微博分布式存储作业实现方法

Lui9oFu2r 5年前

可能通过「高可用架构」听说过在微博的系统中,单张 MySQL 在线业务表 60 亿条数据的场景。很多关注互联网架构的工程师也非常关注如何如何设计类似系统。下面是一道微博新兵训练营的分布式存储课堂练习,要设计合格才能上岗。

考虑到网上有很多架构师也在讨论,补充题目一些说明如下。

1、访问场景

由于上面题目的应用场景,用户一般情况下,主要查看用户查看自己收到的最新的微博,以及某个特定用户 profile 的所有微博。

  • 收到的微博,考虑微博以拉为主的模式,则需要访问关注用户最近 n 条最新的微博。
  • 用户 profile,需要访问用户历史上所有发表的微博,而且支持分页查看,可以直接跳转到某一页或者某个时间段, 因此需要适当考虑分页的效率 (可参考扩展阅读)。

访问特征

  • 从上面描述以及社交网络的用户访问特点来看,用户大部分情况( > 90% )是访问最近 7 天的数据。

不需要考虑的点

  • 此题主要是存储层的设计,因此不需要考虑缓存如何设计。
  • 由于微博是 异步写入 的,在某种程度可以起到错峰作用,所以作业暂时不需要考虑写入的峰值。
  • 不需要考虑 id 如何产生,假定已经有发号服务。
  • 不需要考虑用户收到的微博怎么聚合,那个是更上层服务层的职责。

2、设计需要考虑的点

Scale-out 扩展性

  • 将数据拆分到多个独立的单元存储
  • 可以在适当时机进一步拆分,拆分时候需要继续提供在线访问
  • 存储在廉价硬件上,考虑到数据规模比较大,需要适当考虑方案的整体成本,因此不要假定默认全部使用 SSD 存储。

Cost 成本

  • 不同访问级别的数据存储在不同访问速度(成本)的硬件上。

High availability 高可用,以及  Reliability 可靠性 – 复制

在当前场景下,主要通过 MySQL replication 来解决可用性、以及分担读的请求。

3、Sharding 策略

Shard 常用策略

range based:根据用户 uid 来分布,相邻 uid 的数据保存在一起。hash based:根据某个 hash 函数,将一个用户 uid 的数据保存在指定的分片。

Re-Sharding 拆分设计

当数据持续增长,原先存储的数据(或者访问量)超过当前节点的容量上限,则需要对节点进行进一步拆分。

如何确定shard数量

db buffer > hot data

容量规划

  • 预规划: 容纳未来一段时间的数据
  • 2 的指数倍: shard 数量变更简单

Tradeoff

  • 分片多:影响 IO 效率;
  • 分片少:扩容频繁、复杂

4、扩展阅读

5、部分投稿案例

案例一:使用 user id range 作为分片

案例二:使用user id hash作为分片

方案三 (via 张亮)

历史数据:

1. 每半年根据日期分库,如:2015.01-2015.06为一个库。每天增加1亿数据,半年180亿,约为0.72T数据,可以保留在1T的磁盘中。

2. 根据 uid 取模分库(表),便于查询和分散数据。

当前 n 日数据:

1. 暂定n为10,存储10亿数据。

2. 根据uid + 权重的hash算法分库。权重可以根据每个uid的微博id数量,粉丝数等指标离线计算。

hash算法需保证:

1. 同一uid需落在一个库。

2. 权重接近的用户尽量均匀的落在不同库。

3. 为了应对突然发生的事件导致访问量激增,需要考虑2级甚至3级分片,而不宜直接做re-sharding导致数据迁移。多级分片可考虑读取一个标记,放在zk中。根据标记确定分片的hash算法加入小时等维度。

查询索引:

1. 增加发帖索引字段,记录每个用户的每个帖子的索引。

2. 增加发帖总数统计表,以用户为维度,每个用户发一次贴则发帖总数++。

3. 增加二级索引表,记录每个用户,每次分片库的发帖索引。如:uid 1的用户,在2015年第一帖是该用户发帖的总数的第10贴,2015年最后一贴是该用户发帖总数的第50贴。

4. 分页查询使用二级索引表,先查到该查哪个真实库(可能是多个),再到真实库中获取数据。

总结:

1. 通过灵活的运用时间维度分片,免去因uid分片数量不足导致的大规模迁移,使用外部flag灵活的控制分片策略。而且用时间维度分片更易做到冷热分离。

分片逻辑可以灵活到,zk中记录时间段,某个时间段内,按月分,某个时间段,按年分,之类。

2. 通过离线计算权重的方式均匀分散数据访问。权重周期性调整,对于调整权重的用户,需要重点考虑当前n日数据的数据迁移方案。但由于调整权重的用户属于少量,所以迁移应该数据变动较小。历史数据不需权重概念,无需数据迁移。

3. 查询使用二级索引。使用修改btree结构去掉二级索引能有效减少数据量,但实现难度较大,可以在之后的局部优化中实现,对总体数据库结构影响不大。

4. 将前n日数据和当天数据整合在一起,之前对微博的场景理解不深,以为有首屏显示这样的概念。

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来自: http://timyang.net/architecture/feed-sharding-practice/