又拍网架构中的分库设计

阅读数:39930 2010 年 6 月 11 日

话题:PHP架构DevOps语言 & 开发

又拍网是一个照片分享社区,从 2005 年 6 月至今积累了 260 万用户,1.1 亿张照片,目前的日访问量为 200 多万。5 年的发展历程里经历过许多起伏,也积累了一些经验,在这篇文章里,我要介绍一些我们在技术上的积累。

又拍网和大多数 Web2.0 站点一样,构建于大量开源软件之上,包括MySQLPHPnginxPythonmemcachedredisSolrHadoopRabbitMQ等等。又拍网的服务器端开发语言主要是PHPPython,其中PHP用于编写 Web 逻辑(通过 HTTP 和用户直接打交道), 而Python则主要用于开发内部服务和后台任务。在客户端则使用了大量的 Javascript, 这里要感谢一下MooTools这个 JS 框架,它使得我们很享受前端开发过程。 另外,我们把图片处理过程从PHP进程里独立出来变成一个服务。这个服务基于nginx,但是是作为nginx的一个模块而开放 REST API。

图 1:开发语言

由于PHP的单线程模型,我们把耗时较久的运算和 I/O 操作从 HTTP 请求周期中分离出来, 交给由Python实现的任务进程来完成,以保证请求响应速度。这些任务主要包括:邮件发送、数据索引、数据聚合和好友动态推送(稍候会有介绍)等等。通常这些任务由用户触发,并且,用户的一个行为可能会触发多种任务的执行。 比如,用户上传了一张新的照片,我们需要更新索引,也需要向他的朋友推送一条新的动态。PHP通过消息队列(我们用的是RabbitMQ)来触发任务执行。

图 2:PHP 和 Python 的协作

数据库一向是网站架构中最具挑战性的,瓶颈通常出现在这里。又拍网的照片数据量很大,数据库也几度出现严重的压力问题。 因此,这里我主要介绍一下又拍网在分库设计这方面的一些尝试。

分库设计

和很多使用MySQL的 2.0 站点一样,又拍网的MySQL集群经历了从最初的一个主库一个从库、到一个主库多个从库、 然后到多个主库多个从库的一个发展过程。

图 3:数据库的进化过程

最初是由一台主库和一台从库组成,当时从库只用作备份和容灾,当主库出现故障时,从库就手动变成主库,一般情况下,从库不作读写操作(同步除外)。随着压力的增加,我们加上了memcached,当时只用其缓存单行数据。 但是,单行数据的缓存并不能很好地解决压力问题,因为单行数据的查询通常很快。所以我们把一些实时性要求不高的 Query 放到从库去执行。后面又通过添加多个从库来分流查询压力,不过随着数据量的增加,主库的写压力也越来越大。

在参考了一些相关产品和其它网站的做法后,我们决定进行数据库拆分。也就是将数据存放到不同的数据库服务器中,一般可以按两个纬度来拆分数据:

垂直拆分:是指按功能模块拆分,比如可以将群组相关表和照片相关表存放在不同的数据库中,这种方式多个数据库之间的表结构不同

水平拆分:而水平拆分是将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中,这些数据库中的表结构完全相同

拆分方式

一般都会先进行垂直拆分,因为这种方式拆分方式实现起来比较简单,根据表名访问不同的数据库就可以了。但是垂直拆分方式并不能彻底解决所有压力问题,另外,也要看应用类型是否合适这种拆分方式。如果合适的话,也能很好的起到分散数据库压力的作用。比如对于豆瓣我觉得比较适合采用垂直拆分, 因为豆瓣的各核心业务 / 模块(书籍、电影、音乐)相对独立,数据的增加速度也比较平稳。不同的是,又拍网的核心业务对象是用户上传的照片,而照片数据的增加速度随着用户量的增加越来越快。压力基本上都在照片表上,显然垂直拆分并不能从根本上解决我们的问题,所以,我们采用水平拆分的方式。

拆分规则

水平拆分实现起来相对复杂,我们要先确定一个拆分规则,也就是按什么条件将数据进行切分。 一般 2.0 网站都以用户为中心,数据基本都跟随用户,比如用户的照片、朋友和评论等等。因此一个比较自然的选择是根据用户来切分。每个用户都对应一个数据库,访问某个用户的数据时, 我们要先确定他 / 她所对应的数据库,然后连接到该数据库进行实际的数据读写。

那么,怎么样对应用户和数据库呢?我们有这些选择:

按算法对应

最简单的算法是按用户 ID 的奇偶性来对应,将奇数 ID 的用户对应到数据库 A,而偶数 ID 的用户则对应到数据库 B。这个方法的最大问题是,只能分成两个库。另一个算法是按用户 ID 所在区间对应,比如 ID 在 0-10000 之间的用户对应到数据库 A, ID 在 10000-20000 这个范围的对应到数据库 B,以此类推。按算法分实现起来比较方便,也比较高效,但是不能满足后续的伸缩性要求,如果需要增加数据库节点,必需调整算法或移动很大的数据集, 比较难做到在不停止服务的前提下进行扩充数据库节点。

按索引/映射表对应

这种方法是指建立一个索引表,保存每个用户的 ID 和数据库 ID 的对应关系,每次读写用户数据时先从这个表获取对应数据库。新用户注册后,在所有可用的数据库中随机挑选一个为其建立索引。这种方法比较灵活,有很好的伸缩性。一个缺点是增加了一次数据库访问,所以性能上没有按算法对应好。

比较之后,我们采用的是索引表的方式,我们愿意为其灵活性损失一些性能,更何况我们还有memcached, 因为索引数据基本不会改变的缘故,缓存命中率非常高。所以能很大程度上减少了性能损失。

图 4:数据访问过程

索引表的方式能够比较方便地添加数据库节点,在增加节点时,只要将其添加到可用数据库列表里即可。 当然如果需要平衡各个节点的压力的话,还是需要进行数据的迁移,但是这个时候的迁移是少量的,可以逐步进行。要迁移用户 A 的数据,首先要将其状态置为迁移数据中,这个状态的用户不能进行写操作,并在页面上进行提示。 然后将用户 A 的数据全部复制到新增加的节点上后,更新映射表,然后将用户 A 的状态置为正常,最后将原来对应的数据库上的数据删除。这个过程通常会在临晨进行,所以,所以很少会有用户碰到迁移数据中的情况。

当然,有些数据是不属于某个用户的,比如系统消息、配置等等,我们把这些数据保存在一个全局库中。

问题

分库会给你在应用的开发和部署上都带来很多麻烦。

不能执行跨库的关联查询

如果我们需要查询的数据分布于不同的数据库,我们没办法通过 JOIN 的方式查询获得。比如要获得好友的最新照片,你不能保证所有好友的数据都在同一个数据库里。一个解决办法是通过多次查询,再进行聚合的方式。我们需要尽量避免类似的需求。有些需求可以通过保存多份数据来解决,比如 User-A 和 User-B 的数据库分别是 DB-1 和 DB-2, 当 User-A 评论了 User-B 的照片时,我们会同时在 DB-1 和 DB-2 中保存这条评论信息,我们首先在 DB-2 中的 photo_comments 表中插入一条新的记录,然后在 DB-1 中的 user_comments 表中插入一条新的记录。这两个表的结构如下图所示。这样我们可以通过查询 photo_comments 表得到 User-B 的某张照片的所有评论, 也可以通过查询 user_comments 表获得 User-A 的所有评论。另外可以考虑使用全文检索工具来解决某些需求, 我们使用Solr来提供全站标签检索和照片搜索服务。

评论表结构

图 5:评论表结构

不能保证数据的一致/完整性

跨库的数据没有外键约束,也没有事务保证。比如上面的评论照片的例子, 很可能出现成功插入 photo_comments 表,但是插入 user_comments 表时却出错了。一个办法是在两个库上都开启事务,然后先插入 photo_comments,再插入 user_comments, 然后提交两个事务。这个办法也不能完全保证这个操作的原子性。

所有查询必须提供数据库线索

比如要查看一张照片,仅凭一个照片 ID 是不够的,还必须提供上传这张照片的用户的 ID(也就是数据库线索),才能找到它实际的存放位置。因此,我们必须重新设计很多 URL 地址,而有些老的地址我们又必须保证其仍然有效。我们把照片地址改成 /photos/{username}/{photo_id}/ 的形式,然后对于系统升级前上传的照片 ID, 我们又增加一张映射表,保存 photo_id 和 user_id 的对应关系。当访问老的照片地址时,我们通过查询这张表获得用户信息, 然后再重定向到新的地址。

自增ID

如果要在节点数据库上使用自增字段,那么我们就不能保证全局唯一。这倒不是很严重的问题,但是当节点之间的数据发生关系时,就会使得问题变得比较麻烦。我们可以再来看看上面提到的评论的例子。如果 photo_comments 表中的 comment_id 的自增字段,当我们在 DB-2.photo_comments 表插入新的评论时, 得到一个新的 comment_id,假如值为 101,而 User-A 的 ID 为 1,那么我们还需要在 DB-1.user_comments 表中插入 (1, 101 ...)。 User-A 是个很活跃的用户,他又评论了 User-C 的照片,而 User-C 的数据库是 DB-3。 很巧的是这条新评论的 ID 也是 101,这种情况很用可能发生。那么我们又在 DB-1.user_comments 表中插入一行像这样 (1, 101 ...) 的数据。 那么我们要怎么设置 user_comments 表的主键呢(标识一行数据)?可以不设啊,不幸的是有的时候(框架、缓存等原因)必需设置。那么可以以 user_id、 comment_id 和 photo_id 为组合主键,但是 photo_id 也有可能一样(的确很巧)。看来只能再加上 photo_owner_id 了, 但是这个结果又让我们实在有点无法接受,太复杂的组合键在写入时会带来一定的性能影响,这样的自然键看起来也很不自然。所以,我们放弃了在节点上使用自增字段,想办法让这些 ID 变成全局唯一。为此增加了一个专门用来生成 ID 的数据库,这个库中的表结构都很简单,只有一个自增字段 id。 当我们要插入新的评论时,我们先在 ID 库的 photo_comments 表里插入一条空的记录,以获得一个唯一的评论 ID。 当然这些逻辑都已经封装在我们的框架里了,对于开发人员是透明的。 为什么不用其它方案呢,比如一些支持 incr 操作的 Key-Value 数据库。我们还是比较放心把数据放在 MySQL 里。 另外,我们会定期清理 ID 库的数据,以保证获取新 ID 的效率。

实现

我们称前面提到的一个数据库节点为 Shard,一个 Shard 由两个台物理服务器组成, 我们称它们为 Node-A 和 Node-B,Node-A 和 Node-B 之间是配置成 Master-Master 相互复制的。 虽然是 Master-Master 的部署方式,但是同一时间我们还是只使用其中一个,原因是复制的延迟问题, 当然在 Web 应用里,我们可以在用户会话里放置一个 A 或 B 来保证同一用户一次会话里只访问一个数据库, 这样可以避免一些延迟问题。但是我们的Python任务是没有任何状态的,不能保证和PHP应用读写相同的数据库。那么为什么不配置成 Master-Slave 呢?我们觉得只用一台太浪费了,所以我们在每台服务器上都创建多个逻辑数据库。 如下图所示,在 Node-A 和 Node-B 上我们都建立了 shard_001 和 shard_002 两个逻辑数据库, Node-A 上的 shard_001 和 Node-B 上的 shard_001 组成一个 Shard,而同一时间只有一个逻辑数据库处于 Active 状态。 这个时候如果需要访问 Shard-001 的数据时,我们连接的是 Node-A 上的 shard_001, 而访问 Shard-002 的数据则是连接 Node-B 上的 shard_002。以这种交叉的方式将压力分散到每台物理服务器上。 以 Master-Master 方式部署的另一个好处是,我们可以不停止服务的情况下进行表结构升级, 升级前先停止复制,升级 Inactive 的库,然后升级应用,再将已经升级好的数据库切换成 Active 状态, 原来的 Active 数据库切换成 Inactive 状态,然后升级它的表结构,最后恢复复制。 当然这个步骤不一定适合所有升级过程,如果表结构的更改会导致数据复制失败,那么还是需要停止服务再升级的。

图 6:数据库布局

前面提到过添加服务器时,为了保证负载的平衡,我们需要迁移一部分数据到新的服务器上。为了避免短期内迁移的必要,我们在实际部署的时候,每台机器上部署了 8 个逻辑数据库, 添加服务器后,我们只要将这些逻辑数据库迁移到新服务器就可以了。最好是每次添加一倍的服务器, 然后将每台的 1/2 逻辑数据迁移到一台新服务器上,这样能很好的平衡负载。当然,最后到了每台上只有一个逻辑库时,迁移就无法避免了,不过那应该是比较久远的事情了。

我们把分库逻辑都封装在我们的 PHP 框架里了,开发人员基本上不需要被这些繁琐的事情困扰。下面是使用我们的框架进行照片数据的读写的一些例子:

<?php
    $Photos = new ShardedDBTable('Photos', 'yp_photos', 'user_id', array(
                'photo_id'    => array('type' => 'long', 'primary' => true, 'global_auto_increment' => true),
                'user_id'     => array('type' => 'long'),
                'title'       => array('type' => 'string'),
                'posted_date' => array('type' => 'date'),
            ));

    $photo = $Photos->new_object(array('user_id' => 1, 'title' => 'Workforme'));
    $photo->insert();

    // 加载 ID 为 10001 的照片,注意第一个参数为用户 ID
    $photo = $Photos->load(1, 10001);

    // 更改照片属性 
    $photo->title = 'Database Sharding';
    $photo->update();

    // 删除照片 
    $photo->delete();

    // 获取 ID 为 1 的用户在 2010-06-01 之后上传的照片 
    $photos = $Photos->fetch(array('user_id' => 1, 'posted_date__gt' => '2010-06-01'));
?>

首先要定义一个 ShardedDBTable 对象,所有的 API 都是通过这个对象开放。第一个参数是对象类型名称, 如果这个名称已经存在,那么将返回之前定义的对象。你也可以通过 get_table('Photos') 这个函数来获取之前定义的 Table 对象。 第二个参数是对应的数据库表名,而第三个参数是数据库线索字段,你会发现在后面的所有 API 中全部需要指定这个字段的值。 第四个参数是字段定义,其中 photo_id 字段的 global_auto_increment 属性被置为 true,这就是前面所说的全局自增 ID, 只要指定了这个属性,框架会处理好 ID 的事情。

如果我们要访问全局库中的数据,我们需要定义一个 DBTable 对象。

<?php
    $Users = new DBTable('Users', 'yp_users', array(
                'user_id'  => array('type' => 'long', 'primary' => true, 'auto_increment' => true),
                'username' => array('type' => 'string'),
            ));
?>

DBTable 是 ShardedDBTable 的父类,除了定义时参数有些不同(DBTable 不需要指定数据库线索字段),它们提供一样的 API。

缓存

我们的框架提供了缓存功能,对开发人员是透明的。

<?php
    $photo = $Photos->load(1, 10001);
?>

比如上面的方法调用,框架先尝试以 Photos-1-10001 为 Key 在缓存中查找,未找到的话再执行数据库查询并放入缓存。当更改照片属性或删除照片时,框架负责从缓存中删除该照片。这种单个对象的缓存实现起来比较简单。稍微麻烦的是像下面这样的列表查询结果的缓存。

<?php
    $photos = $Photos->fetch(array('user_id' => 1, 'posted_date__gt' => '2010-06-01'));
?>

我们把这个查询分成两步,第一步先查出符合条件的照片 ID,然后再根据照片 ID 分别查找具体的照片信息。 这么做可以更好的利用缓存。第一个查询的缓存 Key 为 Photos-list-{shard_key}-{md5(查询条件 SQL 语句)}, Value 是照片 ID 列表(逗号间隔)。其中 shard_key 为 user_id 的值 1。目前来看,列表缓存也不麻烦。 但是如果用户修改了某张照片的上传时间呢,这个时候缓存中的数据就不一定符合条件了。所以,我们需要一个机制来保证我们不会从缓存中得到过期的列表数据。我们为每张表设置了一个 revision,当该表的数据发生变化时(调用 insert/update/delete 方法), 我们就更新它的 revision,所以我们把列表的缓存 Key 改为 Photos-list-{shard_key}-{md5(查询条件 SQL 语句)}-{revision}, 这样我们就不会再得到过期列表了。

revision 信息也是存放在缓存里的,Key 为 Photos-revision。这样做看起来不错,但是好像列表缓存的利用率不会太高。因为我们是以整个数据类型的 revision 为缓存 Key 的后缀,显然这个 revision 更新的非常频繁,任何一个用户修改或上传了照片都会导致它的更新,哪怕那个用户根本不在我们要查询的 Shard 里。要隔离用户的动作对其他用户的影响,我们可以通过缩小 revision 的作用范围来达到这个目的。 所以 revision 的缓存 Key 变成 Photos-{shard_key}-revision,这样的话当 ID 为 1 的用户修改了他的照片信息时, 只会更新 Photos-1-revision 这个 Key 所对应的 revision。

因为全局库没有 shard_key,所以修改了全局库中的表的一行数据,还是会导致整个表的缓存失效。 但是大部分情况下,数据都是有区域范围的,比如我们的帮助论坛的主题帖子, 帖子属于主题。修改了其中一个主题的一个帖子,没必要使所有主题的帖子缓存都失效。 所以我们在 DBTable 上增加了一个叫 isolate_key 的属性。

<?php
$GLOBALS['Posts'] = new DBTable('Posts', 'yp_posts', array(
        'topic_id'    => array('type' => 'long', 'primary' => true),
        'post_id'     => array('type' => 'long', 'primary' => true, 'auto_increment' => true),
        'author_id'   => array('type' => 'long'),
        'content'     => array('type' => 'string'),
        'posted_at'   => array('type' => 'datetime'),
        'modified_at' => array('type' => 'datetime'),
        'modified_by' => array('type' => 'long'),
    ), 'topic_id');
?>

注意构造函数的最后一个参数 topic_id 就是指以字段 topic_id 作为 isolate_key,它的作用和 shard_key 一样用于隔离 revision 的作用范围。

ShardedDBTable 继承自 DBTable,所以也可以指定 isolate_key。 ShardedDBTable 指定了 isolate_key 的话,能够更大幅度缩小 revision 的作用范围。 比如相册和照片的关联表 yp_album_photos,当用户往他的其中一个相册里添加了新的照片时, 会导致其它相册的照片列表缓存也失效。如果我指定这张表的 isolate_key 为 album_id 的话, 我们就把这种影响限制在了本相册内。

我们的缓存分为两级,第一级只是一个 PHP 数组,有效范围是 Request。而第二级是 memcached。这么做的原因是,很多数据在一个 Request 周期内需要加载多次,这样可以减少 memcached 的网络请求。另外我们的框架也会尽可能的发送 memcached 的 gets 命令来获取数据, 从而减少网络请求。

总结

这个架构使得我们在很长一段时间内都不必再为数据库压力所困扰。我们的设计很多地方参考了netlogflickr的实现,因此非常感谢他们将一些实现细节发布出来。

关于作者:

周兆兆(Zola, 不是你熟知的那个),又拍网架构师。6 年 IT 从业经验,不太专注于某项技术,对很多技术都感兴趣。


给 InfoQ 中文站投稿或者参与内容翻译工作,请邮件至editors@cn.infoq.com。也欢迎大家加入到InfoQ 中文站用户讨论组中与我们的编辑和其他读者朋友交流。