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 PLRU淘汰策略略 ⾼高并发 ≠ ⾼高性能 减少等待 异步: Future, Callback, React框架 流程拆分 减少锁：CAS原语 减少锁等待: 读写锁, 细粒度锁 写⼊入数据流程 IOThreads 接收请求 Requests Queue WriteThread 处理理 FlushThread 刷盘 ReplicationThread 发送复制请求 IOThreads

• 实际应用效果 • 未来规划 单机房遇到的问题 可用性低 响应时间慢 系统扩容难 可用性低 响应时间慢 系统扩容难 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些技术挑战 • 讯飞输入法解决方案 • 实际应用效果 • 后续规划 技术挑战 几十毫秒的延迟； 跨机房性能较慢 机房天然延迟 专线费用高； 专线不稳定 跨机房专线问题 依赖小服务，有一 定改造成本； 存储系统自带同步 不成熟； 自研组件之间同步 数据同步 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些技术挑战 • 讯飞输入法异地多活解决方案 • 实际应用效果 • 未来规划 业务特点分析 业务分类 业务举例 业务特点 场景归类 核心业务 皮肤、表情、资源、广告、应用墙译等 读多写少 主从模式 （单点写，多点读） 用户个性化数据同步、账号等 读写均衡 多主模式 （多点读写） （多点写，单点读， 单点写，多点读） 非核心业务 老版本兼容服务、运营活动、配置、管 理平台、官网、论坛等 N/A 本地模式 （单点读写） 设计思路 核心业务异地多活 精准流量调度 数据同步 多元化 最终一致性 依赖关系优化 配套系统支撑 主 从 多 主 汇 聚 混 合 场景区分 封装屏蔽细节 容量合理规划 当前总体架构 合肥 北京 广州 HTTPDNS 智能DNS

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 • 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 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 • Zookeeper选主 • 元数据Zookeeper存储 Cellar—中心节点架构演进 一致性： • 主备强一致 • observer同步强一致 • Cellar起源 • 中心节点架构演进 • 节点高可用和异地容灾 • 服务可用性提升 • Cellar规划 目录 存储节点Failover，越快越好？ • 数据补全对业务影响 • 机器宕机五分钟，数据补全两小时 节点升级，先切走流量再操作？

构建强⼀一致性分布式数据库 TiDB 沈泰宁 R & D Engineer @ PingCAP ⾃自我介绍 ⾃自我介绍 • 沈泰宁 • R&D Engineer @ PingCAP • Maintainer • rust-prometheus • grpc-rs • … ⽬目录 • What is TiDB? • How to test? What is TiDB? Single

分布式事务，补偿、撤销机制 接口缓存，热数据尽可能前置 DB跟随服务 代码、逻辑、结构等都要适时重构 最终架构[简版] 移动后台打散，界限趋于不明显 极大消除冗余，三级两层划分 底层服务有序汇总直面前端 流量统一出口 积分系统 优惠券 基金服务 保险服务 理财服务 支付中心 电子签章 第三方系统 营销支持 基础服务 数据支持 批处理 … 网关(略) 共享资源串行操作 数据一致性(脏读,丢失更新等) 业务纵向拆分，化整为零 资源拆分，横向扩展 cache，index，partition parallel non-blocking sync、lock，cas 额度、库存、积分、优惠券… CAP 数据竞争� [sql方案示例] 乐观锁，带来重试代价 悲观锁，开销大，吞吐量差 数据库锁(全局标识拦截)： where stock-X>=0 限流： max_connections(db) max_request+max_threads(middleware) 数据竞争� [NoSql方案示例] 内存操作 单线程原子操作 高可用保障 兜底策略 限流、熔断： maxclients(redis) max_request+max_threads(middleware)

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 系统通道 API 用户筛选 用户分发 推送通道 极光通道 共享通道 短信通道 极光推送后台系统架构 iOS SDK Android 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 极光推送后台系统架构 01 Segment Conn StatCenter OnlineMsg 异步化 • 充分利用资源，减少请求等待时间，提升系统吞吐量 • 消息化请求 • MQ - RabbitMQ, RocketMQ • 模块间解耦 • IDC数据同步 • 异步RPC • ICE 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 OnlineMsg Data0-0 Data0-1

缺乏分布式运算和集中管理功能 无法做到高可用 TBSchedule Elatic-Job Java事实任务标准 关注点在定时任务而非数据， 缺少分布式并行调度的功能 阿里早期开源的分布式任务调度系 统，代码略陈旧 作业类型较单一，只能是获取/处理 数据一种模式 当当开源的分布式任务调度系统 代码较新，使用Quartz进行调度。提供 高可用和分布式功能 功能单一，只支持Java，不支持 作业调度器 控制台UI 消息系统 控制、调度结果下发 作业控制 结点监听 作业调度 执行日志 监控日志 日志查询 消息订阅 告警信息 执行结果 统一认证 架构体系 部署模型(跨机房) IDC-A IDC-B 接入域-A 执行结点 作业实现 ZK saturn-zk-* saturn.vip.com 控制台集群 (Tomcat) ZK Observe r ob-saturn-zk-* PathA=0 解决办法： 监听逻辑不做值判断，只做事件判断；保证处理逻辑幂等。 坑2-ZK掉线恢复后状态改变 Executor-A Executor-B ZK断线 接管分片1 分片1的zk数据被修改 执行分片1 ZK重连成功 断线前未完成的ZK 操作继续执行 解决办法： 断线重连后要判断连接sessionid是否己发生改变，如果发生改变 ，则不再继续之前的操作 坑3-Quartz反复销毁重建导致OOM

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 分级预案，对降级点进⾏行行预案编 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 Application SDK 熔断降级接⼊入 熔断 降级 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）

多团队协同的分布式环境下，不仅环境“重”，而且外部的服务是别的团队开发 的，你很难得到一个稳定、快速的外部服务提供环境，在此背景下进行功能/接口 调测存在如下困难： 开发依赖重 联调成本高 变动把控困难 拆 应用拆分 数据拆分 团队拆分 分布式服务 API Gateway 分布式文件 分布式缓存 分布式消息 DB Cluster 连接 序列化 路由 负载均衡 … 问题示例 1. 我依赖一个 依赖的远程服务逻辑发生变化了，但负责它的团队没有通知到 我，结果上线后直接导致生产事故。 5. 我和其他团队共用一套分布式缓存服务，为了防止数据覆盖， 我只能和别人轮流排队上线调试，我等了一天，结果只能用一 个小时。 6. 我写了个消息Consumer，布到线上准备测测，结果，别人的消 息先到了，一下把我的预置数据全搞乱了… 7. 我的开发机性能还行，我想自己装一套依赖环境提高开发调测 效率，结果消息服务、缓存服务、服务框架装完一启动，80% mock能力启用时，服务容器初始化期间将加载mock数据文件到内存中，每个服务请求将和mock数据的入参定 义进行比对，满足（静态匹配 或动态匹配）规范的请求，直接用mock数据的出参定义作为服务调用的结果。 应用无感知 无需修改应用代码，单元测试代码中也无需添加任何的mock语句。 服务 调用 Invoker … Remote Call 负载均衡 策略 Runtime Mock数据文件 远程服务 Mock配置

•负责酒旅搜索排序推荐 •负责酒旅数据仓库和数据产品建设 •2014年之前 美团网技术部数据组 •参与数据平台搭建 •负责全平台数据仓库和数据产品建设 •2011年 百度电子商务事业部 •有啊商城的开发 •2010年毕业于中科院计算所 Outline •美团点评酒旅业务简介 •基于用户画像的召回策略演进 •基于L2R的排序策略优化 •从海量大数据的离线计算到高并发在线服务的推荐引擎架构设计 周边游频道内推荐 2016Q1 搜索少/无结果推荐 2016Q2 详情页推荐 2016Q3 酒旅交叉推荐 2016Q4 点评旅游推荐 酒店住宿 境内度假 境外度假 大交通 搜索/推荐 数据产品 酒旅数据仓库 数据挖掘 集团数据平台 旅游推荐产品形态 旅游场景下用户兴趣点不明 确，频道内超过50%订单来 自推荐 需求个性化 推荐形式多样 本异地差异大 季节性明显 旅游推荐面临的问题 本异地差异大 常驻城市!=浏览城市 (重庆人浏览北京) 异地用户购买的热销POI (所有非北京人购买的热 销POI) 销量按时间衰减 热销策略 •精确统计POI销量 •Deal -> POI •POI售卖数据不准 •客户端埋点 POI详情页 F_poiid DEAL详情页 F_poiid 下单页 F_poiid 用户画像 常驻 •模型 •LR：预测常驻城市与某维度城市相等的概率 •样本