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乐视秒杀系统软件开发数据架构案例解读

2016-05-10 11:23:21

随着乐视硬件抢购的不断升级,乐视集团支付面临的请求压力百倍乃至千倍的暴增。作为商品购买的最后一环,保证用户快速稳定地完成支付尤为重要。所以在2015年11月,我们对整个支付系统进行了全面的架构升级,使之具备了每秒稳定处理10万订单的能力。为乐视生态各种形式的抢购秒杀活动提供了强有力的支撑。

一. 分库分表

在redis,memcached等缓存系统盛行的互联网时代,构建一个支撑每秒十万只读的系统并不复杂,无非是通过一致性哈希扩展缓存节点,水平扩展web服务器等。支付系统要处理每秒十万笔订单,需要的是每秒数十万的数据库更新操作(insert加update),这在任何一个独立数据库上都是不可能完成的任务,所以我们首先要做的是对订单表(简称order)进行分库与分表。

在进行数据库操作时,一般都会有用户ID(简称uid)字段,所以我们选择以uid进行分库分表。

分库策略我们选择了“二叉树分库”所谓“二叉树分库”指的是:我们在进行数据库扩容时,都是以2的倍数进行扩容。比如:1台扩容到2台,2台扩容到4台,4台扩容到8台,以此类推。这种分库方式的好处是,我们在进行扩容时,只需DBA进行表级的数据同步,而不需要自己写脚本进行行级数据同步。

光是有分库是不够的,经过持续压力测试我们发现,在同一数据库中,对多个表进行并发更新的效率要远远大于对一个表进行并发更新,所以我们在每个分库中都将order表拆分成10份:order_0,order_1,....,order_9。

最后我们把order表放在了8个分库中(编号1到8,分别对应DB1到DB8),每个分库中10个分表(编号0到9,分别对应order_0到order_9),部署结构如下图所示:

乐视秒杀:每秒十万笔交易的数据架构解读

根据uid计算数据库编号:

数据库编号 = (uid / 10) % 8 + 1

根据uid计算表编号:

表编号 = uid % 10

当uid=9527时,根据上面的算法,其实是把uid分成了两部分952和7,其中952模8加1等于1为数据库编号,而7则为表编号。所以uid=9527的订单信息需要去DB1库中的order_7表查找。具体算法流程也可参见下图:

乐视秒杀:每秒十万笔交易的数据架构解读

有了分库分表的结构与算法最后就是寻找分库分表的实现工具,目前市面上约有两种类型的分库分表工具:

1.客户端分库分表,在客户端完成分库分表操作,直连数据库

2.使用分库分表中间件,客户端连分库分表中间件,由中间件完成分

库分表操作

这两种类型的工具市面上都有,这里不一一列举,总的来看这两类工具各有利弊。客户端分库分表由于直连数据库,所以性能比使用分库分表中间件高15%到20%。而使用分库分表中间件由于进行了统一的中间件管理,将分库分表操作和客户端隔离,模块划分更加清晰,便于DBA进行统一管理。

我们选择的是在客户端分库分表,因为我们自己开发并开源了一套数据层访问框架,它的代号叫“芒果”,芒果框架原生支持分库分表功能,并且配置起来非常简单。

芒果主页:mango.jfaster.org

芒果源码:github.com/jfaster/mango

二. 订单ID

订单系统的ID必须具有全局唯一的特征,最简单的方式是利用数据库的序列,每操作一次就能获得一个全局唯一的自增ID,如果要支持每秒处理10万订单,那每秒将至少需要生成10万个订单ID,通过数据库生成自增ID显然无法完成上述要求。所以我们只能通过内存计算获得全局唯一的订单ID。

JAVA领域最著名的唯一ID应该算是UUID了,不过UUID太长而且包含字母,不适合作为订单ID。通过反复比较与筛选,我们借鉴了Twitter的Snowflake算法,实现了全局唯一ID。下面是订单ID的简化结构图:

乐视秒杀:每秒十万笔交易的数据架构解读

上图分为3个部分:

1

时间戳

这里时间戳的粒度是毫秒级,生成订单ID时,使用System.currentTimeMillis作为时间戳

2

机器号

每个订单服务器都将被分配一个唯一的编号,生成订单ID时,直接使用该唯一编号作为机器号即可。

3

自增序号

当在同一服务器的同一毫秒中有多个生成订单ID的请求时,会在当前毫秒下自增此序号,下一个毫秒此序号继续从0开始。比如在同一服务器同一毫秒有3个生成订单ID的请求,这3个订单ID的自增序号部分将分别是0,1,2。

上面3个部分组合,我们就能快速生成全局唯一的订单ID。不过光全局唯一还不够,很多时候我们会只根据订单ID直接查询订单信息,这时由于没有uid,我们不知道去哪个分库的分表中查询,遍历所有的库的所有表?这显然不行。所以我们需要将分库分表的信息添加到订单ID上,下面是带分库分表信息的订单ID简化结构图:

乐视秒杀:每秒十万笔交易的数据架构解读

我们在生成的全局订单ID头部添加了分库与分表的信息,这样只根据订单ID,我们也能快速的查询到对应的订单信息。

分库分表信息具体包含哪些内容?第一部分有讨论到,我们将订单表按uid维度拆分成了8个数据库,每个数据库10张表,最简单的分库分表信息只需一个长度为2的字符串即可存储,第1位存数据库编号,取值范围1到8,第2位存表编号,取值范围0到9。

还是按照第一部分根据uid计算数据库编号和表编号的算法,当uid=9527时,分库信息=1,分表信息=7,将他们进行组合,两位的分库分表信息即为"17"。具体算法流程参见下图:

乐视秒杀:每秒十万笔交易的数据架构解读

上述使用表编号作为分表信息没有任何问题,但使用数据库编号作为分库信息却存在隐患,考虑未来的扩容需求,我们需要将8库扩容到16库,这时取值范围1到8的分库信息将无法支撑1到16的分库场景,分库路由将无法正确完成,我们将上诉问题简称为分库信息精度丢失。

为解决分库信息精度丢失问题,我们需要对分库信息精度进行冗余,即我们现在保存的分库信息要支持以后的扩容。这里我们假设最终我们会扩容到64台数据库,所以新的分库信息算法为:

分库信息 = (uid / 10) % 64 + 1

当uid=9527时,根据新的算法,分库信息=57,这里的57并不是真正数据库的编号,它冗余了最后扩展到64台数据库的分库信息精度。我们当前只有8台数据库,实际数据库编号还需根据下面的公式进行计算:

实际数据库编号 = (分库信息 - 1) % 8 + 1

当uid=9527时,分库信息=57,实际数据库编号=1,分库分表信息="577"。

由于我们选择模64来保存精度冗余后的分库信息,保存分库信息的长度由1变为了2,最后的分库分表信息的长度为3。具体算法流程也可参见下图:

乐视秒杀:每秒十万笔交易的数据架构解读

如上图所示,在计算分库信息的时候采用了模64的方式冗余了分库信息精度,这样当我们的系统以后需要扩容到16库,32库,64库都不会再有问题。

上面的订单ID结构已经能很好的满足我们当前与之后的扩容需求,但考虑到业务的不确定性,我们在订单ID的最前方加了1位用于标识订单ID的版本,这个版本号属于冗余数据,目前并没有用到。下面是最终订单ID简化结构图:

乐视秒杀:每秒十万笔交易的数据架构解读

Snowflake算法:github.com/twitter/snowflake

三. 最终一致性

到目前为止,我们通过对order表uid维度的分库分表,实现了order表的超高并发写入与更新,并能通过uid和订单ID查询订单信息。但作为一个开放的集团支付系统,我们还需要通过业务线ID(又称商户ID,简称bid)来查询订单信息,所以我们引入了bid维度的order表集群,将uid维度的order表集群冗余一份到bid维度的order表集群中,要根据bid查询订单信息时,只需查bid维度的order表集群即可。

上面的方案虽然简单,但保持两个order表集群的数据一致性是一件很麻烦的事情。两个表集群显然是在不同的数据库集群中,如果在写入与更新中引入强一致性的分布式事务,这无疑会大大降低系统效率,增长服务响应时间,这是我们所不能接受的,所以我们引入了消息队列进行异步数据同步,来实现数据的最终一致性。当然消息队列的各种异常也会造成数据不一致,所以我们又引入了实时监控服务,实时计算两个集群的数据差异,并进行一致性同步。

下面是简化的一致性同步图:

乐视秒杀:每秒十万笔交易的数据架构解读

四. 数据库高可用

没有任何机器或服务能保证在线上稳定运行不出故障。比如某一时间,某一数据库主库宕机,这时我们将不能对该库进行读写操作,线上服务将受到影响。

所谓数据库高可用指的是:当数据库由于各种原因出现问题时,能实时或快速的恢复数据库服务并修补数据,从整个集群的角度看,就像没有出任何问题一样。需要注意的是,这里的恢复数据库服务并不一定是指修复原有数据库,也包括将服务切换到另外备用的数据库。

数据库高可用的主要工作是数据库恢复与数据修补,一般我们以完成这两项工作的时间长短,作为衡量高可用好坏的标准。这里有一个恶性循环的问题,数据库恢复的时间越长,不一致数据越多,数据修补的时间就会越长,整体修复的时间就会变得更长。所以数据库的快速恢复成了数据库高可用的重中之重,试想一下如果我们能在数据库出故障的1秒之内完成数据库恢复,修复不一致的数据和成本也会大大降低。

下图是一个最经典的主从结构:

乐视秒杀:每秒十万笔交易的数据架构解读

上图中有1台web服务器和3台数据库,其中DB1是主库,DB2和DB3是从库。我们在这里假设web服务器由项目组维护,而数据库服务器由DBA维护。

当从库DB2出现问题时,DBA会通知项目组,项目组将DB2从web服务的配置列表中删除,重启web服务器,这样出错的节点DB2将不再被访问,整个数据库服务得到恢复,等DBA修复DB2时,再由项目组将DB2添加到web服务。

当主库DB1出现问题时,DBA会将DB2切换为主库,并通知项目组,项目组使用DB2替换原有的主库DB1,重启web服务器,这样web服务将使用新的主库DB2,而DB1将不再被访问,整个数据库服务得到恢复,等DBA修复DB1时,再将DB1作为DB2的从库即可。

上面的经典结构有很大的弊病:不管主库或从库出现问题,都需要DBA和项目组协同完成数据库服务恢复,这很难做到自动化,而且恢复工程也过于缓慢。

我们认为,数据库运维应该和项目组分开,当数据库出现问题时,应由DBA实现统一恢复,不需要项目组操作服务,这样便于做到自动化,缩短服务恢复时间。

先来看从库高可用结构图:

乐视秒杀:每秒十万笔交易的数据架构解读

如上图所示,web服务器将不再直接连接从库DB2和DB3,而是连接LVS负载均衡,由LVS连接从库。这样做的好处是LVS能自动感知从库是否可用,从库DB2宕机后,LVS将不会把读数据请求再发向DB2。同时DBA需要增减从库节点时,只需独立操作LVS即可,不再需要项目组更新配置文件,重启服务器来配合。

再来看主库高可用结构图:

乐视秒杀:每秒十万笔交易的数据架构解读

如上图所示,web服务器将不再直接连接主库DB1,而是连接KeepAlive虚拟出的一个虚拟ip,再将此虚拟ip映射到主库DB1上,同时添加DB_bak从库,实时同步DB1中的数据。正常情况下web还是在DB1中读写数据,当DB1宕机后,脚本会自动将DB_bak设置成主库,并将虚拟ip映射到DB_bak上,web服务将使用健康的DB_bak作为主库进行读写访问。这样只需几秒的时间,就能完成主数据库服务恢复。

组合上面的结构,得到主从高可用结构图:

乐视秒杀:每秒十万笔交易的数据架构解读

数据库高可用还包含数据修补,由于我们在操作核心数据时,都是先记录日志再执行更新,加上实现了近乎实时的快速恢复数据库服务,所以修补的数据量都不大,一个简单的恢复脚本就能快速完成数据修复。

五. 数据分级

支付系统除了最核心的支付订单表与支付流水表外,还有一些配置信息表和一些用户相关信息表。如果所有的读操作都在数据库上完成,系统性能将大打折扣,所以我们引入了数据分级机制。

我们简单的将支付系统的数据划分成了3级:

第1级:订单数据和支付流水数据;这两块数据对实时性和精确性要求很高,所以不添加任何缓存,读写操作将直接操作数据库。

第2级:用户相关数据;这些数据和用户相关,具有读多写少的特征,所以我们使用redis进行缓存。

第3级:支付配置信息;这些数据和用户无关,具有数据量小,频繁读,几乎不修改的特征,所以我们使用本地内存进行缓存。

使用本地内存缓存有一个数据同步问题,因为配置信息缓存在内存中,而本地内存无法感知到配置信息在数据库的修改,这样会造成数据库中数据和本地内存中数据不一致的问题。

为了解决此问题,我们开发了一个高可用的消息推送平台,当配置信息被修改时,我们可以使用推送平台,给支付系统所有的服务器推送配置文件更新消息,服务器收到消息会自动更新配置信息,并给出成功反馈。

六. 粗细管道

黑客攻击,前端重试等一些原因会造成请求量的暴涨,如果我们的服务被激增的请求给一波打死,想要重新恢复,就是一件非常痛苦和繁琐的过程。

举个简单的例子,我们目前订单的处理能力是平均10万下单每秒,峰值14万下单每秒,如果同一秒钟有100万个下单请求进入支付系统,毫无疑问我们的整个支付系统就会崩溃,后续源源不断的请求会让我们的服务集群根本启动不起来,唯一的办法只能是切断所有流量,重启整个集群,再慢慢导入流量。

我们在对外的web服务器上加一层“粗细管道”,就能很好的解决上面的问题。

下面是粗细管道简单的结构图:

乐视秒杀:每秒十万笔交易的数据架构解读

请看上面的结构图,http请求在进入web集群前,会先经过一层粗细管道。入口端是粗口,我们设置最大能支持100万请求每秒,多余的请求会被直接抛弃掉。出口端是细口,我们设置给web集群10万请求每秒。剩余的90万请求会在粗细管道中排队,等待web集群处理完老的请求后,才会有新的请求从管道中出来,给web集群处理。这样web集群处理的请求数每秒永远不会超过10万,在这个负载下,集群中的各个服务都会高校运转,整个集群也不会因为暴增的请求而停止服务。

 

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