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國際財務系統基于ShardingSphere的數據分片和一主多從實踐

開發 架構
每到月初國際財務系統壓力巨大,因為月初有大量補全任務,重算、計算任務、賬單生成任務、推送集成等都要趕在月初1號完成,顯然我們需要一個支持高性能、高并發的方案來解決我們的問題。

作者:京東物流 張廣治

1 背景

傳統的將數據集中存儲至單一數據節點的解決方案,在性能和可用性方面已經難于滿足海量數據的場景,系統最大的瓶頸在于單個節點讀寫性能,許多的資源受到單機的限制,例如連接數、網絡IO、磁盤IO等,從而導致它的并發能力不高,對于高并發的要求不滿足。

每到月初國際財務系統壓力巨大,因為月初有大量補全任務,重算、計算任務、賬單生成任務、推送集成等都要趕在月初1號完成,顯然我們需要一個支持高性能、高并發的方案來解決我們的問題。

2 我們的目標

  1. 支持每月接單量一億以上。
  2. 一億的單量補全,計算,生成賬單在24小時內完成(支持前面說的月初大數據量計算的場景)

3 數據分配規則

現實世界中,每一個資源都有其提供服務能力的上限,當某一個資源達到最大上限后就無法及時處理溢出的需求,這樣就需要使用多個資源同時提供服務來滿足大量的任務。當使用了多個資源來提供服務時,最為關鍵的是如何讓每一個資源比較均勻的承擔壓力,而不至于其中的某些資源壓力過大,所以分配規則就變得非常重要。

制定分配規則:要根據查詢和存儲的場景,一般按照類型、時間、城市、區域等作為分片鍵。

財務系統的租戶以業務線為單位,缺點為拆分的粒度太大,不能實現打散數據的目的,所以不適合做為分片鍵,事件定義作為分片鍵,缺點是非常不均勻,目前2C進口清關,一個事件,每月有一千多萬數據,鯤鵬的事件,每月單量很少,如果按照事件定義拆分,會導致數據極度傾斜。

目前最適合作為分片鍵的就是時間,因為系統中計算,賬單,匯總,都是基于時間的,所以時間非常適合做分片鍵,適合使用月、周、作為Range的周期。目前使用的就是時間分區,但只按照時間分區顯然已經不能滿足我們的需求了。

經過篩選,理論上最適合的分區鍵就剩下時間收付款對象了。

最終我們決定使用收付款對象分庫,時間作為表分區。

數據拆分前結構(圖一):

數據水平拆分后結構(圖二):

分配規則

(payer.toUpperCase()+"_"+payee.toUpperCase()).hashCode().abs()%128

收款對象大寫加分隔符加付款對象大寫,取HASH值的絕對值模分庫數量

重要:payer和payee字母統一大寫,因為大小寫不統一,會導致HASH值不一致,最終導致路由到不同的庫。

4 讀寫分離一主多從

4.1 ShardingSphere對讀寫分離的解釋

對于同一時刻有大量并發讀操作和較少寫操作類型的數據來說,將數據庫拆分為主庫和從庫,主庫負責處理事務性的增刪改操作,從庫負責處理查詢操作,能夠有效的避免由數據更新導致的行鎖,使得整個系統的查詢性能得到極大的改善。

通過一主多從的配置方式,可以將查詢請求均勻的分散到多個數據副本,能夠進一步的提升系統的處理能力。 使用多主多從的方式,不但能夠提升系統的吞吐量,還能夠提升系統的可用性,可以達到在任何一個數據庫宕機,甚至磁盤物理損壞的情況下仍然不影響系統的正常運行。

把數據量大的大表進行數據分片,其余大量并發讀操作且寫入小的數據進行讀寫分離,如(圖三)

左側為主從結構,右側為數據分片

4.2 讀寫分離+數據分片實戰

當我們實際使用sharding進行讀寫分離+數據分片時遇到了一個很大的問題,官網文檔中的實現方式只適合分庫和從庫在一起時的場景如(圖四)

而我們的場景為(圖三)所示,從庫和分庫時徹底分開的,參考官網的實現方法如下:

??https://shardingsphere.apache.org/document/4.1.1/cn/manual/sharding-jdbc/configuration/config-spring-boot/#%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E7%89%87--%E8%AF%BB%E5%86%99%E5%88%86%E7%A6%BB??

官網給出的讀寫分離+數據分片方案不能配置
spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name默認數據源,如果配置了,所有讀操作將全部指向主庫,無法達到讀寫分離的目的。

當我們困擾在讀從庫的查詢會被輪詢到分庫中,我們實際的場景從庫和分庫是分離的,分庫中根本就不存在從庫中的表。此問題困擾了我近兩天的時間,我閱讀源碼發現
spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name可以被賦值一個DataNodeGroup,不僅僅支持配置datasourceName,sharding源碼如下圖:

由此spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name配置為讀寫分離的groupname1,問題解決

從庫和分庫不在一起的場景下,讀寫分離+數據分配的配置如下:

#數據源名稱
spring.shardingsphere.datasource.names= defaultmaster,ds0,ds1,ds2,ds3,ds4,ds5,ds6,ds7,ds8,ds9,ds10,ds11,ds12,ds13,ds14,ds15,ds16,ds17,ds18,ds19,ds20,ds21,ds22,ds23,ds24,ds25,ds26,ds27,ds28,ds29,ds30,ds31,slave0,slave1
#未配置分片規則的表將通過默認數據源定位,注意值必須配置為讀寫分離的分組名稱groupname1
spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=groupname1
#主庫
spring.shardingsphere.datasource.defaultmaster.jdbc-url=jdbc:mysql:
spring.shardingsphere.datasource.defaultmaster.type= com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.defaultmaster.driver-class-name= com.mysql.jdbc.Driver
#分庫ds0
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url=jdbc:mysql:
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type= com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name= com.mysql.jdbc.Driver
#從庫slave0
spring.shardingsphere.datasource.slave0.jdbc-url=jdbc:mysql:
spring.shardingsphere.datasource.slave0.type= com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.slave0.driver-class-name= com.mysql.jdbc.Driver
#從庫slave1
spring.shardingsphere.datasource.slave1.jdbc-url=jdbc:mysql:
spring.shardingsphere.datasource.slave1.type= com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.slave1.driver-class-name= com.mysql.jdbc.Driver


#由數據源名 + 表名組成,以小數點分隔。多個表以逗號分隔,支持inline表達式。缺省表示使用已知數據源與邏輯表名稱生成數據節點,用于廣播表(即每個庫中都需要一個同樣的表用于關聯查詢,多為字典表)或只分庫不分表且所有庫的表結構完全一致的情況
spring.shardingsphere.sharding.tables.incident_ar.actual-data-nodes=ds$->{0..127}.incident_ar
#行表達式分片策略 分庫策略,缺省表示使用默認分庫策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.incident_ar.database-strategy.inline.sharding-column= dept_no
#分片算法行表達式,需符合groovy語法
spring.shardingsphere.sharding.tables.incident_ar.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{dept_no.toUpperCase().hashCode().abs() % 128}
#讀寫分離配置
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.groupname1.master-data-source-name=defaultmaster
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.groupname1.slave-data-source-names[0]=slave0
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.groupname1.slave-data-source-names[1]=slave1
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.groupname1.load-balance-algorithm-type=round_robin

可以看到讀操作可以被均勻的路由到slave0、slave1中,分片的讀會被分配到ds0,ds1中如下圖:

4.3 實現自己的讀寫分離負載均衡算法

Sharding提供了SPI形式的接口
org.apache.shardingsphere.spi.masterslave.MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm實現讀寫分離多個從的具體負載均衡規則,代碼如下:

import lombok.Getter;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.Setter;
import org.apache.shardingsphere.spi.masterslave.MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
import java.util.Properties;


@Component
@Getter
@Setter
@RequiredArgsConstructor
public final class LoadAlgorithm implements MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm {


private Properties properties = new Properties();


@Override
public String getType() {return "loadBalance";}


@Override
public String getDataSource(final String name, final String masterDataSourceName, final List<String> slaveDataSourceNames) {
//自己的負載均衡規則
return slaveDataSourceNames.get(0);

RoundRobinMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm 實現為所有從輪詢負載

RandomMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm 實現為所有從隨機負載均衡

4.4 關于某些場景下必須讀主庫的解決方案

某些場景比如分布式場景下寫入馬上讀取的場景,可以使用hint方式進行強制讀取主庫,Sharding源碼使用ThreadLocal實現強制路由標記。

下面封裝了一個注解可以直接使用,代碼如下:

@Documented
@Target({ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface SeekMaster {
}


import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.shardingsphere.api.hint.HintManager;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* ShardingSphere >讀寫分離自定義注解>用于實現讀寫分離時>需要強制讀主庫的場景(注解實現類)
*
* @author zhangguangzhi1
**/
@Slf4j
@Aspect
@Component
public class SeekMasterAnnotation {

@Around("@annotation(seekMaster)")
public Object doInterceptor(ProceedingJoinPoint joinPoint, SeekMaster seekMaster) throws Throwable {


Object object = null;
Throwable t = null;
try {
HintManager.getInstance().setMasterRouteOnly();
log.info("強制查詢主庫");


object = joinPoint.proceed();


} catch (Throwable throwable) {
t = throwable;
} finally {


HintManager.clear();


if (t != null) {
throw t;
}
}
return object;

使用時方法上打SeekMaster注解即可,方法下的所有讀操作將自動路由到主庫中,方法外的所有查詢還是讀取從庫,如下圖:

4.5 關于官網對讀寫分離描述不夠明確的補充說明

版本4.1.1

經實踐補充說明為:

同一線程且同一數據庫連接且一個事務中,如有寫入操作,以后的讀操作均從主庫讀取,只限存在寫入的表,沒有寫入的表,事務中的查詢會繼續路由至從庫中,用于保證數據一致性。

5 關于分庫的JOIN操作

方法1

使用default-data-source-name配置默認庫,即沒有配置數據分片策略的表都會使用默認庫。默認庫中表禁止與拆分表進行JOIN操作,此處需要做一些改造,目前系統有一些JOIN操作。(推薦使用此方法)

方法2

使用全局表,廣播表,讓128個庫中冗余基礎庫中的表,并實時改變。

方法3

分庫表中冗余需要JOIN表中的字段,可以解決JOIN問題,此方案單個表字段會增加。

6 分布式事務

6.1 XA事務管理器參數配置

XA是由X/Open組織提出的分布式事務的規范。 XA規范主要定義了(全局)事務管理器(TM)和(局 部)資源管理器(RM)之間的接口。主流的關系型 數據庫產品都是實現了XA接口的。

分段提交

XA需要兩階段提交: prepare 和 commit.

第一階段為 準備(prepare)階段。即所有的參與者準備執行事務并鎖住需要的資源。參與者ready時,向transaction manager報告已準備就緒。

第二階段為提交階段(commit)。當transaction manager確認所有參與者都ready后,向所有參與者發送commit命令。

ShardingSphere默認的XA事務管理器為Atomikos,在項目的logs目錄中會生成xa_tx.log, 這是XA崩潰恢復時所需的日志,請勿刪除。

6.2 BASE柔性事務管理器(SEATA-AT配置)

Seata 是一款開源的分布式事務解決方案,提供簡單易用的分布式事務服務。隨著業務的快速發展,應用單體架構暴露出代碼可維護性差,容錯率低,測試難度大,敏捷交付能力差等諸多問題,微服務應運而生。微服務的誕生一方面解決了上述問題,但是另一方面卻引入新的問題,其中主要問題之一就是如何保證微服務間的業務數據一致性。Seata 注冊配置服務中心均使用 Nacos。Seata 0.2.1+ 開始支持 Nacos 注冊配置服務中心。

  • 按照seata-work-shop中的步驟,下載并啟動seata server。
  • 在每一個分片數據庫實例中執創建undo_log表(以MySQL為例)
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `undo_log`
(
`id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'increment id',
`branch_id` BIGINT(20) NOT NULL COMMENT 'branch transaction id',
`xid` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT 'global transaction id',
`context` VARCHAR(128) NOT NULL COMMENT 'undo_log context,such as serialization',
`rollback_info` LONGBLOB NOT NULL COMMENT 'rollback info',
`log_status` INT(11) NOT NULL COMMENT '0:normal status,1:defense status',
`log_created` DATETIME NOT NULL COMMENT 'create datetime',
`log_modified` DATETIME NOT NULL COMMENT 'modify datetime',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `ux_undo_log` (`xid`, `branch_id`)
) ENGINE = InnoDB
AUTO_INCREMENT = 1
DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT ='AT transaction mode undo table';
  • 在classpath中增加seata.conf
client {
application.id = example ## 應用唯一id
transaction.service.group = my_test_tx_group ## 所屬事務組
}

6.3 Sharding-Jdbc默認提供弱XA事務

官方說明:

完全支持非跨庫事務,例如:僅分表,或分庫但是路由的結果在單庫中。

完全支持因邏輯異常導致的跨庫事務。例如:同一事務中,跨兩個庫更新。更新完畢后,拋出空指針,則兩個庫的內容都能回滾。

不支持因網絡、硬件異常導致的跨庫事務。例如:同一事務中,跨兩個庫更新,更新完畢后、未提交之前,第一個庫死機,則只有第二個庫數據提交。

6.4 分布式事務場景

  • 保存場景

推薦使用第三種弱XA事務,盡量設計時避免跨庫事務,目前設計為事件和事件數據為同庫(分庫時,將一個線索號的事件和事件數據HASH進入同一個分庫),盡量避免跨庫事務。

事件和計費結果本身設計為異步,非同一事務,所以事件和對應的結果不涉及跨庫事務。

保存多個計費結果,每次保存都屬于一個事件,一個事件的計費結果都屬于一個收付款對象,天然同庫。

弱XA事務的性能最佳。

  • 更新場景

對一些根據ID IN的更新場景,根據收付款對象分組執行,可以避免在所有分庫執行更新。

  • 刪除場景

無,目前都是邏輯刪除,實際為更新。

7 總結

1.推薦使用Sharding-Sphere進行分庫,分表可以考慮使用MYSQL分區表,對于研發來講完全是透明的,可以規避JOIN\分布式事務等問題。(分區表需要為分區鍵+ID建立了一個聯合索引)MYSQL分區得到了大量的實踐印證,沒有BUG,包括我在新計費初期,一直堅持推動使用的分表方案,不會引起一些難以發現的問題,在同庫同磁盤下性能與分表相當。

2.對于同一時刻有大量并發讀操作和較少寫操作類型的數據來說,適合使用讀寫分離,增加多個讀庫,緩解主庫壓力,要注意的是必須讀主庫的場景使用SeekMaster注解來實現。

3.數據分庫選擇合適的分片鍵非常重要,要根據業務需求選擇好分庫鍵,盡力避免數據傾斜,數據不均勻是目前數據拆分的一個共同問題,不可能實現數據的完全均勻;當查詢條件沒有分庫鍵時會遍歷所有分庫,查詢盡量帶上分庫鍵。

4.在我們使用中間件時,不要只看官網解釋,要多做測試,用實際來驗證,有的時候官網解釋話術可能存在歧義或表達不夠全面的地方,分析源碼和實際測試可以清晰的獲得想要的結果。

責任編輯:武曉燕 來源: 今日頭條
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