本文主要講述 vivo 評論中臺在數據庫設計上的技術探索和實踐。

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一、業務背景

隨著公司業務發展和用戶規模的增多，很多項目都在打造自己的評論功能，而評論的業務形態基本類似。當時各項目都是各自設計實現，存在較多重復的工作量;并且不同業務之間數據存在孤島，很難產生聯系。因此我們決定打造一款公司級的評論業務中臺，為各業務方提供評論業務的快速接入能力。在經過對各大主流 APP 評論業務的競品分析，我們發現大部分評論的業務形態都具備評論、回復、二次回復、點贊等功能。

具體如下圖所示：

涉及到的核心業務概念有：

• 【主題 topic】評論的主題，商城的商品、應用商店的 APP、社區的帖子
• 【評論 comment】用戶針對于主題發表的內容
• 【回復 reply】用戶針對于某條評論發表的內容，包括一級回復和二級回復

二、數據庫存儲的選擇

團隊在數據庫選型設計時，對比了多種主流的數據庫，最終在 MySQL 和 MongoDB 兩種存儲之進行抉擇。

由于評論業務的特殊性，它需要如下能力：

• 【字段擴展】業務方不同評論模型存儲的字段有一定差異，需要支持動態的自動擴展。
• 【海量數據】作為公司中臺服務，數據量隨著業務方的增多成倍增長，需要具備快速便捷的水平擴展和遷移能力。
• 【高可用】作為中臺產品，需要提供快速和穩定的讀寫能力，能夠讀寫分離和自動恢復。

而評論業務不涉及用戶資產，對事務的要求性不高。因此我們選用了 MongoDB 集群 作為最底層的數據存儲方式。

三、深入了解 MongoDB

1.集群架構

由于單臺機器存在磁盤/IO/CPU等各方面的瓶頸，因此以 MongoDB 提供集群方式的部署架構，如圖所示:

主要由以下三個部分組成：

• mongos：路由服務器，負責管理應用端的具體鏈接。應用端請求到mongos服務后，mongos把具體的讀寫請求轉發到對應的shard節點上執行。一個集群可以有1~N個mongos節點。
• config：配置服務器，用于分存儲分片集合的元數據和配置信息，必須為 復制集(關于復制集概念戳我) 方式部署。mongos通過config配置服務器合的元數據信息。
• shard：用于存儲集合的分片數據的mongod服務，同樣必須以 復制集 方式部署。

2.片鍵

MongoDB 數據是存在collection(對應 MySQL表)中。集群模式下，collection按照 片鍵(shard key)拆分成多個區間，每個區間組成一個chunk，按照規則分布在不同的shard中。并形成元數據注冊到config服務中管理。

分片鍵只能在分片集合創建時指定，指定后不能修改。分片鍵主要有兩大類型：

• hash分片：通過hash算法進行散列，數據分布得更加平均和分散。支持單列和多列hash。
• 范圍分片：按照指定片鍵的值分布，連續的key往往分布在連續的區間，更加適用范圍查詢場景。單數據散列性由分片鍵本身保證。

3.評論中臺的實踐

1)集群的擴展

作為中臺服務，對于不同的接入業務方，通過表隔離來區分數據。以comment評論表舉例，每個接入業務方都單獨創建一張表，業務方A表為 comment_clientA ，業務方B表為 comment_clientB，均在接入時創建表和相應索引信息。但只是這樣設計存在幾個問題：

單個集群，不能滿足部分業務數據物理隔離的需要。

集群調優(如split遷移時間)很難業務特性差異化設置。

水平擴容帶來的單個業務方數據過于分散問題。

因此我們擴展了 MongoDB的集群架構：

擴展后的評論MongoDB集群 增加了 【邏輯集群】和【物理集群】的概念。一個業務方屬于一個邏輯集群，一個物理集群包含多個邏輯集群。

增加了路由層設計，由應用負責擴展Spring的MongoTemplate和連接池管理，實現了業務到MongoDB集群之間的切換選擇服務。

不同的MongoDB分片集群，實現了物理隔離和差異調優的可能。

2)片鍵的選擇

MongoDB集群中，一個集合的數據部署是分散在多個shard分片和chunk中的，而我們希望一個評論列表的查詢最好只訪問到一個shard分片，因此確定了 范圍分片 的方式。

起初設置只使用單個key作為分片鍵，以comment評論表舉例，主要字段有{"_id":唯一id,"topicId":主題id,"text":文本內容,"createDate":時間} ,考慮到一個主題id的評論盡可能連續分布，我們設置的分片鍵為 topicId。隨著性能測試的介入，我們發現了有兩個非常致命的問題：

jumbo chunk問題

唯一鍵問題

jumbo chunk：

• 官方文檔中，MongoDB中的chunk大小被限制在了1M-1024M。分片鍵的值是chunk劃分的唯一依據，在數據量持續寫入超過chunk size設定值時，MongoDB 集群就會自動的進行分裂或遷移。而對于同一個片鍵的寫入是屬于一個chunk，無法被分裂，就會造成 jumbo chunk 問題。

舉例，若我們設置1024M為一個chunk的大小，單個document 5KB計算，那么單個chunk能夠存儲21W左右document。考慮熱點的主題評論(如微信評論)，評論數可能達到40W+，因此單個chunk很容易超過1024M。超過最大size的chunk依然能夠提供讀寫服務，只是不會再進行分裂和遷移，長久以往會造成集群之間數據的不平衡。

唯一鍵問題：

• MongoDB 集群的唯一鍵設置增加了限制，必須是包含分片鍵的;如果_id不是分片鍵，_id索引只能保證單個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
• 因此我們刪除了數據和集合，調整 topicId 和 _id 為聯合分片鍵 重新創建了集合。這樣即打破了chunk size的限制，也解決了唯一性問題。

4.遷移和擴容

隨著數據的寫入，當單個chunk中數據大小超過指定大小時(或chunk中的文件數量超過指定值)。MongoDB集群會在插入或更新時，自動觸發chunk的拆分。

拆分會導致集合中的數據塊分布不均勻，在這種情況下，MongoDB balancer組件會觸發集群之間的數據塊遷移。balancer組件是一個管理數據遷移的后臺進程，如果各個shard分片之間的chunk數差異超過閾值，balancer會進行自動的數據遷移。

balancer是可以在線對數據遷移的，但是遷移的過程中對于集群的負載會有較大影響。一般建議可以通過如下設置，在業務低峰時進行(更多見官網)

MongoDB的擴容也非常簡單，只需要準備好新的shard復制集后，在 Mongos節點中執行：

擴容期間因為chunk的遷移，同樣會導致集群可用性降低，因此只能在業務低峰進行

四、寫在最后

MongoDB集群在評論中臺項目中已上線運行了一年多，過程中完成了約10個業務方接入，承載了1億+評論回復數據的存儲，表現較為穩定。BSON非結構化的數據，也支撐了我們多個版本業務的快速升級。而熱門數據內存化存儲引擎，較大地提高了數據讀取的效率。

但對于MongoDB來說，集群化部署是一個不可逆的過程，集群化后也帶來了索引，分片策略等較多的限制。因此一般業務在使用MongoDB時，副本集方式就能支撐TB級別的存儲和查詢，并非一定需要使用集群化方式。

以上內容基于MongoDB 4.0.9版本特性，和最新版本的MongoDB細節上略有差異。