,業(yè)務(wù)程序完成雙寫、雙讀改造

?雙寫

wKgZomaFDMGAfjFxAAN0PJcumXw761.png

?為什么采用雙寫?答:控制風(fēng)險(xiǎn)。1.團(tuán)隊(duì)內(nèi)還沒有應(yīng)用直接寫入多分片JED的先例,而且新、老庫的底層MySQL版本也差異比較大(5.5 vs 8.0),當(dāng)時(shí)通過分批次灰度上線完成逐步切量驗(yàn)證;2.方便進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證,lifecycle是業(yè)務(wù)操作日志,基本涵蓋了所有的寫入場(chǎng)景,其中因?yàn)闅v史問題,不乏一部分邏輯和訂單更新在同一事務(wù)中,現(xiàn)在遷移到新庫,本地事務(wù)會(huì)存在不生效的場(chǎng)景

?具體改造方案:

?新增【驗(yàn)證開關(guān)】,開啟后新/老庫雙寫,另外需要要引入vitess驅(qū)動(dòng),目前只支持JDK8及以上

?新增【上線開關(guān)】,開啟后只寫新庫,此開關(guān)是在驗(yàn)證邏輯無問題后,最終切換的開關(guān),代表遷移完成

?注意,開關(guān)改造完成上線后,“全量+增量DRC任務(wù)”在驗(yàn)證期間是一直啟用的,也就是說驗(yàn)證期間,增量數(shù)據(jù)會(huì)寫兩份到新庫

?一部分是實(shí)際的生產(chǎn)數(shù)據(jù),一部分是待驗(yàn)證的測(cè)試數(shù)據(jù)。那么就帶來另一個(gè)問題,如何識(shí)別和區(qū)分這兩部分?jǐn)?shù)據(jù),我們采用的方案是:JED建表指定趨勢(shì)自增的最小id(200億)+【驗(yàn)證開關(guān)】開啟的時(shí)間戳進(jìn)行區(qū)分

?如下圖,其中A和A'都是【驗(yàn)證開關(guān)】切換后的增量數(shù)據(jù),由于老庫的id已經(jīng)自增寫到了70億,并且DRC同步任務(wù)也是指定id寫入,所以建表時(shí)指定新增數(shù)據(jù)id是200億(詳情參考: 數(shù)據(jù)庫自增ID列設(shè)置 ),和老數(shù)據(jù)之間存在一定gap方便識(shí)別。BDP腳本數(shù)據(jù)比對(duì)的也是:老庫.A和新庫.A'(這里默認(rèn)DRC增量同步的數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確的)

?清除測(cè)試數(shù)據(jù),真正完成【上線開關(guān)】切換,需要提前清除測(cè)試數(shù)據(jù),只需指定id>200億的物理刪除即可。注意:針對(duì)多分片的JED物理刪除delete語句,我們程序上如果為了防止大事務(wù),而采用“for循環(huán)+limit n”的方式執(zhí)行,實(shí)際的每次SQL語句執(zhí)行結(jié)果是多個(gè)分片的n的聚合,而不是n,如果程序上對(duì)結(jié)果有判斷邏輯,需要額外注意

wKgaomaFDMGAY5rGAAOA-LF7I_U880.png

?雙讀

wKgZomaFDMKAMNWiAATOmQl2_C8531.png

?整體邏輯基本復(fù)用寫入期間已有開關(guān),其中針對(duì)新庫當(dāng)中DRC實(shí)時(shí)同步的數(shù)據(jù)(上圖:新庫.A)會(huì)根據(jù)開關(guān)開啟時(shí)間進(jìn)行過濾

?其中,在驗(yàn)證期間,新、老庫都會(huì)根據(jù)采購單號(hào)進(jìn)行查詢并實(shí)際返回老庫的查詢結(jié)果,其中還會(huì)進(jìn)行結(jié)果比對(duì),出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致會(huì)輸出異常日志關(guān)鍵字

?另外,因?yàn)閘ifecycle操作日志數(shù)據(jù)是有先后順序的,老庫的處理方式是根據(jù)自增id進(jìn)行倒排,到了新庫以后,由于采用的是JED分片(分布式存儲(chǔ)的磁盤空間更大),考慮到開發(fā)成本,數(shù)據(jù)id采用的是趨勢(shì)遞增的自增主鍵(詳情參考: Vitess全局唯一ID生成的實(shí)現(xiàn)方案 ),這時(shí)多集群并行寫入無法繼續(xù)使用基于id倒排的方式返回結(jié)果(后寫入的數(shù)據(jù)可能id較小,可以參考sequece發(fā)號(hào)器的ID生成),所以將原始的數(shù)據(jù)寫入時(shí)間戳從datetime提高精度到datetime(3),通過數(shù)據(jù)寫入時(shí)間進(jìn)行倒排,這里也解釋了上文,新庫DRC數(shù)據(jù)同步為什么要考慮字段兼容的問題

?補(bǔ)充1:這里基于時(shí)間倒排在業(yè)務(wù)上是準(zhǔn)確的,因?yàn)閘ifecycle數(shù)據(jù)是根據(jù)訂單號(hào)進(jìn)行分片的,所以同一訂單一定落在單分片上,也就是說不存在不同分片時(shí)鐘偏移的問題,單訂單的操作日志的時(shí)間序列一定是按照寫入順序逐漸增加的

?補(bǔ)充2:新庫字段類型變更(datetime->datetime(3)),32分片,共46億行數(shù)據(jù),執(zhí)行了大概1小時(shí),期間主從延遲最高30分鐘,容器負(fù)載正常

?補(bǔ)充3:應(yīng)用的關(guān)鍵字告警配置,日志文件僅支持以error.log、err.log、exception.log結(jié)尾,并開啟歷史日志的路徑

?最后,雙讀期間共通過業(yè)務(wù)的實(shí)際查詢流量發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致問題2個(gè)+,在并未影響到業(yè)務(wù)使用的前提下及時(shí)發(fā)現(xiàn)了系統(tǒng)異常

?離線驗(yàn)證

?lifecycle歸根結(jié)底還是寫多讀少的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,為了防止出現(xiàn)上文數(shù)據(jù)比對(duì)驗(yàn)證的遺漏,我們會(huì)采用BDP離線任務(wù)會(huì)分別開啟增量數(shù)據(jù)+歷史全量數(shù)據(jù)驗(yàn)證。通過對(duì)新、老庫的全量數(shù)據(jù)字段相互sql inner join的方式完成比對(duì),其中會(huì)忽略id和寫入時(shí)間,因?yàn)樾聨斓膇d不是單調(diào)遞增、時(shí)間精確到了毫秒。期間共發(fā)現(xiàn)有效數(shù)據(jù)問題3個(gè)+,均是因?yàn)楸镜厥聞?wù)回滾導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不一致的場(chǎng)景

?收尾工作

?完成【上線開關(guān)】切換,只讀、寫新庫,完成整體平滑遷移。在無QA參與前提下,驗(yàn)證期間未出現(xiàn)過數(shù)據(jù)丟失、重復(fù)、錯(cuò)誤等異常

?切換完成后,老庫老表和DRC同步任務(wù)依舊保留了一周的時(shí)間,防止出現(xiàn)場(chǎng)景遺漏,產(chǎn)生數(shù)據(jù)丟失

?46億行大表清理,采用drop+create的方式實(shí)現(xiàn)效率、穩(wěn)定性更高,在業(yè)務(wù)低峰期完成腳本執(zhí)行,大概花費(fèi)10秒的時(shí)間,容器負(fù)載、內(nèi)存等指標(biāo)正常。但是當(dāng)時(shí)碰上了DBA的備份任務(wù),導(dǎo)致有一個(gè)從庫主從延遲升高,這個(gè)后續(xù)需要注意

審核編輯 黃宇

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    我的現(xiàn)象是,每次寫完數(shù)據(jù)(16個(gè)字節(jié)),然后再讀出來,發(fā)現(xiàn)是正確的。 但是如果再讀取上一次或者上幾次讀寫的數(shù)據(jù),也就是更改下EEPRO
    發(fā)表于 03-12 07:53
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