支付宝2011年 IT资产与费用预算

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轴艳戎
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1 OceanBase 支持 ACID 的可扩展关系数据库 2013 年 04 月

2 关系数据库发展 :E.F.Codd 数据库关系模式 20 世纨 80 年代第一个商业数据库 Oracle V2 SQL 成为数据库行业标准可扩展性 Mainframe: 小型机 => 中型机 => 大型机 Sharding: 全局索引? 事务? 跨库查询? 性能 Disk-based design:ssd? Memory? 开源数据库 : 主备同步? 锁? Schema 变更?

3 亏联网 : 于存储系统 Google 系列 GFS + Bigtable + Megastore GFS + Bigtable + Percolator GFS + Spanner OLAP:Dremel PowerDrill Microsoft Azure Storage (Blob/Table) SQL Azure Amazon Dynamo EBS S3 DynamoDB RDS

4 亏联网 : 于存储系统分类分布式存储系统分布式文件系统分布式 KV 系统分布式表格系统分布式数据库 GFS Haystack/TFS Dynamo Tair Bigtable Megastore Azure Table DynamoDB Mysql Sharding? SQL Azure Spanner

5 亏联网 : 内存数据库 MemSQL Mysql protocol compliant In Memory MVCC Concurrent skiplist, lock free Code Gen 64 Core:150W transaction per second VoltDB Single thread, multiple process Stored procedure based transaction Timestamp based distributed transaction OLAP:SAP HANA

6 架构权衡 : 单机 or 分布式? Spanner vs MemSQL OceanBase = Bigtable + MemSQL 基线数据 + 修改增量基线数据修改增量写事务 ( 平均 ):10000TPS,100Byte/ 事务, 每天 : 写事务数 :10000*24*60*60 = 8.64 亿修改增量 :8.64 亿 *100B = 86.4GB

7 接口选择 :SQL or NOSQL? SQL vs NOSQL SQL: 生态系统完善统一标准表达能力强易用 NOSQL: 无统一标准表达能力弱 SQL 性能差? OceanBase 的选择标准 SQL + Mysql 协议 SQL 解析开销? prepared statement SQL 子集 : 单表 SQL 为主, 简单的多表操作, 如等值连接

8 业务范畴 :OLTP or OLAP? OLTP SSD + Memory 基亍主键的查询 + 二级索引行式存储 OLAP SATA + Memory 多机多线程幵发执行列式存储 : 压缩基亍压缩数据做运算数据快速导入批量删除 OceanBase:OLTP 为主,OLAP 为辅

9 系统架构 APP/ obsql APP/ obsql APP/ obsql MS MS MS parallel query CS CS CS query update data and merge heartbeat and replication, migrate,etc. RS(Master) ha RS(Slave) UPS(Master) sync UPS(Slaves) heartbeat elect master OceanBase

10 写事务 APP/ obsql update sql stmt update result MS update physical plan update result UPS(Master) base data CS 作为更新的代理接受所有的更新请求, 如果需要, 会从查询基准数据, 并将基准数据附带给 UpdateServer 执行更新请求 UpdateServer 会将基准数据和自己的 memtable 中的动态数据合并以后进行判断, 最终执行更新

11 读事务 APP/ obsql query sql stmt query result MS exec physical plan data query physcial plan query result CS CS CS merge query increment data UPS(Master) UPS(Slaves) mergeserver 进行 sql 解析, 生成物理执行计划, 将其中的数据操作部分计划 ( 包括部分操作符 ) 根据 tablet 划分幵发下压到执行

12 数据合幵读写事务照常进行 Data 基线数据冻结修改增量新的修改增量很多数据库每天有明显的访问低谷

13 数据合幵期间的读事务 Data 基线数据冻结修改增量新的修改增量 Query 旧基线旧增量新增量 Query 新基线新增量

14 分布式存储引擎 :CS/MS 水平扩展应用无需分库分表大表按照主键顺序自劢划分为多个数据分区 P1 P2 自劢增加 / 减少服务器数据分区的分裂不合幵 P3 P1 P2 P3 Id(PK) Column1 Column P1 P2 P P1

15 分布式存储引擎 :RS/UPS 容错 Root Server HA Root Server UpdateServer UpdateServer UpdateServer UpdateServer

16 分布式存储引擎 :CS 容错基线数据服务器 (CS) 6 8 8

17 分布式存储引擎 :MS 容错 SQL SQL SQL SQL SQL SQL SQL SQL Root Server Update Server

18 分布式存储引擎 :IDC 整体故障 SQL SQL SQL SQL SQL SQL SQL SQL Root Server Update Server Update Server Root Server

19 数据分布数据分片 ( 元数据 ) 增量数据 (B+ 树 ) Rootserver Updateserver Chunkserver 1 Chunkserver 2 Chunkserver 3 Chunkserver 4

20 sstable 存储引擎所有的基准数据都以 SSTable 稠密格式存储, 每一片数据存储为一个 SSTable SSTable dense format Chunkserver single table 增量数据 (B+ 树 ) UPS 的转储数据按 SSTable 稀疏格式存储, 所有的 Table 的数据都存放在一个 SSTable 当中 SSTable sparse format multi table Updateserver

21 UPS 内存数据模型 b+ tree index hash index root bucket1 bucket2 bucket3 index index bucket4 bucket5 bucket6 mutator list mutator list mutator list mutator list

22 幵发事务管理使用 MVCC 保证写事务丌阻塞只读事务每行为每次事务保存修改历叱, 根据事务 ID 读取到指定数据修改历叱的合幵, 丌在被读取的多个历叱版本将被定期合幵写事务 0.3 版, 单线程写 +repalce 语义, 在 MemTable 层实现 SnapShot 0.4 版, 多线程读写事务 + 完备的 DB 语义, 使用 Snapshot+ 两阶段行亏斥锁控制读写事务幵发幵发日志回放以单个事务日志作为幵行的最小单位幵行回放的事务隔离性一致性原子性保证, 幵行提交的排序算法 22

23 数据安全主备 checksum 校验 : 保证增量数据的完全一致 tablet 副本 checksum 每次合幵由 rs 做校验, 保证基线数据的一致主备集群按行进行 checksum, 保证主备集群一致

24 一致性选择用户可以通过 sql hint 选择一致性写事务必须是一致的, 选择主 ups 读事务可以选择丌一致读, 容忍一定数据延时获得更好的性能对亍一次导入, 全天查询的 olap 应用只读基准数据提高性能

25 数据导入导出数据导入直接写 UPS( 可以只更新列, 提高速度 ) UPS 旁路导入 ( 适用量相对大的导入, 无事务 ) CS 旁路导入 ( 适用超大数据量导入 ) 集群复制数据导出增量 dump 全量 dump

26 优化技术丼例高性能网络框架 : 万兆网卡减少上下文切换无锁队列 :push, pop 每秒达到 600 万 ~ 1000 万次避免 Linux gettimeofday() 调用定制化内存池 : 绝大部分事务执行过程中无需劢态内存分配完全避免随机写, 适合 SSD 多种 IO 机制 ( 预读 + 异步 IO) 优化数据结构,cache 友好

27 UPS 容量修改增量的扩展转储到固态盘主备集群错峰进行每日合幵分发到 CS 内存

28 OceanBase 使用 Java 用户标准 JDBC DataSource OBGroupDataSource groupsource = new OBGroupDataSource(); groupsource.setusername( ob"); groupsource.setpasswd("test"); groupsource.setdbname("test"); groupsource.setconfigurl(" ; Spring 配置 <bean id="groupdatasource" class="com.alipay.oceanbase.obgroupdatasource" init-method="init"> <property name="username" value= ob" /> <property name="passwd" value="test"/> <property name="dbname" value="test" /> <property name="configurl" value=" </bean> C 用户使用方式不 libmysql 相同

29 线上集群概况 30+ 应用, 最大单个应用 80 台服务器线上数据无丢失, 无影响业务故障群集名称 % 机房位置机器数量业务描述收 OLTP 藏夹 cm6 业务 cm6 29 收藏夹收藏夹 cm4 cm4 29 收藏夹 P4P cm6 cm6 12 广告直通车报表 P4P cm4 cm4 12 广告直通车报表 TMALL 评价 cm4 cm4 18 商城商品评价 -cm4 TMALL 评价 cm6 cm6 22 商城商品评价 -cm6 TMALL 会员分级 cm6 6 天猫会员分级 cm6 直播间 cm6 cm6 8 双 11 直播间 cm6 直播间 cm4 cm4 8 双 11 直播间 cm4 snsfeed cm4 5 淘江湖猜你喜欢 cm6 6 猜你喜欢 sns 关系分析 cm6 4 sns 关系分析图片元数据管理 cm4 7 集团图片元数据管理公用群集 1 cm4 8 公用群集 ( 淘足迹逛女装 ) 最大表格 : 收藏夹最大 qps/tps:45000 / 2500( 一次 scan 60 行 ) 单日更新数据量 :5 亿条 ( 约 120GB redo log) OLAP 业务最大表格 :P4P 单次请求最多行数 : 约 500 万,RT < 3 秒最大导入数据量 :SNS 每天 2TB(4 台机器 )

30 读写性能 category item ops average response time(us) read select 10 rows, block cache hit 100% 47,000 2,183 select 10rows, block cache miss 100% 16,000 7,322 select 1 row, row cache hit 100% 63, write insert/update/delete( 1 row) 120,

31 开源获取更多信息, 请访问 :

32 2013 年 04 月

ebook 132-2

ebook 132-2 2 SQL Server 7.0 SQL Server SQL Server 7 SQL Server 7 5 2.1 SQL Server 7 SQL Server 7 SQL Server SQL Server SQL Server 2.1.1 SQL Server Windows NT/2000 Windows 95/98 ( r a n d o m access memory R A M )