大容量NoSQL解决方案:Aerospike实战
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了大容量NoSQL解决方案:Aerospike实战相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
个推为企业和开发者提供推送技术服务多年。通过个推SDK,手机终端与服务器可以建立长连接,维持在线状态。然而在网络异常等情况下,推送消息无法实时送达终端用户,所以个推的推送服务器建立了离线消息列表,以待用户重新登录之后,进行消息的推送。
这些离线数据存储在个推Redis集群中,整个集群包括主、从共百余个实例,key的数量在10亿级别,存储空间在T级别,带来了一定的维护成本和运维挑战。个推的后端开发团队在经过了调研与对比实测后,选择了使用Aerospike作为存储集群。我们发现,在单台搭载单块Inter SSD 4600的物理机,使用Aerospike可以达到接近10w的QPS,而个推整个集群的QPS在百万级别,即几十台机器就可以满足现有的需求,并能够支撑未来较长一段时间的业务需求。
01
Aerospike的优势
Aerospike是一个高性能、可扩展、可靠性强的NoSQL解决方案,支持RAM和SSD作为存储介质,并专门针对SSD进行了特殊优化,广泛地被应用于实时竞价等实时计算领域。Aerospike官方保证其99%的操作能够在1ms内完成,并提供集群数据自动Rebalance、集群感知客户端等功能,且支持超大规模数据集(100T级别)的存储。
作为KV存储,Aerospike提供多种数据类型,其操作方式和Redis比较类似。除基础功能之外,Aerospike还支持AMC控制台、API等多种监控方式,有集群QPS、健康度、负载等多项监控指标,对运维比较友好。支持集群内数据的自动Rebalance,和Redis集群方案相比,维护成本下降不少。
本文主要做一些Aerospike灰度部署、使用方面的经验分享,希望为正在调研或者已经准备使用Aerospike的读者提供一些参考。此外,灰度的理念并不限于Aerospike本身,对其他基础组件的迁移和规划,也能够带来一定的借鉴意义。
02
数据模型说明
Aerospike采用无模式存储,数据模型类似RDBMS,因而开发者们在理解与使用上会感到相对亲切:
每个namespace包含多个set,每个set包含多条record,每个record包含多个bin(数据库列),使用者可通过索引key来查询record。不同的业务可以使用同一个集群的不同namespace来做资源隔离,从而实现资源池化、最大化利用资源的目的。
03
灰度上线流程
个推在离线消息列表存储这项业务中,使用了较大规模的Redis集群。我们的开发团队先后调研了ssdb、pika等支持Redis协议的磁盘存储,整体计算下来,最终我们发现,Aerospike的性价比最高。
前期我们结合线上场景模拟实际读写比例(分析线上业务,我们发现写和读的大致比例在1:1 ~ 1:2之间)进行压测,对可行性进行评估和验证,然后进行投产规划。
个推的线上业务较为庞杂,直接全量切到Aerospike并不现实,且风险较大。测试网模拟验证难以暴露出生产环境下可能出现的问题,因此,我们将整个上线流程划分为观察阶段和灰度阶段。观察阶段,顾名思义,原Redis集群仍然承担线上读写业务,只是将同样的流量复制一份导入Aerospike,来进行真实压力验证; 灰度阶段将线上业务逐步切到Aerospike集群,扩大灰度,保证集群稳定运行至业务完全切到Aerospike。两个阶段的具体操作如下:
观察阶段: Redis操作成功后,对Redis的读写操作以异步方式同步到Aerospike,Aerospike不承担具体业务。下一步是数据双写Redis和Aerospike。该阶段主要观察两边数据是否一致,Aerospike压力等。同时,观察阶段可以进行节点重启、集群扩容等运维操作,评估运维成本,优化配置等。这里可使用AMC页面控制台、监控API来监控集群状态,客户端调用部分记录必要日志和监控信息。
灰度阶段: Aerospike开始承担部分应用和任务的离线消息列表存储。灰度阶段Redis和Aerospike数据双写双清,保持热备状态,直至Redis数据完全切换到Aerospike并稳定运行一段时间。
在实践中,观察阶段占据了非常重要的位置,基本上是对整个方案可行性进行线上评估。这个阶段观察点分为客户端(AS-Client)和服务端(AS-Server)两部分。客户端主要观察:
1、使用metrics监控客户端请求响应耗时,利用一段时间内的请求耗时百分比分布(50%, 90%, 99%, 99.9%),评估系统SLA。
2、监控读写成功、失败等情况的计数。
3、将慢日志阈值设定为50ms,统计高峰期和平常时段的慢日志情况。
4、异步写Aerospike队列监控,合理调整队列大小。
服务端主要观察:
1、集群的健康度。
2、磁盘和内存占用情况,内存空间/磁盘空间比例。
3、机器IO负载、CPU负载、磁盘碎片化程度等信息。
4、集群吞吐量,读写TPS是否能与线上Redis集群相当。
5、数据一致性检查。如何检查观察阶段和灰度阶段两份数据的一致情况?逐key比对差异在性能上难以满足要求。考虑到在数据完全一致情况下,Redis查出的数据应该和Aerospike查出来的数据完全相同,所以我们可以抽样记录Redis和Aerospike的数据查询结果记录到日志,对比分析在1分钟、5分钟、30分钟、1小时内,不一致数据的占比。如果线上Key的数量在10亿级别,即便只检查出万分之一的差异,那么不一致的情况也很显著了。这种情况下,就需要排查引发不一致情况的原因并解决。
维护性方面主要考虑到集群数据自动Rebalance会带来一定的性能下降,可能对用户体验有较大影响,结合我们的经验,模拟了一些典型的运维场景:
1、模拟单节点故障导致的集群Rebalance对系统性能的影响。
2、模拟集群扩容导致的集群Rebalance对系统性能的影响。
3、根据对线上业务的影响,计算白天和晚上集群的Rebalance速度,同时支持cron job更新。
4、节点重启。
5、增加SSD挂载。
6、相关配置的优化等。
总结一下,利用完整的上线流程分为以下几步:
模拟线上环境压测,进行可行性验证。
1、将Aerospike客户端封装成类Redis的接口,添加必要日志、监控项,对Bin的有效性检查等。
2、消息服务集成Aerospike客户端,需要的功能包括: Aerospike异步读写,业务数据源切换,流量过滤等。
3、QA功能验证。
4、申请资源,线上部署Aerospike集群。
5、集成Aerospike功能的消息服务上线。
6、观察阶段验证通过后,进入灰度阶段,直至最终上线或中途撤回。
04
经验总结
在Aerospike使用过程中,我们遇到了一些问题和挑战,总结为下面几点:
1、Aerospike开启single-bin的模式会节省占用空间。
2、Aerospike不会存储原始key,实际索引的是原始key的一个20字节hash值,如果业务需要使用原始key则必须另外设置bin存储。即便key和value值的字节数较少,但key本身占据20个字节,因而实际占用的空间会比较大。
3、Aerospike在节点宕机或是增减节点时会Rebalance数据,这个过程会影响对外服务质量。但Rebalance速度可以控制,因而需要在保证服务质量和集群快速恢复二者间做权衡。
4、社区版本集群每次重启都要重建索引,然后加载到内存,这会导致速度比较慢。namespace需要在配置文件中指定,因而最好能按业务划分,预先分配好将来可能用到的namespace,减少不必要的重启。
5、因为SSD本身存在碎片和写入放大的问题,实际使用中,我们发现若磁盘空间使用量在50%左右,性能下降会比较严重。故可以结合实际业务优化碎片整理相关参数。
6、Aerospike对HotKey有限制,因而频繁对一个key读写时,会返回HotKey错误(errorcode 14) 。服务端可以通过增大 transaction-pending-limit配置来提高对同一个key操作的并发量,它的默认为20,值为0时表示不限。增大该配置可能会降低一定性能。客户端可能需要对该异常增加重试处理,但重试可能会进一步增大HotKey的风险。
7、这种基础组件的更迭一定要尽可能使用线上流量做压力检验,从而尽早暴露潜在问题。
8、观察阶段也要评估运维成本,避免从一个坑跳进另一个坑。
9、使用过程中还需要注意Aerospike的一些固有限制,如一个namespace最多有1023个set 、bin名字长度最多14个单字节字符 、一个namespace最多支持64块SSD 等等,具体可参考:aerospike_known_limitations。
05
结语
Aerospike作为一个大容量的NoSql解决方案,并未在国内厂中广泛商使用。它适合对容量要求较大,QPS相对较低一些的场景,在一定程度上可以节省TCO。而在支持命令上,Aerospike和Redis比较相似,业务迁移也比较容易。Aerospike天然地支持集群部署,对监控和运维支持比较友好。尽管拥有这么多的优良特性,开发人员在进行技术选型时,还是需要持审慎态度,预先评估Aerospike是否适合自己的业务场景,其性能和成本能否满足要求等。
在官方的某些测试场景下,Aerospike的性能比Redis要高,但实际上,由于SSD本身的限制,在大部分情况下,它在QPS方面与Redis的差距较大。最后,项目上线前务必要经过线上流量验证,用灰度方式处理实际的线上业务,使对用户体验影响降到最低。
以上是关于大容量NoSQL解决方案:Aerospike实战的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
AeroSpike踩坑手记1:Architecture of a Real Time Operational DBMS论文导读