數億MySQL數據七步走到MongoDB的操作過程

這篇文章給大家介紹數億MySQL數據七步走到MongoDB的操作過程，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

 一、問題

在好大夫在線內部，S3系統負責各業務方操作日志的集中存儲、查詢和管理。目前，該系統日均查詢量數千萬次，插入量數十萬次。隨著日志量的不斷累積，主表已經達到數十億，單表占用磁盤空間400G+。S3是業務早期就存在的系統，當時為了簡單快速落地，使用了MySQL來存儲，隨著業務的不斷增長，同時也要兼顧性能和可擴展性，到了必須要重新選型的時候了。

新項目命名為：LogStore。

二、目標

1、安全性

S3系統在設計之初，沒有按業務系統考慮數據隔離，而是直接采用 key(系統 + 類名 + id) + 有限固定字段 + 序列化value 的方式進行存儲，這種方式顯然不便于后續集群拆分和管理。LogStore系統要在邏輯上進行數據區域劃分，業務方在接入時要指定app進行必要的權限驗證，以區分不同業務數據，進而再進行插入和查詢操作。

2、通用性

S3主要提供一種3層結構，采用MySQL固定字段進行存儲，這就不可避免的會造成字段空間的浪費。LogStore系統需要提供一種通用的日志存儲格式，由業務方自行規定字段含義，并且保留一定程度的可查詢維度。

3、高性能

S3系統的QPS在300+，單條數據最大1KB左右。LogStore系統要支持當前QPS 10倍以上的寫入和讀取速度。

4、可審計

要滿足內部安全審計的要求，LogStore系統不提供對數據的更新，只允許數據的插入和查詢。

5、易擴展

LogStore系統以及底層存儲要滿足可擴展特性，可以在線擴容，滿足公司未來5年甚至更長時間的日志存儲需求，并且要最大化節省磁盤空間。

三、方案選型

為了達成改造目標，本次調研了四種存儲改造方案，各種方案對比如下：

1、我們不合適—分庫分表

分庫分表主要分為應用層依賴類中間件和代理中間件，無論哪種均需要修改現有PHP和Java框架，同時對DBA管理數據也帶來一定的操作困難。為了降低架構復雜度，架構團隊否定了引入DB中間件的方案，還是要求運維簡單、成本低的方案。

2、我們不合適—TiDB

TiDB也曾一度進入了我們重點調研對象，只是由于目前公司的DB生態主要還是在MGR、MongoDB、MySQL上，在可預見的需求中，也沒有能充分發揮TiDB的場景，所以就暫時擱置了。

3、我們不合適—ElasticSearch

ELK-stack提供的套件確實讓ES很有吸引力，公司用ES集群也有較長時間了。ES優勢在于檢索和數據分析領域，也正是因為其檢索和分析的功能的強大，無論寫入、查詢和存儲成本都比較高，在日志處理的這個場景下，性價比略低，所以也被pass了。

4、適合的選擇—MongoDB

業務操作日志讀多寫少，很適合文檔型數據庫MongoDB的特點。同時，MongoDB在業界得到了廣泛的使用，公司也有很多業務在使用，在MongoDB上積累了一定的運維經驗，最終決定選擇MongoDB作為新日志系統存儲方案。

四、性能測試

為了驗證MongoDB的性能能否達到要求，我們搭建了MongoDB集群，機器配置、架構圖和測試結果如下：

1、機器配置

MongoDB集群3臺機器配置如下：

2、架構圖架構圖

3、測試場景架構圖

本次MongoDB測試采用YCSB（https://github.com/brianfrankcooper/YCSB）性能測試工具，ycsb的workloads目錄下保存了6種不同的workload類型，代表了不同的壓測負載類型，本次我們只用到了其中5種，具體場景和測試結果如下。

(1) 插入平均文檔大小為5K，數據量為100萬，并發100，數據量總共5.265G 左右，執行的時間以及磁盤壓力：

結論：插入100w數據，總耗時219s，平均insert耗時21.8ms，吞吐量4568/s。

(2) 測試90%讀，10%更新，并發100的場景：

結論：總耗時236s，read平均耗時23.6ms，update平均耗時23.56ms，吞吐量達到4225/s。

(3) 測試讀多寫少，100%讀 ，并發100場景：

結論：總耗時123s，平均read耗時12.3ms，吞吐量達到8090/s。

(4) 測試讀多寫少，90%讀，10%插入，并發100的場景：

結論：總耗時220s，read平均耗時21.9ms，insert平均耗時21.9ms，吞吐量達到4541/s。

(5) 測試混合讀寫，50%讀，25%插入、25%更新，并發100的場景：

結論：總耗時267s，read平均耗時26.7ms，update平均耗時26.7ms，insert平均耗時26.6ms，吞吐量為3739/s。

4、測試結果對比架構圖

可以看出MongoDB適合讀多寫少的時候，性能最好，讀寫速率能滿足生產需求。

五、無縫遷移實踐

為了保障業務的無縫遷移，也為了最大化降低業務研發同學的投入成本，我們決定采用分階段切換的方案。

第一步：系統應用層改造+LogStore系統搭建

首先，在S3系統中內置讀開關和寫開關，可將讀寫流量分別引入到LogStore系統中，而新應用的接入可以直接調用LogStore系統，此時結構示意圖如下。

第二步：增量數據同步

為了讓S3系統和LogStore系統中新增數據達到一致，在底層數據庫采用Maxwell訂閱MySQL Binlog的方式同步到MongoDB中，示意圖如下：

Maxwell（http://maxwells-daemon.io）實時讀取MySQL二進制日志binlog，并生成 JSON 格式的消息，作為生產者發送給 Kafka，Logstore系統消費Kafka中的數據寫入到mongodb數據庫中。

至此，對于業務方現有日志類型，新增數據在底層達到雙寫目的，S3系統和LogStore系統存儲兩份數據；如果業務方新增日志類型，則直接調用LogStore系統接口即可。接下來，我們將對已有日志類型老數據進行遷移。

第三步：存量數據遷移

此次遷移S3老數據采用php定時任務腳本(多個)查詢數據，將數據投遞到RabbitMQ隊列中，LogStore系統從RabbitMQ隊列拉取消息進行消費存儲到MongoDB中，示意圖如下：

(1) 由于原mysql表中id為varchar類型并且非主鍵索引，只能利用ctime索引分批次進行查詢，數據密集處進行chunk投遞到mq隊列中。

(2) 數據無法一天就遷移完，遷移過程中可能存在中斷的情況。腳本采用定時任務每天執行20h, 在上線時間停止執行，同時將停止時間記錄到Redis中。

(3) 由于需要遷移數據量較大，在mq和消費者能承受的情況下，盡可能多地增加腳本數量，縮短導數據的時間。

(4) 腳本執行期間，觀察業務延時情況和MySQL監控情況，發現有影響立即進行調整，以保障不影響正常業務。

第四步：校驗數據

老數據導入完成后，下面就要對老數據進行校驗，校驗從兩個方面進行: 數據量和數據完整性。

•  數據量：基于S3系統老數據的id, 查詢在MongoDB中是否存在，如果不存在則進行補償重發；

•  數據完整性：對于S3和MongoDB中的數據按照相同規則進行md5校驗，校驗不通過則進行補償重發。

第五步：數據雙寫

將應用層預制的寫開關打開，將流量導入到LogStore中，此時MySQL的流量并沒有停掉，繼續執行binlog同步。結構如下：

從圖中可以看到，從S3調用點的寫接口的流量都寫入到MongoDB數據庫backuplogs集合中，為什么不直接寫入到logs表中呢？留個小懸念，在后文中有解釋。

第六步：灰度切換S3讀到LogStore系統

上文我們提到，對于S3系統應用層讀寫調用點均分別內置了切換開關，打開應用層讀開關，所有的讀操作全部走LogStore, 切換后示意圖如下所示：

第七步：灰度切換寫接口到LogStore系統

打開應用層寫開關，所有寫操作會通過mq異步寫到MongoDB中，那如何證明應用層寫調用點修改完全了呢？

上文中雙寫數據一份到logs表中，一份到backuplogs表中，通過Maxwell的Binlog同步的數據肯定是最全的，數據量上按理來說 count( logs) >= count(backuplogs), 如果兩個集合一段時間內的數據增量相同，則證明寫調用點修改完全，可以去掉雙寫，只保留LogStore這條線，反之需要檢查修改再次驗證。切換寫完成后，示意圖如下：

六、MongoDB與故障演練

故障演練能夠檢測服務是否真正高可用，及時發現系統薄弱的環節，提前準備好預案減少故障恢復時間。為了驗證MongoDB是否真正高可用，我們在線下搭建了MongoDB集群：

同時，我們編寫腳本模擬用戶MongoDB數據插入和讀取，基于好大夫在線自研故障演練平臺，對機器進行故障注入，查看各種故障對用戶的影響。故障演練內容CPU、內存、磁盤、網絡和進程Kill等操作，詳情如下圖所示：

實驗結果：

•  CPU、磁盤填充和磁盤負載對MongoDB集群影響較小；

•  內存滿載可能會發生系統OOM，導致MongoDB進程被操作系統Kill，由于MongoDB存在數據副本和自動主從切換，對用戶影響較小；

•  網絡抖動、延遲和丟包會導致mongos連接服務器時間變長，客戶端卡頓的現象發生，可通過網絡監控的手段監測；

•  分別主動Kill掉MongoDB的主節點、從節點、仲裁節點、mongos、config節點，對整個集群影響較小。

整體而言，MongoDB存在副本和自動主從切換，客戶端存在自動檢測重連機制，單個機器發生故障時對整體集群可用性影響較小。同時，可增加對單機器的資源進行監控，達到閾值進行報警，減小故障發現和恢復時間。

1、MongoDB的使用

•  MongoDB數據寫入可能各個分片不均勻，此時可以開啟塊均衡策略；由于均衡器會增加系統負載，最好選擇在業務量較小的時候進行；

•  合理選擇分片鍵和建立索引，會使你的查詢速度更快，這個要具體場景具體分析。

2、遷移數據

•  必須保留唯一標識數據的字段，最好是主鍵id，方便校驗數據；

•  一定要考慮多進程，腳本要自動化，縮短遷移時間和減小人工介入；

•  遷移過程中，要時刻關注數據庫、中間件及應用相關指標，防止導出導入數據影響正常業務；

•  要在同樣配置的環境下充分演練，提前制定數據比對測試用例，以防止數據丟失；

•  每一步線上操作（如切換讀寫），都要有對應的回滾計劃，最大限度降低對業務的影響。 

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