select選擇框必輸校驗_輪子這么多，我們為什么選擇自研NewSQL

作者介紹

李鑫，滴滴資深軟件開發工程師，多年分布式存儲領域設計及開發經驗。曾參與NoSQL/NewSQL數據庫Fusion、分布式時序數據庫sentry、NewSQL數據庫SDB等系統的設計開發工作。

一、背景

Fusion-NewSQL是由滴滴自研的在分布式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，但是由于滴滴多條業務線(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，分庫分表方案對于頻繁的Schema變更操作并不友好，會導致DBA任務繁重，變更周期長，并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。鑒于上述情況，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布式NewSQL方案TiDB。雖然TiDB是非常優秀的NewSQL產品，但是對于我們的業務場景來說，TiDB并不是非常適合，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由于要滿足事務，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，并不真正需要分布式事務，或者說可以通過其他補償機制，繞過分布式事務。這是由于業務場景決定的。
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。

基于以上原因，我們開啟了自研符合自己業務需求的NewSQL之路。

我們的基礎

我們并沒有打算從0開發一個完備的NewSQL系統，而是在自研的分布式KV存儲Fusion的基礎上構建一個能滿足我們業務場景的NewSQL。Fusion是采用了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：

我們采用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轉發數據到后端Fusion的數據節點。proxy到后端數據節點的轉發，是根據請求的key計算hash值，然后對slot分片數取余，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。

有了一個高并發，低延遲，大容量的存儲層后，我們要做的就是在之上構建MySQL協議以及二級索引。那么如何將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，后面會詳細說。

二、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。

三、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：

四、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復的，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。

后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

1)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，并將數據存儲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，并將索引數據寫入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。由于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。

2)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，構建查詢范圍，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范圍的時候，前綴必須固定，映射到SQL語句到時候，意味著where到條件中，范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范圍查詢。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，這部分后面會詳細說明。

Schema變更

用戶涉及Schema變更時，會以工單形式發給管控系統。管控系統審批過后，會將變更請求推給配置中心，配置中心進行安全性檢查后，將新的Schema寫入到存儲中，并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。對于歷史數據，并不真正去修改數據，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，就隱藏掉多余字段不展示。

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。這里有個優化點，掃描slave而不是master，避免對線上產生影響。

五、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，然后構建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將轉換后的數據以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，這里包括了寫memtable，還有可能memtable寫滿，發生flush以及觸發后臺的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。

基于上述的痛點，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并發處理數據，并構建RocksDB能識別的sst存儲文件，繞過復雜的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(這里可以Hive中多個字段組成一個Fusion-NewSQL字段)。
Hadoop遍歷Hive表，并且通過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，之后，將數據直接構建成、Rocksdb能識別的sst，并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復雜的寫鏈路，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映射關系即可，不必再關心實現。

通過ElasticSearch實現復雜查詢

在業務使用MySQL或Fusion-NewSQL的過程中，我們發現有這樣一種場景：業務的查詢條件很復雜，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ElasticSearch作為MySQL或Fusion-NewSQL的下游，將數據導入Elastic Search，然后通過ElasticSearch豐富的搜索能力，先從ElasticSearch中獲取數據在MySQL或Fusion-NewSQL的主鍵，然后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，可以將需要做復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ElasticSearch交互的復雜邏輯，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范圍檢索的能力。

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ElasticSearch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ElasticSearch的DSL語句，從ElasticSearch獲取主鍵，再從Data集群獲取。由于ElasticSearch查詢的延遲比較慢，Fusion-NewSQL可以支持一張表的多個索引采用KV索引和ES索引并存，對于延遲要求高，查詢條件相對簡單的使用KV索引；對于查詢條件復雜，延遲要求不高的使用ES索引。

六、總結

Fusion-NewSQL當前已經接入訂單、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。