分布式KV存储Cellar演进之路 美团点评·基础架构 齐泽斌 美团点评基础架构部，存储研发团队负责人 • Cellar：分布式KV存储服务 • Databus：数据库变更实时传输服务 • Venus：图片服务 11年毕业于天津大学 11 年到 14 年任职于百度，负责分布式文件系统和 KV 存储系统研发 有多年分布式存储研发经验 个人简介 • Cellar起源 • 中心节点架构演进 • 美团引入阿里Tair作为NoSQL存储 • 14年底 大范围应用，并对Tair修修补补，积累领域问题 • 16年初 基于开源版本研发新一代KV存储系统Cellar • Now Cellar日请求量达万亿级，美团点评最大NoSQL存储 Cellar起源 Cellar起源—Tair架构 路由表 Cellar起源—Tair架构 HASH Key 桶号 存储节点 固定HASH算 法 法 固定数目 数据分片 桶->存储节点 对照表 Cellar起源—Tair架构 服务层 请求 mdb 响应 ldb fdb rdb 引擎层 迁移 复制 • 中心化集群问题 • 可用性问题 • 性能问题 • 运维问题 Cellar起源—Tair问题 Cellar起源 架构升级 性能优化 可用性优 化 可运维性 Cellar 开源 Tair • Cellar起源

⾼高可⽤用分布式流数据存储设计 李玥 京东集团 技术架构部 架构师 ⾃自我介绍 ⾃自我介绍 李李玥 京东集团 技术架构部 架构师 负责主导设计新⼀一代京东消息中间件系统，专注于流数据的⼀一致性分发和可靠存储、分布式实时计算和⾼高可⽤用分 布式系统架构等技术领域。 从事互联⽹网研发、架构10余年年，曾在浪潮集团、当当⽹网等公司从事架构相关⼯工作。2017年年加⼊入京东，期间提升京 如何定位？如何融入生态系统？ How 如何实现？如何优化？ WHY 为什什么需要流数据存储？ 单体应⽤用 烟筒式 SOA 微服务 那些年年的服务 MySQL ES HDFS KV HBase Hive 这些年年的数据 Services Data MySQL ES HDFS KV HBase Hive 统⼀一的流数据存储平台 我们的愿景 Services Streaming Storage Storage Data 有序 Append only：尾部写入，不变 顺序读取 分布式 高性能 可靠性 顺序一致性 （近乎）无限容量 我们需要什什么样的存储？ WHAT Pub/Sub Powered by United Stream Store Streaming Connector Distributed Application Coordinating Service

ArchSummit 全球架构师峰会 深圳站 2015 中型创业公司的 技术管理之痛 By 龚银 何谓「中型创业公司」 创业 公司 中型 创业公司 成熟 公司 自我介绍 从事过传统IT、搞过硬件、短暂创业、玩过互联网、...... 金蝶 比格邦 天猫 一加 12 • 传统IT • ERP • 广电行业 • 硬件 • 重视规划和系统思维的作用，根据现状随时调整轻重缓急 充分的沟通机制和反馈机制，让大家都能有一致的理解 聚焦与系统思维 技术和管理比重随时调整和平衡 技术、业务和管理的平衡 技术管理者大多对技术热衷，对管理忽视 技术、业务、系统花费精力和时间太多，团队管理精力太少 平衡 时间的分配：轻重缓急，适度授权 根据团队规模和业务情况，选择合适自己的占比 制定规划，不同的时间点和阶段重心进行调整 个人的几点有效实践 锻炼身体，保持良好的体力和心态 每天写管理日志，如实记录，定期反思 保持学习，每天至少预留30分钟时间思考,30分钟时间学习 定期的一对一会谈 心态、视野、行动 不同公司不同阶段有不 同的关注点和解决方法 ，没有标准答案，思考 并实践，找到最合适自 己的路 文化 管理 组织 技术 “在担任CEO的8年多时间里 ，只有3天是顺境，剩下的8

级是如 何实现的 • 缺乏UI、没有灵活的参数、策略略配置，没有预案制定管理理能⼒力力 业务保障平台建设之路路 业务保障平台建设之路路 服务管理理 策略略管理理 预案制定 线上演练 • 降级服务统⼀一注册管理理，通过降 级服务质量量数据从整体反映各应 ⽤用的降级点和可⽤用性保障措施 • 降级策略略集中管理理，通过参数 化、配置化、脚本化⽅方式实现线 上策略略的灵活调整 • 依据服务重要程度，从全局制定 排，并跟踪监控降级链路路的执⾏行行 • 发现潜在故障，多维度验证预案 有效性，评估系统可靠性，提供 降级策略略、参数调整的优化依据 整体架构 Agent 服务降级注册 降级熔断通知 元数据存储 控制 中⼼心 ETCD ETCD ETCD ETCD 服务注册监听 降级控制中⼼心 元数据 TurboMQ 熔断降级监听 Application Application 流控 隔离 实时策略略推送 数据采集 应⽤用管理理 策略略管理理 流控管理理 预案管理理 指标管理理 监控告警 数据⼤大盘 脚本开发 ETCD管理理 故障演练 业务保障管理理后台 应⽤用JVM进程 故障动态注⼊入 Attach 故障注⼊入 指标聚合查询 熔断降级计算（Flink） ⽇日志中⼼心 KAFKA 数据采集、计算、存储 指标（HBase） 指标明细（ES） 降级⽇日志（ES）

应⽤用开发⼈人员 诉求: 灵活易易使⽤用的API 技术点: 性能，事务，分布式，安全等⾮非功能性需求 API服务 ⼯工作内容: • 接收外部请求并响应: 如HTTP请求, 消息处理理 • 事务管理理 • 认证 • 缓存 • ⽇日志 • 异常处理理 • 配置 • Session 技术⼈人员关注的层 腐化案例例: ⼤大量量业务逻辑堆积 模型: • View Object • 领域模型和领域逻辑，关注业务概念。 前端应⽤用 API服务 领域模型 基础设施 ⼲干系⼈人: 业务领域专家，业务领导 诉求: 表现业务概念和实现业务价值 要点: 业务建模和复杂性管理理 ⼯工作内容: • 建⽴立业务模型，并体现在代码上 • 管理理模型复杂度，适度拆分模块 • 实现业务逻辑 业务⼈人员关注的层 业务领域 腐化案例例: 亏空 ⼤大量量技术术语业务⼈人员完全看不不懂 模型: API服务 业务领域 基础设施 业务模型: 精确表达⼀一个业务概念，分治管理理复杂度 存储模型: 性能最优化 DDD分层架构 不不同模型适配(动词) HTTP⽅方法: POST GET PUT DELETE 前端应⽤用 API服务 业务领域 基础设施 业务操作: 注册 注销 登录 退出 修改 撤销 存储动作: INSERT UPDATE DELETE DDD分层架构治理理 HTTP⽅方法:

Apps(Spider/Index/Search) 数据中心操作系统(DCOS) • 进程调度&内存管理 - Galaxy - 应用部署和任务调度 • 锁和信号量 - Nexus - 分布式锁 - 分布式通知 • 文件系统 - The Baidu File System - 持久化存储 百度文件系统架构 设计一个分布式系统要考虑的 • 数据与计算的分片 • 分区故障容忍 • 数据一致性 一致性哈希、虚拟节点 • 按范围、数据量分 - 使用简单 - 需要管理元数据 - 中心化与去中心化 元数据管理 • 去中心化 - P2P技术 - 潜在的一致性问题 - 能管理的元数据有限 • 中心化 - 设计实现简单 - Master节点易成为瓶颈 中心化的解决方案 • Master-Slave模型 - Master是管理者 - Slave是执行者 • 解决Master节点瓶颈 - - 常规操作不经过Master • 一般计算系统 • Bigtable、Tera等存储系统 - 使Master无状态 • 非最底层系统都可以设计无状态Master - Master分布化 • BFS选择的解决方案 NameServer Cluster 故障容忍 • 设备都是会坏的 - 假设的服务器MTBF是30年 - 搭建一个1万台服务器的系统 - 每一两天就坏一个 • 典型数据中心

服务 调用 脚本引擎 Mock数据规范 格式规范： 1.静态匹配 2.动态匹配 3.多版本支持（服务版本） 管理规范： 1.服务谁提供，就由谁负责相应Mock数据的 制作。 2.mock数据可被使用者二次修改或替换。 3.mock数据独立工程管理。 静态匹配（json） 动态匹配（脚本） 在线抓取Mock数据 手工编写应用服务的mock数据往往工作量巨大，尤其是对 其它分布式服务的调测支持 对象存储 1.分布式环境下，为不同开发团队/人员配置独立的文件路径（Direction、Bucket）可以有效进行资源隔离。 2.单机环境下，可以参考MQ，采用本地File I/O实现的存储机制来mock 。 DataBase SandBox 1.为每个开发人员或测试人员提供一个单独（schema/catalog）的测试数据库。 2.预置数据独立管理，并通过测试框架提供预置数据前置导入及后置清除能力。 逻辑上支持“租户”隔离模式的分布式服务一般对多团队并行开发/调测的支持较好，分布式环境下，一般不会成为工程效率提升 的瓶颈。针对这类服务，不用急于构建其Mock服务，可以根据其特性，寻找成本较低的实现途径。 分布式文件/对象存储 Tom/assets/product/… John/assets/product/… Mike/assets/product/… DB/RDS schema1 schema2 schema3

设计要点十二：全链路压测 www.163yun.com 微服务平台总览 容器平台 (多集群基础设施) Pod & Deployment 网络 Calico, OVS 存储 Ceph 滚动更新 弹性伸缩 日志中心 基础设施监控 开 发 集 群 测 试 集 群 生 产 集 群 API网关 (流量接入层) 路由 路由 插件 分流 流量 大屏 账户 审计 CICD (开发流程管理) 代 码 检 出 代 码 编 译 镜 像 构 建 集 成 测 试 自 动 部 署 流水线管理 测试平台 (集成，场景测试) 单接口 用例 场景 用例 执行 集 定时 执行 接口 Mock 覆盖 率 生产镜像仓库 测试镜像 仓库 历史 管理 批量 导入 接口 监控 www.163yun 服务管理 www.163yun.com ZIP源码包 持续集成 重新开发 迭代修改 个性开发 统一模版 接口统一 利于复用 文档一致 减少沟通 某视频监控企业：IT资产沉淀与IT能力复用 持续集成 容器化 注册发现 服务管理 www.163yun.com 开发集群 测试集群 CICD (开发流程管理) 流水线管理 代码

极光推送后台系统架构 • 后台系统架构基本原则 • 链接管理 • 系统安全 • 新技术的应用 目录 关于极光 36.9 万 开发者 107.6 万 APP 198 亿 移动终端 10.4 亿 月独立 活跃设备 90 % 覆盖率 亿级长连接用户 SDK多版本并存 消息实时性 触达率要求 移动网络环境复杂性 海量用户数据存储 消息推送系统面临的挑战 极光推送服务架构 JCache JMQ DB 极光推送后台系统架构 02 01 06 03 07 05 04 08 模块化 异步化 并行化 缓存化 程序及系统优化 基础组件服务化 链接管理 系统安全 09 新技术的应用——K8S部署业务 模块化 • 模块业务逻辑All In导致相互影响，更新升级难度大 • 功能按照业务拆分解耦 • 数据和业务分离 • 快速迭代 • 模块间通过MQ/RPC交互 RocketMQ • 模块间解耦 • IDC数据同步 • 异步RPC • ICE - 负载均衡，AMI，AMD，多线程 极光推送后台系统架构 02 并行化 • 横向扩展处理能力 • 数据分片存储 • 多节点+分片+多副本架构 • 数据读写动态路由 • 请求并行处理 • 模块级别并行 • 代码级别并行 极光推送后台系统架构 03 MQ Segment OnlineMsg OnlineMsg

2011.12 宜人贷成立 2012.3 网站上线 2013.9 移动APP上线 2015.12 纽交所上市 2017 财富管理平台 网贷平台 YEP 业务� 多元化发展� [部分] 网贷平台 财富管理平台 YEP 第二部分 移动后台架构演进 初创阶段 效率优先，快速响应，第一要务是生存 成长阶段 用户和业务持续上量，业务快速发展 WEB AND/IOS/H5/Open 静态站 网贷服务 借款流程 Cache集群 安全加密 网贷服务 CDN 支付结算 订单 DB从 批 处 理 系 统 活动 DB主 DB从 版本管理 产品 ... 同步 …... 网站、基础服务 移动后台 业务和团队规模迅速扩张 粗粒度服务化，基础设施完善 CDN/页面缓存/静态站/缓存集群 移动后台旁路 流程double，冗余开始出现 账户中心 Pc Web 支付/钱包 外 部 系 统 流控 熔断 限流 版本 更多... 标签 用户 管理平台 产品 理财单 渠道 版本 5G 措施:剥组件,拆单体,合冗余 移动后台打散 轻业务上浮 重业务下沉 API接入 指标监控 配置管理 业务前置配置 日志 配置系统 安全控制 拦截、校验 接口签名 加解密 防刷 攻击类 接口缓存 接口重写