這篇文章主要介紹了使用FriendFeed來提升MySQL性能的方法,用其來存儲無模式的數據從而能夠維護索引,需要的朋友可以參考下

背景

我們使用MySQL存儲了FriendFeed的所有數據。數據庫隨著用戶基數的增長而增長了很多。現在已經存儲了超過2.5億條記錄與一堆涵蓋了從評論和“喜歡”到好友列表的其他數據。

隨著數據的增長，我們也曾迭代地解決了隨著如此迅猛的增長而帶來的擴展性問題。我們的嘗試很有代表性，例如使用只讀mysql從節點和memcache來增加讀取吞吐量，對數據庫進行分片來提高寫入吞吐量。然而，隨著業務的增長，添加新功能比擴展既有功能以迎合更多的流量變得更加困難。

特別的，對 schema 做改動或為超過 1000-2000 萬行記錄的數據庫添加索引會將數據庫鎖住幾個小時。刪除舊索引也要占用這么多時間，但不刪除它們會影響性能;因為數據庫要持續地在每個INSERT上讀寫這些沒用的區塊，并將重要的區塊擠出了內存。為避免這些問題需要采取一些復雜的措施(例如在從節點上設置新的索引，然后將從節點與主節點對調)，但這些措施會引發錯誤并且實施起來比較困難，它們阻礙了需要改動 schema/索引才能實現的新功能。由于數據庫的嚴重分散，MySQL 的關系特性(如join)對我們沒用，所以我們決定脫離 RDBMS。

雖然已有許多用于解決靈活 schema 數據存儲和運行時構建索引的問題(例如 CouchDB)的項目。但在大站點中卻沒有足夠廣泛地用到來說服人們使用。在我們看到和運行的測試中，這些項目要么不穩定，要么缺乏足夠的測試(參見這個有點過時的關于 CouchDB 的文章)。MySQL 不錯，它不會損壞數據;復制也沒問題，我們已經了解了它的局限。我們喜歡將 MySQL 用于存儲，僅僅是非關系型的存儲。

幾經思量，我們決定在 MySQL 上采用一種無模式的存儲系統，而不是使用一個完全沒接觸過的存儲系統。本文試圖描述這個系統的高級細節。我們很好奇其他大型網站是如何處理這些問題的，另外也希望我們完成的某些設計會對其他開發者有所幫助。

綜述

我們在數據庫中存儲的是無模式的屬性集(例如JSON對象或python字典)。存儲的記錄只需一個名為id的16字節的UUID屬性。對數據庫而言實體的其他部分是不可見的。我們可以簡單地存入新屬性來改變schema(可以簡單理解為數據表中只有兩個字段：id,data;其中data存儲的是實體的屬性集)。

我們通過保存在不同表中的索引來檢索數據。如果想檢索每個實體中的三個屬性，我們就需要三個數據表-每個表用于檢索某一特定屬性。如果不想再用某一索引了，我們要在代碼中停止該索引對應表的寫操作，并可選地刪除那個表。如果想添加個新索引，只需要為該索引新建個MySQL表，并啟動一個進程異步地為該表添加索引數據(不影響運行中的服務)。

最終，雖然我們的數據表增多了，但添加和刪除索引卻變得簡單了。我們大力改善了添加索引數據的進程(我們稱之為“清潔工")使其在快速添加索引的同時不會影響站點。我們可以在一天內完成新屬性的保存和索引，并且我們不需要對調主從MySQL數據庫，也不需要任何其他可怕的操作。

細節

MySQL 使用表保存我們的實體，一個表就像這樣 :

1. CREATE TABLE entities ( 
2. added_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, 
3. id BINARY(16) NOT NULL, 
4. updated TIMESTAMP NOT NULL, 
5. body MEDIUMBLOB, 
6. UNIQUE KEY (id), 
7. KEY (updated) 
8. ) ENGINE=InnoDB; 

之所以使用 added_id 個字段是因為 InnoDB 按物理主鍵順序存儲數據，自增長主鍵確保新實例在磁盤上按順序寫到老實體之后，這樣有助于分區讀寫(相對老的實體，新實體往往讀操作更頻繁，因為 FriendFeed 的 pages 是按時間逆序排列)。實體本身經 python 字典序列化后使用 zlib 壓縮存儲。

索引單獨存在一張表里，如果要創建索引，我們創建一張新表存儲我們想要索引的數據分片的所有屬性。例如，一個 FriendFeed 實體通過看上去是這樣的：

1. { 
2. "id": "71f0c4d2291844cca2df6f486e96e37c", 
3. "user_id": "f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf", 
4. "feed_id": "f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf", 
5. "title": "We just launched a new backend system for FriendFeed!", 
6. "link": "http://friendfeed.com/e/71f0c4d2-2918-44cc-a2df-6f486e96e37c", 
7. "published": 1235697046, 
8. "updated": 1235697046, 
9. } 

我們索引實體的屬性 user_id，這樣我們可以渲染一個頁面，包含一個已提交用戶的所有屬性。我們的索引表看起來是這樣的：

1. CREATE TABLE index_user_id ( 
2. user_id BINARY(16) NOT NULL, 
3. entity_id BINARY(16) NOT NULL UNIQUE, 
4. PRIMARY KEY (user_id, entity_id) 
5. ) ENGINE=InnoDB; 

我們的數據存儲會自動為你維護索引，所以如果你要在我們存儲上述結構實體的數據存儲里開啟一個實例，你可以寫一段代碼(用 python)：

1. user_id_index = friendfeed.datastore.Index( 
2. table="index_user_id", properties=["user_id"], shard_on="user_id") 
3. datastore = friendfeed.datastore.DataStore( 
4. mysql_shards=["127.0.0.1:3306", "127.0.0.1:3307"], 
5. indexes=[user_id_index]) 
6.  
7. new_entity = { 
8. "id": binascii.a2b_hex("71f0c4d2291844cca2df6f486e96e37c"), 
9. "user_id": binascii.a2b_hex("f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf"), 
10. "feed_id": binascii.a2b_hex("f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf"), 
11. "title": u"We just launched a new backend system for FriendFeed!", 
12. "link": u"http://friendfeed.com/e/71f0c4d2-2918-44cc-a2df-6f486e96e37c", 
13. "published": 1235697046, 
14. "updated": 1235697046, 
15. } 
16. datastore.put(new_entity) 
17. entity = datastore.get(binascii.a2b_hex("71f0c4d2291844cca2df6f486e96e37c")) 
18. entity = user_id_index.get_all(datastore, user_id=binascii.a2b_hex("f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf")) 

上面的 Index 類在所有實體中查找 user_id，自動維護 index_user_id 表的索引。我們的數據庫是切分的，參數 shard_on 是用來確定索引是存儲在哪個分片上(這種情況下使用 entity["user_id"] % num_shards)。

你可以使用索引實例(見上面的 user_id_index.get_all)查詢一個索引，使用 python 寫的數據存儲代碼將表 index_user_id 和表 entities 合并。首先在所有數據庫分片中查詢表 index_user_id 獲取實體 ID 列，然后在 entities 提出數據。

新建一個索引，比如，在屬性 link 上，我們可以創建一個新表：

1. CREATE TABLE index_link ( 
2. link VARCHAR(735) NOT NULL, 
3. entity_id BINARY(16) NOT NULL UNIQUE, 
4. PRIMARY KEY (link, entity_id) 
5. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 

我們可以修改數據存儲的初始化代碼以包含我們的新索引：

1. user_id_index = friendfeed.datastore.Index( 
2. table="index_user_id", properties=["user_id"], shard_on="user_id") 
3. link_index = friendfeed.datastore.Index( 
4. table="index_link", properties=["link"], shard_on="link") 
5. datastore = friendfeed.datastore.DataStore( 
6. mysql_shards=["127.0.0.1:3306", "127.0.0.1:3307"], 
7. indexes=[user_id_index, link_index]) 

我可以異步構建索引(特別是實時傳輸服務)：

1. ./rundatastorecleaner.py --index=index_link 

一致性與原子性

由于采用分區的數據庫，實體的索引可能存儲在與實體不同的分區中，這引起了一致性問題。如果進程在寫入所有索引表前崩潰了會怎樣?

許多有野心的 FriendFeed 工程師傾向于構建一個事務性協議，但我們希望盡可能地保持系統的簡潔。我們決定放寬限制：

保存在主實體表中的屬性集是規范完整的

索引不會對真實實體值產生影響

因此，往數據庫中寫入實體時我們采用如下步驟:

使用 InnoDB 的 ACID 屬性將實體寫入 entities 表。

將索引寫入所有分區中的索引表。

我們要記住從索引表中取出的數據可能是不準確的(例如如果寫操作沒有完成步驟2可能會影響舊屬性值)。為確保采用上面的限制能返回正確的實體，我們用索引表來決定要讀取哪些實體，但不要相信索引的完整性，要使用查詢條件對這些實體進行再過濾：

1.根據查詢條件從索引表中取得 entity_id

2.根據 entity_id 從 entities 表中讀取實體

3.根據實體的真實屬性(用 Python)過濾掉不符合查詢條件的實體

為保證索引的持久性和一致性，上文提到的“清潔工”進程要持續運行，寫入丟失的索引，清理失效的舊索引。它優先清理最近更新的實體，所以實際上維護索引的一致性非常快(幾秒鐘).

性能

我們對新系統的主索引進行了優化，對結果也很滿意。以下是上個月 FriendFeed 頁面的加載延時統計圖(我們在前幾天啟動了新的后端，你可以根據延時的顯著回落找到那一天)。

特別地，系統的延時現在也很穩定(哪怕是在午高峰期間)。如下是過去24小時FriendFeed頁面加載延時圖。

與上周的某天相比較：

系統到目前為止使用起來很方便。我們在部署之后也改動了幾次索引，并且我們也開始將這種模式應用于 MySQL 中那些較大的表，這樣我們在以后可以輕松地改動它們的結構。