0.導讀

本文講訴滴滴在分佈式Nosql存儲Fusion之上構建NewSQL的實踐之路。詳細描述Fusion-NewSQL的特性，應用場景，設計方案。

1.背景

Fusion-NewSQL是由滴滴自研的在分佈式KV存儲基礎上構建的NewSQL存儲系統。Fusion-NewSQ兼容了MySQL協議，支持二級索引功能，提供超大規模數據持久化存儲和高性能讀寫。

▍我們的問題

滴滴的業務快速持續發展，數據量和請求量急劇增長，對存儲系統等壓力與日俱增。雖然分庫分表在一定程度上可以解決數據量和請求增加的需求，但是由於滴滴多條業務線（快車，專車，兩輪車等）的業務快速變化，數據庫加字段加索引的需求非常頻繁，分庫分表方案對於頻繁的Schema變更操作並不友好，會導致DBA任務繁重，變更週期長，並且對巨大的表操作還會對線上有一定影響。同時，分庫分表方案對二級索引支持不友好或者根本不支持。鑑於上述情況，NewSQL數據庫方案就成為我們解決業務問題的一個方向。

▍開源產品調研

最開始，我們調研了開源的分佈式NewSQL方案：TIDB。雖然TIDB是非常優秀的NewSQL產品，但是對於我們的業務場景來說，TIDB並不是非常適合，原因如下：

我們需要一款高吞吐，低延遲的數據庫解決方案，但是TIDB由於要滿足事務，2pc方案天然無法滿足低延遲（100ms以內的99rt，甚至50ms內的99rt） 我們的多數業務，並不真正需要分佈式事務，或者說可以通過其他補償機制，繞過分佈式事務。這是由於業務場景決定的。 TIDB三副本的存儲空間成本相對比較高。 我們內部一些離線數據導入在線系統的場景，不能直接和TIDB打通。

基於以上原因，我們開啟了自研符合自己業務需求的NewSQL之路。

▍我們的基礎

我們並沒有打算從0開發一個完備的NewSQL系統，而是在自研的分佈式KV存儲Fusion的基礎上構建一個能滿足我們業務場景的NewSQL。Fusion是採用了Codis架構，兼容Redis協議和數據結構，使用Rocksdb作為存儲引擎的NoSQL數據庫。Fusion在滴滴內部已經有幾百個業務在使用，是滴滴主要的在線存儲之一。

Fusion的架構圖如下：

我們採用hash分片的方式來做數據sharding。從上往下看，用戶通過Redis協議的客戶端就可以訪問Fusion，用戶的訪問請求發到proxy，再由proxy 轉發數據到後端 Fusion 的數據節點。proxy 到後端數據節點的轉發，是根據請求的key計算hash值，然後對slot分片數取餘，得到一個固定的slotid，每個slotid會固定的映射到一個存儲節點，以此解決數據路由問題。

有了一個高併發，低延遲，大容量的存儲層後，我們要做的就是在之上構建MySQL協議以及二級索引。那麼如何將MySQL的數據格式轉成Redis的數據結構存儲就是我們必須面臨的問題，後面會詳細說。

2.需求

綜合考慮大多數用戶對需求，我們整理了我們的NewSQL需要提供的幾個核心能力：高吞吐，低延遲，大容量。 兼容MySQL協議及下游生態。 支持主鍵查詢和二級索引查詢。 Schema變更靈活，不影響線上服務穩定性。

3.架構設計

Fusion-NewSQL由下面幾個部分組成：

解析MySQL協議的DiseServer 存儲數據的Fusion集群-Data集群 存儲索引信息的Fusion集群-Index集群 負責Schema的管理配置中心-ConfigServer 異步構建索引程序-Consumer負責消費Data集群寫到MQ中的MySQL-Binlog格式數據，根據schema信息，生成索引數據寫入Index集群。 外部依賴，MQ，Zookeeper

架構圖如下：

4.詳細設計

▍存儲結構

MySQL的表結構數據如何轉成Redis的數據結構是我們面臨的第一個問題。

如下圖：

我們將MySQL表的一行記錄轉成Redis的一個Hashmap結構。Hashmap的key由表名+主鍵值組成，滿足了全局唯一的特性。下圖展示了MySQL通過主鍵查詢轉換為Redis協議的方式：

除了數據，索引也需要存儲在Fusion-NewSQL中，和數據存成hashmap不同，索引存儲成key-value結構。根據索引類型不同，組成key-value的格式還有一點細微的差別(下面的格式為了看起來直觀，實際上分隔符，indexname都是做過編碼的)：

唯一索引： Key: table_indexname_indexColumnsValue Value: Rowkey

非唯一索引： Key: table_indexname_indexColumnsValue_Rowkey Value：null

造成這種差異的原因就是非唯一索引在加入Rowkey之前的部分是有可能重複的，無法全局唯一。另外，唯一索引不將Rowkey編碼在key中，是因為在查詢語句是單純的“=”查詢的時候直接get操作就可以找到對應的Rowkey內容，而不需要通過scan，這樣的效率更高。

後面會在查詢流程中重點講述如何通過二級索引查詢到數據。

▍數據讀寫流程

數據寫入

用戶通過MySQL-sdk將協議發給dise-server dise-server根據schema對用戶寫入的SQL做校驗 dise-server將校驗通過的SQL轉成Redis的Hashmap結構，通過Redis協議發給Data集群 Data集群將數據寫入wal文件，並將數據存儲rocksdb。 Data集群后臺線程將wal文件消費，轉成MySQL-Binlog格式。將數據發到MQ 異步索引模塊消費MQ，將MySQL-Binlog根據操作類型（insert，update,delete）配合schema信息，構建索引信息，並將索引數據寫入index集群。 通過上面的鏈路，用戶的一條MySQL寫操作就完成了數據存儲和索引構建。由於通過數據構建索引這一步是通過MQ異步完成，所以會存在數據和索引有一定的時間差的情況。

查詢

下面是一個使用二級索引查詢數據的案例：

dise-server接收到SQL查詢，根據條件，選擇索引，如果沒有命中任何索引，給用戶返回錯誤（Fusion-NewSQL不能以非索引字段作為查詢條件）。 根據選中的索引，構建查詢範圍，通過scan命令遍歷Index集群，獲取符合條件的主鍵集合。下圖以一個SQL查詢，展示使用scan遍歷二級索引的例子：

根據主鍵，通過hgetall命令向Data集群查詢符合條件的結果集。 將結果集構建成MySQL的結果返回給用戶。 根據上面索引數據的格式可以看到，scan範圍的時候，前綴必須固定，映射到SQL語句到時候，意味著where到條件中，範圍查詢只能有一個字段，而不能多個字段。比如：

索引是age和name兩個字段的聯合索引。如果查詢語句如下：

select * from student where age > 20 and name >‘W’;

scan就沒有辦法確定前綴，也就無法通過index_age_name這個索引查詢到滿足條件的數據，所以使用KV形式存儲到索引只能滿足where條件中有一個字段是範圍查詢。當然可以通過將聯合索引分開存放，多次交互搜索取交集的方式解決，但是這就和我們降低RPC次數，降低延遲的設計初衷相違背了。為了解決這個問題，我們引入了Elastic Search搜索引擎，這部分後面會詳細說明。

▍Schema變更

用戶涉及Schema變更時，會以工單形式發給管控系統。管控系統審批過後，會將變更請求推給配置中心，配置中心進行安全性檢查後，將新的Schema寫入到存儲中，並給各個節點推送變更。

字段變更：

節點接收到推送，更新本地的Schema。對於歷史數據，並不真正去修改數據，而是在查詢的時候，根據Schema信息匹配字段，如果數據比Schema缺失某些字段，就使用默認值代替;如果數據比Schema多了字段，就隱藏掉多餘字段不展示。

新增索引分為兩步處理：

新增索引，歷史數據不處理，增量數據立刻走索引構建流程。 通過歷史索引構建工具，掃描歷史數據，構建新索引的KV，將歷史數據完成索引構建。這裡有個優化點，掃描slave而不是master，避免對線上產生影響。

5.生態構建

一個單獨的存儲產品解決所有問題的時代早已經過去，數據孤島是沒有辦法很好服務業務的，Fusion-NewSQL從設計的那天起就考慮了和其他存儲系統的打通。

▍Fusion-NewSQL到其他存儲系統

Fusion-NewSQL通過兼容MySQL的Binlog格式，將數據發到MQ中。下游各個系統凡是能接入MySQL數據的，都可以通過消費MQ中相同格式的Fusion-NewSQL數據，將數據存到其他系統中。這樣的方式用最小的工作量最大程度做到了兼容。

▍Hive到Fusion-NewSQL

Fusion-NewSQL還支持將離線的Hive表中的數據通過Fusion-NewSQL提供的FastLoad（DTS）工具，將Hive表數據轉入到Fusion-NewSQL，滿足離線數據到在線的數據流動。

如果用戶自己完成數據流轉，一般會掃描Hive表，然後構建MySQL的寫入語句，一條條將數據寫入到Fusion-NewSQL，流程如下面這樣：

MySQL-client將寫請求發給DiseServer。 DiseServer將MySQL寫做解析，轉成hashmap將轉換後的數據以Redis協議發給Data集群。 Data集群的存儲節點收到數據，將數據寫到wal文件。 Data集群的存儲節點走Rocksdb的寫流程，這裡包括了寫memtable，還有可能memtable寫滿，發生flush以及觸發後臺的compact。 異步線程消費wal，將數據構建MySQL-Binlog格式發到MQ。 異步索引程序消費MySQL-Binlog，構建Index集群需要的數據，向Index集群發送寫入請求。 Index集群的存儲節點寫wal。 Index集群的存儲節點進入Rocksdb的寫流程。

從上面的流程可以看出這種遷移方式有幾個痛點：

有這種Hive到Fusion-NewSQL數據導入需求的用戶都需要開發一套相同邏輯的代碼，維護成本高。 每條Hive數據都要經過較長鏈路，數據導入耗時較長。 離線平臺的數據量大，吞吐高，直接大幅提升在線系統的QPS，對在線系統的穩定性有較大影響。

基於上述的痛點，我們設計了Fastload數據導入平臺，通過約定Hive到Fusion-NewSQL的表格式，使用Hadoop併發處理數據，並構建Rocksdb能識別的sst存儲文件，繞過複雜的DISE寫鏈路，直接將數據導入到Fusion-NewSQL中，流程如下：

用戶填寫工單，選中將指定Hive表的某些字段映射為Fusion-NewSQL表的字段（這裡可以Hive中多個字段組成一個Fusion-NewSQL字段）。 Hadoop遍歷Hive表，並且通過Zookeeper獲取數據應該存放在Data集群和Index集群的路由信息 通過上面的遍歷，計算，之後，將數據直接構建成、Rocksdb能識別的sst，並且其中存的數據已經是按DISE的表結構信息組成的KV數據。 將sst文件直接發送到指定的存儲節點，存儲節點或通過Rocksdb提供的ingest功能，直接將sst文件加載到Fusion-NewSQL中，用戶可以讀到。

這個方案避免了冗長複雜的寫鏈路，同時不會增加系統的QPS，在磁盤和網絡IO沒有達到瓶頸的情況下對線上訪問幾乎是沒有任何影響；同時，用戶只需要填寫Hive到Fusion-NewSQL的Schema映射關係即可，不必再關心實現。

▍通過Elastic Search實現複雜查詢

在業務使用MySQL或Fusion-NewSQL的過程中，我們發現有這樣一種場景：業務的查詢條件很複雜，涉及的字段數，條件，聚合都比較多，這種場景下，業務會選擇將Elastic Search作為MySQL或Fusion-NewSQL的下游，將數據導入Elastic Search，然後通過Elastic Search豐富的搜索能力，先從Elastic Search中獲取數據在MySQL或Fusion-NewSQL的主鍵，然後再根據主鍵獲取全部數據。

根據上面的場景，Fusion-NewSQL提供一個特殊的索引類型：ES。用戶在創建索引的時候，可以將需要做複雜查詢的字段勾選出來，共同構建成一個ES索引，這樣既滿足了業務需求，避免了每個業務都需要開發一套和Elastic Search交互的複雜邏輯，又統一了數據庫使用接口都為MySQL。同時，還彌補了前面提到的Fusion-NewSQL的KV二級索引不能支持多個字段範圍檢索的能力。

架構圖如下：

ES索引只是在上圖紅4處，將ES索引中包含的字段信息和主鍵寫入到Elastic Search中。在查詢時綠1如果選中了ES類型的索引，就根據where條件中涉及的字段，組裝成Elastic Search的DSL語句，從Elastic Search獲取主鍵，再從Data集群獲取。由於Elastic Search查詢的延遲比較慢，Fusion-NewSQL可以支持一張表的多個索引採用KV索引和ES索引並存，對於延遲要求高，查詢條件相對簡單的使用KV索引；對於查詢條件複雜，延遲要求不高的使用ES索引。

6.總結

Fusion-NewSQL當前已經現已經接入訂單、預估、賬單、用戶中心、交易引擎等70個核心業務，總QPS超過200W，總數據超過600TB。

當然，Fusion-New不是一個通用完備的NewSQL方案，而是在已有的nosql數據庫基礎上，通過對SQL協議的支持以及組合各種組件，構建對一個對外表達的數據庫，但是這種方式，可以以最小的開發代價，滿足大多數的業務場景，具備較高的投入產出比。

7.後續工作

有限制的事物支持，比如讓業務規劃落在一個節點的數據可以支持單機跨行事務。 實時索引替代異步索引，滿足即寫即讀。目前已經有一個寫穿+補償機制的方案，在沒有分佈式事務的前提下滿足正常狀態的實時索引，異常情況下保證數據索引最終一致的方案。 更多的SQL協議和功能支持。

來源：掘金 鏈接：https://juejin.im/post/5d9c37055188254a455dc2e0