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中台数据库设计:我选MongoDB ,毅然放弃MySQL
2021-03-25 14:53:38

本文主要讲述 vivo 评论中台在数据库设计上的技术探索和实践。


一、业务背景


随着公司业务发展和用户规模的增多,很多项目都在打造自己的评论功能,而评论的业务形态基本类似。当时各项目都是各自设计实现,存在较多重复的工作量;并且不同业务之间数据存在孤岛,很难产生联系。因此我们决定打造一款公司级的评论业务中台,为各业务方提供评论业务的快速接入能力。在经过对各大主流 APP 评论业务的竞品分析,我们发现大部分评论的业务形态都具备评论、回复、二次回复、点赞等功能。


具体如下图所示:



涉及到的核心业务概念有:


  • 【主题 topic】评论的主题,商城的商品、应用商店的 APP、社区的帖子

  • 【评论 comment】用户针对于主题发表的内容

  • 【回复 reply】用户针对于某条评论发表的内容,包括一级回复和二级回复


二、数据库存储的选择


团队在数据库选型设计时,对比了多种主流的数据库,最终在  MySQL  和  MongoDB  两种存储之进行抉择。



由于评论业务的特殊性,它需要如下能力:


  • 【字段扩展】业务方不同评论模型存储的字段有一定差异,需要支持动态的自动扩展。


  • 【海量数据】作为公司中台服务,数据量随着业务方的增多成倍增长,需要具备快速便捷的水平扩展和迁移能力。


  • 【高可用】作为中台产品,需要提供快速和稳定的读写能力,能够读写分离和自动恢复。


而评论业务不涉及用户资产,对事务的要求性不高。因此我们选用了 MongoDB 集群 作为最底层的数据存储方式。


三、深入了解 MongoDB


1.集群架构


由于单台机器存在磁盘/IO/CPU等各方面的瓶颈,因此以 MongoDB 提供集群方式的部署架构,如图所示:



主要由以下三个部分组成:


  • mongos:路由服务器,负责管理应用端的具体链接。应用端请求到mongos服务后,mongos把具体的读写请求转发到对应的shard节点上执行。一个集群可以有1~N个mongos节点。


  • config:配置服务器,用于分存储分片集合的元数据和配置信息,必须为 复制集(关于复制集概念戳我) 方式部署。mongos通过config配置服务器合的元数据信息。


  • shard:用于存储集合的分片数据的mongod服务,同样必须以 复制集 方式部署。


2.片键


MongoDB 数据是存在collection(对应 MySQL表)中。集群模式下,collection按照 片键(shard key)拆分成多个区间,每个区间组成一个chunk,按照规则分布在不同的shard中。并形成元数据注册到config服务中管理。



分片键只能在分片集合创建时指定,指定后不能修改。分片键主要有两大类型:


  • hash分片:通过hash算法进行散列,数据分布的更加平均和分散。支持单列和多列hash。


  • 范围分片:按照指定片键的值分布,连续的key往往分布在连续的区间,更加适用范围查询场景。单数据散列性由分片键本身保证。


3.评论中台的实践


1)集群的扩展


作为中台服务,对于不同的接入业务方,通过表隔离来区分数据。以comment评论表举例,每个接入业务方都单独创建一张表,业务方A表为  comment_clientA ,业务方B表为 comment_clientB,均在接入时创建表和相应索引信息。但只是这样设计存在几个问题:


  • 单个集群,不能满足部分业务数据物理隔离的需要。

  • 集群调优(如split迁移时间)很难业务特性差异化设置。

  • 水平扩容带来的单个业务方数据过于分散问题。


因此我们扩展了 MongoDB的集群架构:



  • 扩展后的评论MongoDB集群 增加了 【逻辑集群】和【物理集群】的概念。一个业务方属于一个逻辑集群,一个物理集群包含多个逻辑集群。


  • 增加了路由层设计,由应用负责扩展Spring的MongoTemplate和连接池管理,实现了业务到MongoDB集群之间的切换选择服务。


  • 不同的MongoDB分片集群,实现了物理隔离和差异调优的可能。


2)片键的选择


MongoDB集群中,一个集合的数据部署是分散在多个shard分片和chunk中的,而我们希望一个评论列表的查询最好只访问到一个shard分片,因此确定了 范围分片 的方式。


起初设置只使用单个key作为分片键,以comment评论表举例,主要字段有{"_id":唯一id,"topicId":主题id,"text":文本内容,"createDate":时间} ,考虑到一个主题id的评论尽可能连续分布,我们设置的分片键为   topicId。随着性能测试的介入,我们发现了有两个非常致命的问题:


  • jumbo chunk问题

  • 唯一键问题


jumbo chunk:


官方文档中,MongoDB中的chunk大小被限制在了1M-1024M。分片键的值是chunk划分的唯一依据,在数据量持续写入超过chunk size设定值时,MongoDB 集群就会自动的进行分裂或迁移。而对于同一个片键的写入是属于一个chunk,无法被分裂,就会造成  jumbo chunk 问题。


举例,若我们设置1024M为一个chunk的大小,单个document 5KB计算,那么单个chunk能够存储21W左右document。考虑热点的主题评论(如微信评论),评论数可能达到40W+,因此单个chunk很容易超过1024M。超过最大size的chunk依然能够提供读写服务,只是不会再进行分裂和迁移,长久以往会造成集群之间数据的不平衡。


唯一键问题:


MongoDB 集群的唯一键设置增加了限制,必须是包含分片键的;如果_id不是分片键,_id索引只能保证单个shard上的唯一性。


You cannot specify a unique constraint on a hashed index

For a to-be-sharded collection, you cannot shard the collection if the collection has other unique indexes

For an already-sharded collection, you cannot create unique indexes on other fields


因此我们删除了数据和集合,调整    topicId 和 _id 为联合分片键 重新创建了集合。这样即打破了chunk size的限制,也解决了唯一性问题。


4.迁移和扩容


随着数据的写入,当单个chunk中数据大小超过指定大小时(或chunk中的文件数量超过指定值)。MongoDB集群会在插入或更新时,自动触发chunk的拆分。



拆分会导致集合中的数据块分布不均匀,在这种情况下,MongoDB balancer组件会触发集群之间的数据块迁移。balancer组件是一个管理数据迁移的后台进程,如果各个shard分片之间的chunk数差异超过阈值,balancer会进行自动的数据迁移。


balancer是可以在线对数据迁移的,但是迁移的过程中对于集群的负载会有较大影响。一般建议可以通过如下设置,在业务低峰时进行(更多见官网)


MongoDB的扩容也非常简单,只需要准备好新的shard复制集后,在 Mongos节点中执行:


扩容期间因为chunk的迁移,同样会导致集群可用性降低,因此只能在业务低峰进行


四、写在最后


MongoDB集群在评论中台项目中已上线运行了一年多,过程中完成了约10个业务方接入,承载了1亿+评论回复数据的存储,表现较为稳定。BSON非结构化的数据,也支撑了我们多个版本业务的快速升级。而热门数据内存化存储引擎,较大的提高了数据读取的效率。


但对于MongoDB来说,集群化部署是一个不可逆的过程,集群化后也带来了索引,分片策略等较多的限制。因此一般业务在使用MongoDB时,副本集方式就能支撑TB级别的存储和查询,并非一定需要使用集群化方式。


以上内容基于MongoDB 4.0.9版本特性,和最新版本的MongoDB细节上略有差异。


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参考资料

https://docs.mongodb.com/manual/introduction/


作者丨官网商城开发团队
来源丨公众号:vivo互联网技术(ID:vivoVMIC)


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